Profundice para comprender qué es la observabilidad de los datos, por qué es importante, cómo ha evolucionado junto con los sistemas de datos modernos y las mejores prácticas para implementar un marco de observabilidad de datos.
En este resumen, descubra cómo Databand proporciona el único enfoque proactivo para la observabilidad de datos que le permitirá detectar datos incorrectos antes de que afecten su negocio.
Experto de IBM analiza por qué todo el mundo habla de la observabilidad de datos, explica qué se necesita para una observabilidad de datos proactiva y muestra la observabilidad de datos integral de Databand.
Conozca las numerosas capacidades de Databand, desde la comprensión del estado en la ejecución secuencial y las alertas sobre la latencia de los pipelines, hasta la comprobación de la salud de los datos, y el análisis de las tendencias de los datos.
Este informe de investigación, escrito por The Futurum Group, analiza cómo los equipos de datos pueden comprender y escalar mejor la calidad y los datos confiables en una empresa con la plataforma de calidad de datos adecuada.
The Weather Company ha progresado para ser una organización que da prioridad a los datos. Esto significa trabajar con datos sobre el caso de uso del aprendizaje automático (ML) para la publicidad de clientes, personalización y predicciones de condiciones de salud. Vea cómo un equipo de datos mejoró sus prácticas de ingeniería de aprendizaje automático (ML) con observabilidad de datos.
Aprenda a configurar Alert Notification para que le muestre errores de pipeline de datos, como ejecuciones fallidas, duraciones más largas de lo esperado, operaciones de datos faltantes y cambios inesperados en el esquema.
En esta demostración, descubra cómo se puede utilizar Databand para analizar un pipeline de Airflow con fallas e identificar la causa principal de un incidente de datos.
Esta demostración muestra cómo el uso de grupos facilita que los usuarios se concentren en las alertas más relevantes y naveguen entre diferentes plataformas activas.
En esta demostración, descubra cómo crear una alerta de SLA de datos con Databand, incluidos cambios de columnas, registros nulos y mucho más.
Este video demuestra cómo Databand proporciona un linaje de datos de extremo a extremo para diagnosticar fallas en los pipelines y analizar los impactos posteriores.
Conozca las principales métricas de calidad de datos que puede utilizar para medir los datos de su entorno, junto con ejemplos de cada una de las métricas de calidad de datos de Databand.
En este seminario web, descubra cómo la observabilidad de datos puede proporcionar monitoreo de la calidad de los datos para su almacén y cómo se puede utilizar SQL para controles de calidad de los datos y alertas sobre la actualización de las tablas.
En esta entrada en el blog, descubra por qué poder observar profundamente su pipeline para conocer el equilibrio adecuado entre idoneidad, linaje, gobernanza y estabilidad es clave para producir datos de alta calidad.
Si está considerando incorporar la observabilidad de datos en su organización para mejorar la calidad y confiabilidad de los datos, consulte este informe.
En esta entrada en el blog, detallamos una estrategia de ingestión de datos y una infraestructura/marco diseñada para ayudarle a recuperar más tiempo y, al mismo tiempo, mantener los datos incorrectos fuera para siempre.
En esta entrada en el blog, descubra qué es DataOps y cómo puede garantizar que los equipos administren los datos de manera efectiva, mientras mantienen un acceso eficiente a datos oportunos y de alta calidad.
En este seminario web, aprenda cómo Databand aborda los desafíos que enfrentan la mayoría de los ingenieros de datos con la calidad de los datos y cómo la observabilidad del pipeline de datos puede fortalecer sus prácticas de DataOps.
¿Su estructura organizativa de DataOps es ideal? ¿Se basa en principios fundamentales? En esta entrada en el blog, explicamos cómo organizar un equipo de Operaciones de datos de alto funcionamiento.
Conozca diez estrategias para crear un pipeline de datos que ayude a entregar datos a tiempo, garantizar la integridad de los datos, mantener la precisión de los datos y acelerar la corrección de problemas de datos.
En esta entrada en el blog, aclaramos las diferencias sobre las diferencias (y similitudes) entre los roles estrechamente entrelazados del ingeniero de datos, el científico de datos y el ingeniero de analytics.
En este video, mostramos cómo Databand alerta a los usuarios de DataStage sobre un incidente de duración de ejecución y brinda un análisis principal de la causa para resolver futuros flujos de DataStage.
En este video, le mostramos cómo conectar Databand con su clúster de Databricks para una observabilidad continua de los datos.
La integración de Databand y Snowflake permite el monitoreo de datos en reposo mediante la aplicación de alertas de calidad de datos listas para usar en las tablas de Snowflake.
Con Databand, puede definir alertas sobre pruebas, modelos y trabajos de dbt para recibir alertas cuando fallan los procesos de dbt. Databand le ayuda a depurar y arreglar la falla de dbt más rápido.
Descubra cómo Databand ayuda a los equipos de plataformas y de ingeniería de datos modernos a entregar datos más confiables mediante el uso de un Approach proactivo para la observabilidad de los datos.
Obtenga más información sobre la integración de datos, que se refiere al proceso de combinar datos de múltiples fuentes en un formato unificado y coherente que se puede utilizar para diversos fines comerciales.
Una plataforma de datos moderna es una suite de productos de software nativos de la nube que permiten la gestión de los datos de una organización para ayudar a mejorar la toma de decisiones.
Obtenga información sobre los datos oscuros, que se refieren a los datos que las organizaciones recopilan, procesan y almacenan durante las actividades comerciales habituales, pero que no utilizan para otros fines.
Obtenga información sobre Data Replication, que es el proceso de crear y mantener múltiples copias de los mismos datos para ayudar a garantizar la disponibilidad, confiabilidad y resiliencia de los datos.
Esta introducción al aprendizaje automático proporciona una descripción general de su historia, definiciones importantes, aplicaciones y preocupaciones dentro de las empresas actuales.