데이터 관측 가능성이란 무엇이고, 왜 중요한지, 최신 데이터 시스템과 함께 어떻게 발전해 왔는지, 그리고 데이터 관측 가능성 프레임워크를 구현하기 위한 모범 사례로는 어떤 것이 있는지 자세히 알아보세요.

이 데모에서 Databand가 데이터 관측성에 대한 선제적 방식으로 잘못된 데이터가 비즈니스에 영향을 미치기 전에 포착하는 방법을 알아보세요.

IBM 전문가들이 데이터 관측성이 화제인 이유에 관해 설명하고, 선제적 데이터 관측성을 위해 필요한 사항을 살펴보며, Databand의 종합적 데이터 관측성이 어떻게 활용되는지 시연합니다.

파이프라인 실행 상태에 대한 파악, 파이프라인 대기 시간에 대한 경고부터 데이터 건정성 확인과 데이터 추세 분석에 이르기까지, Databand의 다양한 기능에 대해 알아보세요.

The Futurum Group에서 집필한 이 연구 보고서에서는 데이터 팀이 적절한 데이터 품질 플랫폼을 통해 기업 전반에 걸쳐 품질이 우수하며 신뢰할 수 있는 데이터를 더 잘 이해하고 이러한 데이터의 규모를 확장하는 방법을 분석합니다.

The Weather Company는 데이터를 우선으로 하는 조직으로 거듭나고 있습니다. 이는 고객 광고, 개인화, 건강 상태 예측을 위한 ML 사용 사례에서 데이터를 활용하는 것을 의미합니다. 한 데이터 팀이 관측 가능성을 활용하여 ML 엔지니어링 관행을 개선한 방법을 알아보세요.

사용자 환경의 데이터를 측정하는 데 사용할 수 있는 주요 데이터 품질 메트릭과 Databand의 각 데이터 품질 메트릭에 대한 예시를 살펴보세요.

이 웨비나에서 데이터 관측성을 통해 데이터 웨어하우스에 관한 데이터 품질 모니터링을 제공하는 방법과 데이터 품질 검사 및 테이블 최신 상태 알림을 위해 SQL을 사용하는 방법을 알아보세요.

이 블로그 게시물에서 파이프라인을 면밀히 분석하여 적합성, 리니지, 거버넌스 및 안전성의 적절한 균형을 파악하는 것이 고품질 데이터 생산의 핵심인 이유를 알아보세요.

데이터 품질과 신뢰성을 개선하기 위해 데이터 관측성을 조직에 통합하는 것을 고려하고 있나요? 이 보고서를 참고해 보세요.

이 블로그 게시물에서 불량 데이터를 완전히 제거하면서 더 많은 시간을 확보할 수 있도록 설계된 데이터 수집 전략과 프레임워크에 대해 자세히 알아보세요.

이 블로그 게시물에서 DataOps의 정의와 이를 통해 팀이 데이터를 효과적으로 관리하면서 고품질의 시기적절한 데이터에 효율적으로 액세스할수 있는 방법을 알아보세요.

이 웨비나에서 대부분의 데이터 엔지니어가 데이터 품질과 관련하여 직면하는 문제를 Databand로 해결하는 방법, 그리고 데이터 파이프라인 관측성으로 DataOps 관행을 개선하는 방법에 대해 알아보세요.

여러분의 DataOps 조직 구조는 이상적인가요? 핵심 원칙을 기반으로 하고 있나요? 이 블로그 게시물에서 고도로 기능하는 데이터 운영 팀을 구성하는 방법을 알아보세요.

적시에 데이터를 제공하고 데이터 완전성을 보장하며, 데이터 정확성을 유지하고 데이터 문제를 신속하게 해결하는 데 도움이 되는 데이터 파이프라인을 구축하기 위한 전략 10가지를 알아보세요.

이 블로그 게시물에서 밀접하게 얽혀 있는 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 분석 엔지니어 역할 간의 차이점(및 유사점)에 대해 살펴보세요.

이 동영상에서 Databand가 DataStage 사용자에게 실행 기간 인시던트에 대해 알리고 근본 원인 분석을 제공하여 향후 DataStage 플로우를 해결하는 방법을 알아보세요.

이 동영상에서 지속적인 데이터 관측성을 위해 Databand와 Databricks 클러스터를 연결하는 방법을 알아보세요.

Databand와 Snowflake를 통합하면 Snowflake 테이블에 즉시 사용 가능한 데이터 품질 경보를 적용하여 미사용 데이터를 모니터링할 수 있습니다.

Databand를 사용하면 dbt 테스트, 모델 및 작업에 관한 경보를 정의하여 dbt 프로세스에 장애가 발생할 때 경보를 받을 수 있습니다. Databand를 통해 dbt 장애를 더 빠르게 디버깅하고 수정할 수 있습니다.

데이터 관측성에 대한 선제적 접근 방식을 사용하여 최신 데이터 엔지니어링 및 플랫폼 팀이 어떻게 더 안정적이고 신뢰할 수 있는 데이터를 제공할 수 있도록 지원하는지 알아보세요.

데이터 통합이란 여러 소스의 데이터를 다양한 비즈니스 목적에 사용할 수 있는 통합되고 일관된 형식으로 결합하는 프로세스를 말합니다. 데이터 통합에 대해 자세히 알아보세요.

최신 데이터 플랫폼은 조직의 데이터 관리를 통해 의사 결정을 개선하는 데 도움을 주는 클라우드 네이티브 소프트웨어 제품군입니다.

다크 데이터는 조직이 일상적인 비즈니스 활동 중에 수집, 처리, 저장하지만 다른 용도로는 사용하지 않는 데이터를 말합니다. 다크 데이터에 대해 자세히 알아보세요.

데이터 복제는 데이터 가용성, 안정성, 복원력을 보장하기 위해 동일한 데이터의 복사본을 여러 개 생성하고 유지하는 프로세스입니다. 데이터 복제에 대해 자세히 알아보세요.

이 머신 러닝 소개 자료에서 머신 러닝의 역사, 중요한 정의, 적용 사례, 오늘날 비즈니스에서 우려하는 사항에 대해 전반적으로 살펴보세요.