Pour aller plus loin, découvrez la notion d’observabilité des données, son importance, son évolution parallèle à celle des systèmes de données modernes, ainsi que les bonnes pratiques à appliquer pour mettre en œuvre un cadre d’observabilité des données.

Dans cette démonstration de présentation, découvrez comment Databand offre la seule approche proactive de l’observabilité des données vous permettant de détecter les bad data avant qu’elles n’aient un impact sur votre activité.

Les experts IBM expliquent pourquoi tout le monde parle de l’observabilité des données, présentent ce dont vous avez besoin pour l’observabilité proactive des données et font une démonstration de l’observabilité complète des données de Databand.

Découvrez les nombreuses fonctionnalités de Databand, de la vérification de l’intégrité de l’exécution du pipeline et des alertes sur le temps d’attente du pipeline à la vérification de l’exactitude des données et l’analyse des tendances des données.

Ce rapport de recherche, rédigé par The Futurum Group, analyse la manière dont les équipes chargées des données peuvent mieux comprendre et mettre à l’échelle des données fiables et de qualité dans l’ensemble d’une entreprise grâce à la plateforme de qualité des données appropriée.

The Weather Company évolue pour devenir une organisation axée sur les données. En conséquence, l’entreprise travaille avec des données sur les cas d’utilisation de ML pour la publicité auprès des clients, la personnalisation et les prédictions relatives à l’état de santé. Découvrez comment une équipe chargée des données a amélioré ses pratiques d’ingénierie ML grâce à l’observabilité des données.

Explorez les principaux indicateurs de qualité des données que vous pouvez utiliser pour mesurer les données de votre environnement. Découvrez également des exemples pour chacune des unités de mesure de qualité des données de Databand.

Dans ce webinaire, découvrez comment l’observabilité des données peut permettre de contrôler la qualité des données pour votre entrepôt et comment SQL peut être utilisé pour les contrôles de qualité des données et les alertes relatives à la fraîcheur des tables.

Dans cet article de blog, découvrez pourquoi il est essentiel d’être capable d’examiner en profondeur votre pipeline afin de trouver le bon équilibre entre la forme, la traçabilité, la gouvernance et la stabilité pour produire des données de haute qualité.

Si vous envisagez d’intégrer l’observabilité des données dans votre organisation afin d’améliorer la qualité et la fiabilité des données, consultez ce rapport.

Dans cet article de blog, nous détaillons une stratégie et un cadre d’intégration des données conçus pour vous aider à gagner du temps, tout en éliminant les bad data pour de bon.

Dans cet article de blog, découvrez ce qu’est le DataOps et comment il permet de garantir que les équipes gèrent efficacement les données, tout en maintenant un accès efficace à des données de qualité et opportunes.

Dans ce webinaire, découvrez comment Databand couvre les difficultés auxquelles la plupart des ingénieurs des données sont confrontés en matière de qualité des données et comment l’observabilité des pipelines de données peut renforcer vos pratiques DataOps.

La structure organisationnelle de votre DataOps est-elle idéale ? Est-elle fondée sur des principes fondamentaux ? Dans cet article de blog, nous vous expliquons comment organiser une équipe chargée des opérations de données performante.

Découvrez dix stratégies pour créer un pipeline de données capable de fournir des données en temps voulu, de garantir l’exhaustivité et l’exactitude des données et d’accélérer la résolution des problèmes liés aux données.

Dans cet article de blog, nous mettons en lumière les différences (et les points communs) entre les rôles étroitement liés d’ingénieur des données, de data scientist et d’ingénieur en analytique.

Dans cette vidéo, nous montrons comment Databand alerte les utilisateurs de DataStage d’un incident concernant la durée d’exécution et fournit une analyse de l’origine du problème pour résoudre les futurs flux DataStage.

Dans cette vidéo, nous vous montrons comment connecter Databand à votre cluster Databricks pour bénéficier de l’observabilité continue des données.

L’intégration de Databand et de Snowflake permet de surveiller les données au repos en appliquant des alertes prêtes à l’emploi relatives à la qualité des données sur les tables Snowflake.

Avec Databand, vous pouvez définir des alertes sur les tests, les modèles et les travaux de dbt afin de recevoir des alertes lorsque les processus de dbt échouent. Databand vous aide à déboguer et à corriger plus rapidement la défaillance du dbt.

Découvrez comment Databand aide les équipes d’ingénierie de données et de plateformes modernes à fournir des données plus fiables et plus sûres en adoptant une approche proactive de l’observabilité des données.

Découvrez ce qu’est l’intégration des données, le processus qui consiste à combiner des données provenant de sources multiples dans un format unifié et cohérent pouvant être utilisé à diverses fins métier.

Une plateforme de données moderne est une suite de produits logiciels cloud natifs conçue pour permettre aux entreprises de gérer leurs données afin d’optimiser la prise de décision.

Découvrez ce que sont les dark data, les données que les organisations collectent, traitent et stockent dans le cadre de leurs activités normales, mais qu’elles ne parviennent pas à utiliser à d’autres fins.

Découvrez ce qu’est la data replication, le processus de création et de maintien de copies multiples des mêmes données afin de garantir leur disponibilité, leur fiabilité et leur résilience.

Cette introduction au machine learning donne un aperçu de son histoire, de ses définitions importantes, de ses applications et des préoccupations qu’il suscite au sein des entreprises d’aujourd’hui.