IBM® Databand®는 데이터 파이프라인 및 웨어하우스를 위한 관측 가능성 소프트웨어로, 메타데이터를 자동으로 수집하여 과거 기준선을 구축하고, 이상 징후를 감지하고, 경고를 분류하여 데이터 품질 문제를 해결합니다.
매일 약 3300경 바이트의 데이터가 생성되는 것으로 추정됩니다(숫자로 쓰면 0이 18개입니다).1 이러한 데이터의 유입으로 인해 데이터 기반 조직은 오늘날의 데이터 양, 다양한 데이터 소스, 복잡한 인프라에 완전히 대비하지 못해 어려움을 겪고 있습니다.
IBM Databand는 비즈니스에 더욱 안정적이고 믿을 수 있는 데이터를 제공한다는 점에서 현업 데이터 팀의 신뢰를 받고 있습니다. 고장난 데이터 파이프라인부터 웨어하우스에 저장된 데이터 품질 문제까지, Databand의 지속적인 데이터 관측 가능성 플랫폼은 데이터 사고를 조기에 감지하고, 더 빠르게 해결하며, 비즈니스에 더 신뢰할 수 있는 데이터를 제공할 수 있도록 지원합니다.
작동 방식:
1. 수집: Databand는 메타데이터를 자동으로 수집하여 즉각적인 가시성을 확보하므로 데이터 플랫폼 팀은 맞춤형 데이터 품질 검증을 위한 표준 방법을 사용할 수 있습니다.
2. 기준선: 다음으로 Databand는 일반적인 실행 및 데이터 동작을 기반으로 과거 기준선을 구축하여 데이터 파이프라인 환경을 근본적으로 프로파일링합니다.
3. 경고: 과거 기준선이 설정되면 Databand는 프로필 및/또는 규칙 위반과 관련된 편차를 기반으로 이상 징후와 규칙에 대해 경고를 보냅니다.
4. 문제 해결: 마지막으로, Databand 솔루션을 사용하면 스마트 커뮤니케이션 워크플로를 생성하여 데이터 품질 문제를 해결하고 데이터 전달을 순조롭게 진행할 수 있습니다.
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IBM Data Observability by Databand 솔루션 요약 읽기
알려지지 않은 데이터 인시던트를 정확히 찾아내고 평균 탐지 시간(MTTD)을 며칠에서 몇 분으로 단축할 수 있습니다.
인시던트 알림 및 실시간 라우팅을 통해 평균 해결 시간 (MTTR)을 몇 주에서 몇 시간으로 개선할 수 있습니다.
파이프라인 품질 문제에 대한 가시성을 제공하여 데이터 전송 서비스 수준 계약(SLA)을 보장합니다.
단순히 데이터 인시던트를 관찰하는 데 그치지 않고 신속하게 문제를 해결할 수 있습니다. Databand를 사용하면 단일 창에서 모든 것을 관리할 수 있으므로 모든 데이터 인시던트를 지체 없이 확인하고, 대응하고, 해결할 수 있습니다.
데이터 파이프라인이 수백 개이든 수천 개이든, 예상치 못한 상황을 좋아하는 사람은 아무도 없습니다. Databand는 누락된 작업, 실패한 작업 및 실행 기간을 감지하여 증가하는 파이프라인을 전문가처럼 처리할 수 있도록 지원합니다.
잘못된 데이터를 제공하여 데이터 팀의 신뢰도를 떨어뜨리고 마는 상황에 지치셨나요? Databand를 사용하면 데이터 SLA, 예기치 않은 열 변경 및 null 레코드가 소비자에게 전달되기 전에 이를 모니터링하고 경고할 수 있습니다.
최악의 데이터 사고는 알려지지 않은 유형의 사고입니다. Databand는 자동화된 이상 징후 탐지 기능을 사용하므로 데이터 파이프라인이 너무 오래 걸리거나 데이터 값이 예기치 않게 변경되어도 당황하지 않게 도와줍니다.
엔드투엔드 데이터 계보를 통해 부서 간 장벽을 없애고 전체 데이터 스토리를 파악하세요. Databand의 데이터 계보 및 영향 분석은 데이터 인시던트가 업스트림 및 다운스트림 데이터 흐름에 미치는 영향을 이해하는 데 도움이 됩니다.
데이터 관측 가능성의 이점과 데이터 패브릭과 같은 데이터 아키텍처에 데이터 관측 가능성이 어떻게 적용되는지 알아보세요.
파이프라인 실행 상태에 대한 파악, 파이프라인 대기 시간에 대한 경고부터 데이터 건정성 확인과 데이터 추세 분석에 이르기까지, Databand의 다양한 기능에 대해 알아보세요.
사용자 환경의 데이터를 측정하는 데 사용할 수 있는 주요 데이터 품질 메트릭과 Databand의 각 데이터 품질 메트릭에 대한 예시를 살펴보세요.
The Futurum Group에서 집필한 연구 보고서는 데이터 팀이 올바른 데이터 품질 플랫폼을 통해 기업 전체에 걸쳐 품질이 우수하며 신뢰할 수 있는 데이터를 더 잘 이해하고 이러한 데이터의 양을 늘리는 방법을 분석합니다.
데모 동영상 시리즈를 통해 데이터 관측성과 다양한 통합에 대해 알아보세요.
1매일 생성되는 데이터의 양(2023)(ibm.com 외부 링크), Exploding Topics, 2023년 4월 3일