Esaminalo dettagliatamente, per capire che cos'è l'osservabilità dei dati, perché è importante, come si è evoluta con i moderni sistemi di dati e le best practice per implementare un framework di osservabilità dei dati.
In questo video di presentazione scoprirai come Databand fornisce l'unico approccio proattivo per l'osservabilità dei dati, in modo da poter individuare i dati errati prima che abbiano impatto sulla tua attività.
Gli esperti IBM spiegano perché tutti parlano di osservabilità dei dati, analizzano gli aspetti necessari per renderla proattiva e mostrano la funzione specifica di Databand in azione.
Dalla comprensione dello stato di esecuzione delle pipeline e gli avvisi sulla latenza delle pipeline al controllo dell'integrità dei dati e all'analisi delle tendenze dei dati, scopri le numerose funzionalità di Databand.
Questo prospetto informativo, redatto da The Futurum Group, analizza come i team che si occupano di dati, con la giusta piattaforma di qualità dei dati, possono comprendere meglio e scalare dati di qualità e affidabili in tutta l'azienda.
The Weather Company è passata ad essere un'organizzazione data-first. Ciò significa lavorare con i dati su casi d'uso di apprendimento automatico (ML) per la pubblicità dei clienti, la personalizzazione e le previsioni sulle condizioni di salute. Scopri come un unico team di dati ha migliorato le proprie pratiche di progettazione di apprendimento automatico (ML) con l'osservabilità dei dati.
Impara a impostare notifiche di avviso per gli errori della pipeline di dati, come esecuzioni non riuscite, durate superiori al previsto, operazioni di dati mancanti e modifiche impreviste allo schema.
In questa demo vedrai come Databand può essere utilizzato per analizzare una pipeline Airflow non funzionante e individuare la causa principale degli incidenti relativi ai dati.
Questa demo mostra come l'uso dei gruppi consente agli utenti di concentrarsi sugli avvisi più importanti e navigare tra i diversi asset della piattaforma con maggiore facilità.
In questa demo imparerai a creare un avviso per gli SLA dei dati con Databand, comprese le modifiche alle colonne, i record nulli e molto altro ancora.
Questo video mostra come Databand offre un data lineage end-to-end per diagnosticare i guasti della pipeline e analizzare gli impatti a valle.
Esplora i principali parametri di qualità dei dati che puoi utilizzare per misurare i dati nel tuo ambiente, con esempi per ciascuno dei parametri di qualità dei dati di Databand.
In questo webinar scoprirai come l'osservabilità dei dati può aiutarti a monitorare la qualità nel tuo data warehouse. In più, vedrai come utilizzare SQL per i controlli di qualità dei dati e gli avvisi sull'aggiornamento delle tabelle.
In questo post sul blog scoprirai perché, per produrre dati di alta qualità, è fondamentale poter scrutare a fondo la pipeline per trovare il giusto equilibrio tra adeguatezza, lineage, governance e stabilità.
Stai pensando di introdurre nella tua organizzazione l'osservabilità dei dati, al fine di migliorarne l'affidabilità e la qualità? Allora dai un'occhiata a questo report.
In questo post sul blog descriviamo in dettaglio una strategia e un framework di data ingestion progettati per aiutarti a riappropriarti del tuo tempo ed eliminare i dati di cattiva qualità una volta per tutte.
In questo post sul blog scopriamo cosa sono le DataOps e come possono garantire ai team una gestione efficace, mantenendo un accesso efficiente a dati aggiornati e di alta qualità.
In questo webinar scoprirai come Databand affronta le sfide che la maggior parte dei data engineer si trova a dover gestire nella qualità dei dati, e come l'osservabilità della pipeline di dati può rafforzare le tue pratiche in fatto di DataOps.
La tua struttura organizzativa per le DataOps è la migliore? Si basa su principi fondamentali? In questo post sul blog, ti spieghiamo come organizzare un team di operazioni dati ad alto rendimento.
Impara dieci strategie per costruire una pipeline che aiuti a fornire dati aggiornati, garantirne la completezza, mantenerne l'accuratezza e velocizzare la correzione dei problemi correlati.
In questo post sul blog, facciamo luce sulle differenze (e sulle analogie) tra tre ruoli strettamente connessi: data engineer, data scientist e analytics engineer.
In questo video mostriamo come Databand avvisa gli utenti di DataStage di un incidente di durata dell'esecuzione e fornisce un'analisi della causa principale per correggere i futuri flussi di DataStage.
In questo video ti mostriamo come collegare Databand al tuo cluster Databricks per un'osservabilità continua dei dati.
L'integrazione di Databand e Snowflake consente il monitoraggio dei dati inattivi applicando avvisi pronti all'uso sulla qualità dei dati alle tabelle Snowflake.
Grazie a Databand puoi definire avvisi su test, modelli e attività dbt per ricevere avvisi quando i processi dbt non vanno a buon fine. Databand ti aiuta a eseguire il debug e a correggere il guasto dbt più rapidamente.
Scopri come Databand aiuta i moderni team di data engineering e di piattaforma a fornire dati più attendibili e affidabili utilizzando un approccio proattivo all'osservabilità dei dati.
Impara a conoscere l'integrazione dei dati, ossia il processo di combinazione dei dati provenienti da più fonti in un formato unificato e coerente utilizzabile per vari scopi aziendali.
Una piattaforma dati moderna è una suite di prodotti software cloud-native che consentono la gestione dei dati di un'organizzazione per migliorare il processo decisionale.
Impara a conoscere i dark data, ossia quei dati che le organizzazioni raccolgono, elaborano e memorizzano durante le normali attività aziendali, ma non riescono a utilizzare per altri scopi.
Scopri cos'è la data replication, ovvero il processo di creazione e mantenimento di più copie degli stessi dati per garantire la disponibilità, l'affidabilità e la resilienza dei medesimi.
In questa panoramica sul machine learning approfondiremo la sua storia, le definizioni chiave, le sue applicazioni e i problemi che pone alle aziende di oggi.