この概要動画では、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。
実行の失敗や、予想所要時間の超過、データ処理の欠落、予期しないスキーマの変更など、データ・パイプラインのエラーに対するアラート通知の設定方法を説明します。
Databandを使用して、障害が発生したAirflowパイプラインを分析し、データ・インシデントの根本原因を探し当てる方法を説明します。
Databandを使用して、列の変更やnullレコードなどを含むデータSLAアラートを作成する方法を説明します。
グループを使用することで最も関連性の高いアラートに集中し、さまざまなプラットフォーム資産の間を移動しやすくする方法を説明します。
Databandが提供するエンドツーエンドのデータ・リネージュによって、パイプラインの障害を診断し、ダウンストリームの影響を分析する方法を説明します。
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。
このDATAcatedの移行では、IBM DatabandのCMOであるRyan Yackelと、IBMのEnterprise Solutions Architect（エンタープライズ・ソリューション・アーキテクト）であるEric Jonesが、実環境データの可観測性のデモを実施します。
IBM Databand CMOのRyan YackelとIBM Senior Product Manager（シニア・プロダクト・マネージャー）のStephanie Valarezoが、データの可観測性とデータ品質の大きな違いを解き明かします。
この体験ワークショップでは、IBM DatabandのCMOであるRyan Yackelと、IBMのEnterprise Solutions Architect（エンタープライズ・ソリューション・アーキテクト）であるEric Jonesが、実環境データの可観測性のユースケースを順を追って説明します。
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。
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。
