데이터 관측성이란 무엇인지, 왜 중요한지, 최신 데이터 시스템과 함께 데이터 관측성이 어떻게 발전해 왔는지, 데이터 관측성 프레임워크 구현의 모범 사례에 대해 자세히 알아보세요.
이 개요 데모에서 Databand 이 데이터 관측성에 대한 유일한 사전 예방적 접근 방식을 제공하여 불량 데이터가 비즈니스에 영향을 미치기 전에 포착할 수 있는 방법을 알아보세요.
IBM 전문가들이 왜 모두가 데이터 관측성에 대해 이야기하는지, 선제적인 데이터 관측성을 위해 무엇이 필요한지 설명하고 Databand 의 포괄적인 데이터 관측성을 시연합니다.
파이프라인 실행 상황 파악 및 파이프라인 지연 시간 알림부터 데이터 건전성 확인 및 데이터 트렌드 분석까지, Databand의 다양한 기능(제품)에 대해 알아보세요.
퓨처럼 그룹이 작성한 이 연구 보고서는 데이터 팀이 올바른 데이터 품질 플랫폼을 통해 기업 전체에서 품질과 신뢰성이 높은 데이터를 더 잘 이해하고 확장할 수 있는 방법을 분석합니다.
더 웨더 컴퍼니는 데이터 우선 조직으로 나아가고 있습니다. 즉, 고객 광고, 개인화 및 상황 예측을 위한 ML 사용 사례에 대한 데이터로 작업해야 합니다. 한 데이터 팀이 데이터 관측성을 통해 ML 엔지니어링 관행을 개선한 방법을 알아보세요.
실행 실패, 예상보다 긴 기간, 누락된 데이터 작업, 예기치 않은 스키마 변경 등의 데이터 파이프라인 오류에 대해 Alert Notification 을 설정하는 방법을 알아보세요.
이 데모에서는 Databand 을 사용하여 실패한 Airflow 파이프라인을 분석하고 데이터 인시던트의 근본 원인을 정확히 찾아내는 방법을 알아보세요.
이 데모는 그룹을 사용하면 사용자가 가장 관련성이 높은 알림에 집중하고 다양한 플랫폼 자산을 쉽게 탐색할 수 있는 방법을 보여줍니다.
이 데모에서는 열 변경, 널 레코드 등을 포함하여 Databand로 데이터 SLA 알림을 만드는 방법을 알아보세요.
이 동영상은 Databand 에서 파이프라인 장애를 진단하고 다운스트림에 미치는 영향을 분석하기 위해 엔드투엔드 데이터 리니지를 제공하는 방법을 보여줍니다.
Databand의 각 데이터 품질 메트릭에 대한 예와 함께 사용자 환경의 데이터를 측정하는 데 사용할 수 있는 주요 데이터 품질 메트릭을 살펴보세요.
이 블로그 게시물에서 파이프라인을 자세히 들여다보고 적합성, 계보, 거버넌스 및 안정성의 적절한 균형을 파악하는 것이 고품질 데이터를 생성하는 데 왜 중요한지 알아보세요.
데이터 품질과 신뢰성을 개선하기 위해 데이터 관측성을 조직에 통합하는 것을 고려하고 있다면 이 보고서를 확인하세요.
이 블로그 게시물에서는 불량 데이터를 영원히 차단하면서 더 많은 시간을 확보할 수 있도록 설계된 데이터 수집 전략과 프레임워크에 대해 자세히 설명합니다.
IBM이 증강 데이터 품질 솔루션 부문에서 2024년 가트너® 매직 쿼드런트™ 에서 17회 연속 리더로 선정된 이유를 알아보세요.
이 블로그 게시물에서는 DataOps가 무엇이며, 팀이 고품질의 적시 데이터에 효율적으로 액세스하면서 데이터를 효과적으로 관리할 수 있도록 지원하는 방법을 알아보세요.
귀사의 DataOps 조직 구조가 이상적인가요? 핵심 원칙에 기반하고 있나요? 이 블로그 게시물에서는 높은 성과를 내는 데이터 운영 팀을 구성하는 방법을 설명합니다.
적시에 데이터를 제공하고, 데이터 완전성을 보장하며, 데이터 정확성을 유지하고, 데이터 문제를 신속하게 해결하는 데 도움이 되는 데이터 파이프라인을 구축하기 위한 10가지 전략을 알아보세요.
이 블로그 게시물에서는 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 분석 엔지니어의 역할이 서로 밀접하게 얽혀 있는 차이점(및 유사점)에 대해 설명합니다.
이 Databand 동영상에서는 DataStage 사용자에게 실행 기간 인시던트를 알리고 향후 흐름을 해결하기 위한 근본 원인 분석을 제공하는 DataStage 방법( )을 보여 드립니다.
이 가이드에서는 오픈 소스를 사용하여 운영 대시보드를 구축하는 모범 사례( Databand)를 안내합니다.
이 동영상에서는 지속적인 데이터 관측을 위해 Databand 을 데이터브릭스 클러스터에 연결하는 방법을 보여드립니다.
Databand 와 스노우플레이크 통합을 통해 스노우플레이크 테이블에 즉시 사용 가능한 데이터 품질 알림을 적용하여 미사용 데이터 모니터링을 할 수 있습니다.
Databand 을 사용하면 dbt 테스트, 모델 및 작업에 대한 알림을 정의하여 dbt 프로세스가 실패할 때 알림을 받을 수 있습니다. Databand 를 사용하면 DBT 오류를 더 빠르게 디버깅하고 수정할 수 있습니다.
ADF를 IBM Databand 와 통합하면 데이터 팩토리 전체에서 지속적인 관측이 가능하므로 ADF 파이프라인이 중단되는 시점과 신속하게 문제를 해결하는 방법을 알 수 있습니다.
Databand 에서 최신 데이터 엔지니어링 및 플랫폼 팀이 데이터 관측성에 대한 사전 예방적 접근 방식을 사용하여 보다 안정적이고 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.
여러 소스의 데이터를 다양한 비즈니스 목적에 사용할 수 있는 통합되고 일관된 형식으로 결합하는 프로세스를 의미하는 데이터 통합에 대해 알아보세요.
최신 데이터 플랫폼은 조직의 데이터를 관리하여 의사 결정을 개선할 수 있도록 지원하는 클라우드 네이티브 소프트웨어 제품군입니다.
조직이 일반적인 비즈니스 활동 중에 수집, 처리, 저장하지만 다른 목적으로는 사용하지 않는 데이터를 의미하는 다크 데이터에 대해 알아보세요.
데이터 가용성, 안정성 및 복원력을 보장하기 위해 동일한 데이터의 여러 복사본을 생성하고 유지하는 프로세스인 Data Replication 에 대해 자세히 알아보세요.
이 머신 러닝 소개에서는 머신 러닝의 역사, 중요한 정의, 적용 사례, 오늘날 비즈니스에서 우려되는 사항을 간략하게 설명합니다.