データ可観測性とは何か、なぜ重要なのか、最新のデータ・システムとともにどのように進化してきたのか、そしてデータ可観測性フレームワークを実装するためのベスト・プラクティスについて詳しく説明しています。
この概要のデモ動画では、データの可観測性に対して独自のプロアクティブな手法を提供しているDatabandについて紹介します。これにより、業務に支障が出る前に不良データを検出できます。
IBMのエキスパートが、データの可観測性がいま話題になっている理由を解説し、プロアクティブなデータの可観測性に何が必要かを説明し、Databandの包括的なデータの可観測性のデモを実施します。
パイプラインの実行状態の理解やパイプラインのレイテンシーに関するアラートから、データの健全性のチェックやデータの傾向の分析まで、Databand の多くの機能を理解してください。
The Futurum Group社が執筆したこの調査概要では、データ・チームが適切なデータ品質プラットフォームを活用して、企業全体で品質と信頼性の高いデータをより理解し、拡張できるようになる方法を分析しています。
The Weather Companyは、データファーストの組織になることを目指しています。これは、顧客の広告、パーソナライゼーション、健康状態予測のため、MLユースケース上でデータを操作することを意味します。あるデータ・チームが、データの可観測性を活用してMLエンジニアリング業務を改善した方法をご覧ください。
Databand の各データ品質メトリクスの例とともに、環境内のデータの測定に使用できる主要なデータ品質メトリクスを調べてください。
このWebセミナーでは、データ可観測性を使ってウェアハウスのデータ品質を監視する方法や、SQLをデータ品質チェックやテーブルの鮮度に関するアラートに使う方法を説明します。
このブログ投稿では、パイプラインを詳しく調べて、データの適合性やリネージュ、ガバナンス、安定性の適切なバランスを知ることが、高品質のデータを生成するための鍵となる理由について説明します。
データ品質と信頼性向上のために、データの可観測性を組織に取り入れることを検討されている場合は、このレポートをご覧ください。
このブログ投稿では、不良データを恒久的に排除し、より多くの時間を取り戻せるように設計された、データの取り込み戦略とフレームワークについて詳しく説明します。
このブログ投稿では、DataOpsとは何か、また、高品質でタイムリーなデータへの効率的なアクセスを維持しながら、チームがデータを効果的に管理できるようにする方法を紹介します。
このWebセミナーでは、多くのデータ・エンジニアがデータ品質で直面する課題をDatabandがどのように対処し、データ・パイプラインの可観測性がDataOpsの取り組みをどのように強化するかを説明します。
理想的なDataOpsの組織構造を構築できていますか。その組織構造は基本原則に基づいていますか。このブログ投稿では、高い機能を発揮するデータ運用チームの編成方法について解説します。
オンタイム・データの提供、データの整合性の確保や正確性の維持、データの問題に対する修復の迅速化に役立つ、データ・パイプラインを構築するための10の戦略を紹介します。
このブログ投稿では、データ・エンジニアとデータサイエンティスト、分析エンジニアの密接に絡み合った役割の違い（および類似点）を解説します。
Databandが実行時間のインシデントをDataStageユーザーに警告し、将来のDataStageフローを解決するために根本原因を分析する方法を紹介します。
DatabandをDatabricksクラスターに接続して、連続データの可観測性を実現する方法を紹介します。
DatabandとSnowflakeを統合すると、Snowflakeテーブルにすぐに使えるデータ品質アラートを適用して、保存データを監視できます。
Databandを使用すると、dbtテストやモデル、ジョブに関するアラートを定義し、dbtプロセスが失敗したときにアラートを受け取ることができます。Databandは、dbtの障害の迅速なデバッグと修正に役立ちます。
今日のデータ・エンジニアリングとプラットフォーム・チームが、データの可観測性へのプロアクティブな取り組みを介してより信頼性の高いデータを提供する際に、Databandがどのように役立つかをご覧ください。
複数のソースから得たデータを、統一した一貫性のある形式に結合して、さまざまなビジネス目的に使用できるようにするプロセスを指す、データ統合について解説します。
モダン・データ・プラットフォームとは、クラウドネイティブのシステム製品群のことで、組織が保有するデータの管理を可能にして意思決定の向上を支援します。
組織が通常業務で収集、処理、保管するものの、他の目的には使用されていないデータを指す、ダーク・データについて説明します。
データの可用性、信頼性、回復力の確保のために、同じデータのコピーを複数作成、維持するプロセスを指す、データ複製について説明します。
この機械学習の入門では、機械学習の歴史を始め重要な定義やアプリケーション、および今日のビジネスにおける懸念事項の概要を説明します。