IBM Databand

Proporcione datos fiables y de confianza con una observabilidad continua de los datos

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IBM® Databand es un software de observabilidad para pipelines y almacenes de datos, que recopila metadatos de forma automática para crear líneas de base históricas, detectar anomalías y triar alertas para remediar los problemas de calidad de los datos.

Se calcula que cada día creamos aproximadamente 33 quintillones de bytes de datos1 (eso son 18 ceros para quienes estén contando). Esta afluencia de datos ha creado desafíos para las organizaciones impulsadas por los datos, principalmente porque no están totalmente preparadas para el volumen actual de datos, la variedad del origen de los mismos y la complejidad de la infraestructura.

IBM Databand cuenta con la confianza de los modernos equipos de datos para entregar datos más fiables y fidedignos para su empresa. Desde ejecuciones secuenciales de datos interrumpidas hasta problemas con la calidad de los datos en reposo en su almacén, la plataforma de observabilidad continua de datos de Databand ayuda en la detección precoz de incidencias en los datos, a resolverlas con mayor rapidez y a ofrecer datos más fiables a la empresa.

Cómo funciona:

1. Recopilar: Databand recopila metadatos automáticamente para obtener visibilidad inmediata, de modo que los equipos de la plataforma de datos disponen de un método estándar para realizar validaciones de la calidad de datos personalizados.

2. Línea de base: A continuación, Databand construye líneas de base históricas basadas en comportamientos comunes de ejecución y de datos, en esencia creando perfiles del panorama de la ejecución secuencial de los datos.

3. Alerta: Una vez establecida la línea de base histórica, Databand alerta sobre las anomalías y las reglas en función de las desviaciones con respecto al perfil y/o las infracciones de las reglas.

4. Remediar: Por último, Databand le permite crear flujos de trabajo de comunicación inteligentes para remediar los problemas de calidad de los datos y seguir entregando los datos según lo previsto.

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Detecte y resuelva continuamente los incidentes relacionados con la calidad de los datos con Databand y watsonx.data
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Resumen de la solución

Lea el resumen de la solución IBM Data Observability by Databand

Calcule su ROI
Beneficios Detecte antes las incidencias

Localizar incidencias desconocidas en los datos y reducir el tiempo medio hasta la detección (MTTD) de días a minutos.

Resolver errores con mayor rapidez

Mejorar el tiempo medio de resolución (MTTR) de semanas a horas mediante la alerta de incidencias y el direccionamiento en tiempo real.

Mejorar la fiabilidad de los datos

Garantizar los acuerdos de nivel de servicio (SLA) para la entrega de datos proporcionando visibilidad de los problemas de calidad de las ejecuciones secuenciales.

Características Gestión de incidencias de datos

Pase de la simple observación de incidencias en los datos a su rápida resolución.Databand le permite gestionarlo todo a la vez para poder ver, responder y resolver todas sus incidencias de datos sin demora.  

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Supervisión de la pipeline de datos

Tanto si dispone de cientos como de miles de pipelines de datos, a nadie le gustan las sorpresas. Databand le ayuda a detectar operaciones perdidas, tareas fallidas y la duración del tiempo de ejecución para que pueda gestionar el crecimiento de la ejecución secuencial como un profesional.

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Supervisión de la calidad de los datos

¿Cansado de perder la confianza de su equipo de datos por entregar datos erróneos? Supervise y alerte con Databand acerca de los SLA de los datos, los cambios inesperados en las columnas y los registros nulos... antes de que lleguen a sus consumidores.

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Detección de anomalías en los datos

Las peores incidencias de datos son las de tipo desconocido. Databand utiliza la detección automática de anomalías, para que no se sorprenda cuando los pipelines de datos tarden demasiado o los valores de los datos cambien inesperadamente.

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Linaje de datos y análisis de impacto

Romper los silos y obtener la historia completa de los datos con el linaje de datos de extremo a extremo. El linaje de datos y el análisis de impacto de Databand le ayudan a comprender el impacto de las incidencias de datos en los flujos de datos en sentido ascendente y descendente.

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Casos de éxito
The Weather company The Weather Company ha pasado a ser una organización que da prioridad a los datos. Esto significa trabajar con datos en casos prácticos de ML para publicidad de clientes, personalización y predicciones del estado de salud. Vea cómo un equipo de datos mejoró sus prácticas de ingeniería de ML con la observabilidad de los datos. Lea el caso de éxito
Opiniones de clientes
Cómo comprar

Detecte las incidencias antes, resuélvalas más rápido y garantice los SLA de sus datos con un plan de precios Databand adaptado a sus necesidades.

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Recursos ¿Qué es la observabilidad de datos?

Conozca las ventajas de la observabilidad de los datos y cómo encaja en una arquitectura de datos como data fabric.

IBM Data Observability by Databand

Conozca las numerosas capacidades de Databand, desde la comprensión del estado de salud en la ejecución secuencial y las alertas sobre la latencia de los pipelines, hasta la comprobación de la sanidad de los datos, y el análisis de las tendencias de los datos.

Las principales métricas de calidad de datos que debe conocer

Explore las principales medidas de calidad de datos que puede utilizar para medir los datos de su entorno, junto con ejemplos de cada una de las medidas de calidad de datos de Databand..

Juntos mejor: calidad y observabilidad de los datos

Este informe de investigación, redactado por The Futurum Group, analiza cómo los equipos de datos pueden comprender mejor y ampliar la calidad y fiabilidad de los datos en toda la empresa con la plataforma de calidad de los datos adecuada.

Centro de demostración

Vea la serie de vídeos de demostración para conocer la observabilidad de los datos y las distintas integraciones.

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Dé el siguiente paso  

Implemente hoy mismo la observabilidad proactiva de los datos con IBM Databand para saber cuándo surge un problema de salud de los datos antes de que lo sepan sus usuarios.

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Notas a pie de página

1Amount of Data Created Daily (2023) (enlace externo a ibm.com), Exploding Topics, 3 de abril de 2023