Pour identifier rapidement les processus de données affectés en amont et en aval, IBM Databand permet la traçabilité des données et l’analyse d’impact de bout en bout.
Lorsqu’un problème de données survient, il s’agit rarement d’un incident isolé. Les effets négatifs se répercutent en cascade sur les pipelines, les ensembles de données et les opérations interconnectées qui en dépendent. Les jolis graphiques ne sont d’aucune utilité car ils ne permettent pas d'agir. De plus, la traçabilité manuelle des données peut s’avérer excessivement chronophage et complexe.
La traçabilité des données et l’analyse d’impact de bout en bout proposées par IBM Databand vous permettent de tout savoir de vos données à mesure qu’elles circulent. En vous montrant les parties connectées de votre pile de données, vous pouvez rapidement comprendre l’impact des incidents de données sur les flux en amont et en aval.
Grâce à l’identification automatique des processus affectés par l’incident, Databand permet aux ingénieurs de gagner du temps et de se concentrer sur des tâches plus prioritaires.
En sachant quels problèmes causent le plus de corruption en aval, Databand permet de mieux hiérarchiser les incidents liés aux données.
En fournissant des informations claires sur l’origine des données ainsi que sur la manière dont elles ont circulé et évolué au fil du temps, Databand inspire confiance quant à la façon dont elles sont utilisées et l'emplacement concerné.
Les organigrammes mettent en évidence les relations entre le pipeline de données affecté par le problème et ses dépendances pour vous aider à comprendre les répercussions sur les opérations et la gravité du problème.
L’analyse d’impact de Databand offre une visualisation facile à suivre du pipeline affecté en identifiant en rouge les actifs touchés en aval.
En cliquant sur une tâche concernée, vous pouvez consulter ses dépendances et son impact et ainsi y voir plus clair pour identifier l’origine d’un problème et le résoudre.
Databand s’intègre aux outils de pipeline de données et d’intégration que vous utilisez et appréciez déjà, comme Apache Airflow et IBM DataStage, pour une observabilité continue des données dans votre data fabric et votre pile de données moderne.