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.
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 guasta e individuare la causa principale di qualsiasi incidente relativo ai dati.
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.
Questa demo mostra come l'uso dei gruppi permette agli utenti di concentrarsi in modo semplice sugli avvisi più importanti e a navigare tra i diversi asset della piattaforma.
Questo video mostra come Databand offre un data lineage end-to-end per diagnosticare i guasti della pipeline e analizzare gli impatti a valle.
In questo video mostriamo come Databand avvisa gli utenti di DataStage di un incidente nella 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 ottenere dati di osservabilità continui.
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.
In questo DATAcated takeover, Ryan Yackel, CMO di IBM Databand, ed Eric Jones, Enterprise Solutions Architect di IBM, mostrano l'osservabilità di dati reali in azione.
Unisciti a Ryan Yackel, CMO di IBM Databand, e Stephanie Valarezo, Senior Product Manager di IBM, per scoprire le distinzioni cruciali tra l'osservabilità dei dati e la qualità dei dati.
In questo workshop pratico, Ryan Yackel, CMO di IBM Databand, ed Eric Jones, Enterprise Solutions Architect di IBM, ti guideranno attraverso alcuni casi d'uso reali di osservabilità dei dati.
Gli esperti IBM discutono del perché tutti parlano di osservabilità dei dati, esaminano ciò che è necessario per un'osservabilità proattiva dei dati e mostrano l'osservabilità dei dati di Databand in azione.
In questo webinar scoprirai come l'osservabilità dei dati può fornire un monitoraggio della qualità dei dati per il tuo data warehouse e come è possibile impiegare SQL per i controlli di qualità dei dati e per gli avvisi sull'aggiornamento delle tabelle.
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 DataOps.
