Descubra qué es la observabilidad de datos, por qué es importante, cómo ha evolucionado junto con los sistemas de datos modernos y las buenas prácticas para implementar un marco de observabilidad de datos.
En esta demostración general, descubra cómo Databand ofrece el único enfoque proactivo a la observabilidad de datos, para que pueda detectar los datos erróneos antes de que afecten a su negocio.
Los expertos de IBM analizan por qué todo el mundo está hablando de la observabilidad de los datos, explican qué se necesita para una observabilidad proactiva de los datos y hacen una demostración de la observabilidad integral de los datos de 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.
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 datos adecuada.
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.
Aprenda a configurar notificaciones de alerta para errores de canalización de datos, como ejecuciones fallidas, duraciones más largas de lo esperado, operaciones de datos que faltan y cambios de esquema inesperados.
En esta demostración aprenderá cómo se puede utilizar Databand para analizar una canalización Airflow fallida y localizar la causa raíz de un incidente de datos.
Esta demostración muestra cómo el uso de grupos facilita a los usuarios centrarse en las alertas más relevantes y navegar entre los distintos activos de la plataforma.
En esta demostración, aprenda a crear una alerta de SLA de datos con Databand, incluyendo cambios de columna, registros nulos y mucho más.
Este vídeo muestra cómo Databand proporciona un linaje de datos de extremo a extremo para diagnosticar fallos en las canalizaciones y analizar los impactos ocasionados por los procesos anteriores.
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..
En este webinar, aprenderá cómo la observabilidad de los datos puede proporcionar una monitorización de la calidad de los datos para su almacén y cómo SQL puede utilizarse para las comprobaciones de calidad de los datos y las alertas sobre la actualización de las tablas.
En esta entrada de blog, aprenda por qué poder echar un vistazo en profundidad a su canalización para conocer el equilibrio adecuado de aptitud, linaje, gobernanza y estabilidad es clave para producir datos de alta calidad.
Si está pensando en incorporar la observabilidad de los datos a su organización para mejorar la calidad y fiabilidad de los datos, eche un vistazo a este informe.
En esta entrada de blog, detallamos una estrategia y un marco de ingesta de datos diseñados para ayudarle a recuperar más tiempo, a la vez que mantiene los datos malos al margen para siempre.
En esta entrada de blog, aprenda qué es DataOps y cómo puede garantizar que los equipos gestionen los datos de forma eficaz, a la vez que mantienen un acceso eficiente a datos de alta calidad y oportunos.
En este webinar, aprenda cómo Databand cubre los retos a los que se enfrentan la mayoría de los ingenieros de datos en relación con la calidad de los datos, y cómo la observabilidad de la canalización de datos puede fortalecer sus prácticas de DataOps.
¿Es ideal su estructura organizativa para DataOps? ¿Se basa en principios fundamentales? En esta entrada de blog, explicamos cómo organizar un equipo de operaciones de datos altamente eficaz.
Conozca diez estrategias para crear una canalización de datos que ayude a entregar los datos a tiempo, garantizar la integridad de los datos, mantener su exactitud y agilizar la corrección de los problemas con los datos.
En esta entrada de blog, arrojamos algo de luz sobre las diferencias (y similitudes) entre las funciones estrechamente entrelazadas del ingeniero de datos, el científico de datos y el ingeniero analítico.
En este vídeo, mostramos cómo Databand alerta a los usuarios de DataStage de un incidente de duración de ejecución y ofrece un análisis de la causa raíz para resolver futuros flujos de DataStage.
En este vídeo, le mostramos cómo conectar Databand con su clúster Databricks para la observabilidad continua de los datos.
La integración de Databand y Snowflake permite monitorizar los datos en reposo aplicando alertas de calidad de los datos listas para usar en las tablas de Snowflake.
Con Databand, puede definir alertas en pruebas, modelos y tareas dbt para recibir alertas cuando los procesos dbt fallen. Databand le ayuda a depurar y corregir el fallo de dbt con mayor rapidez.
Descubra cómo Databand ayuda a los equipos modernos de ingeniería de datos y plataformas a ofrecer datos más fiables y dignos de confianza mediante un enfoque proactivo de la observabilidad de los datos.
Conozca la integración de los datos, que se refiere al proceso de combinar datos de múltiples fuentes en un formato unificado y coherente que pueda utilizarse para diversos fines empresariales.
Una plataforma de datos moderna es un conjunto de productos de software nativos de la nube que permiten gestionar los datos de una organización para ayudar a mejorar la toma de decisiones.
Conozca los datos oscuros, que hacen referencia a los datos que las organizaciones recopilan, procesan y almacenan durante las actividades empresariales habituales, pero que no utilizan para otros fines.
Aprenda sobre la replicación de los datos, que es el proceso de crear y mantener múltiples copias de los mismos datos para garantizar su disponibilidad, fiabilidad y resistencia.
Esta introducción al aprendizaje automático proporciona una visión general de su historia, definiciones importantes, aplicaciones y preocupaciones en las empresas de hoy.