IBM Databandは、パイプラインのメタデータ、ログ、ステータスを集約することで、 Airflow環境全体に高品質のデータを一貫して供給するために必要な洞察を提供します。
Snowflakeウェアハウス内で継続的な可観測性により、データ品質や鮮度、容量に関連するSnowflakeテーブルのデータ・インシデントを迅速に検出し、解決できます。
dbtとDatabandを統合すると、ジョブやテスト、モデル全体で継続的な可観測性が実現するため、dbtプロセスがいつ中断するか、それをどのように迅速に修正するかを把握することができます。
DataStageの統合は、DataStageのジョブ実行中の継続的な可観測性を実現します。いつジョブが中断しても、それを迅速に修正する方法を確実に把握することができます。
Databandは、より広範なパイプラインの中でSparkの可観測性を提供するため、早期にデータ・インシデントを検出し、より迅速に解決できます。
Sparkの継続的な可観測性と監視を実現するため、Databandは、Sparkのワークロードを通じてDatabricksをシームレスに統合します。
