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。