In diesem Übersichtsvideo lernen Sie den proaktiven Ansatz von Databand zur Beobachtbarkeit von Daten kennen, mit dem Sie schlechte Daten herausfiltern können, bevor diese sich auf Ihr Unternehmen auswirken.
Erfahren Sie, wie Sie Warnmeldungen für Datenpipeline-Fehler wie fehlgeschlagene Ausführungen, eine unnormal lange Ausführungsdauer, fehlende Datenvorgänge und unerwartete Schemaänderungen festlegen.
In dieser Demo erfahren Sie, wie Databand zur Analyse einer ausgefallenen Airflow-Pipeline und zur Ermittlung der Ursache von Datenvorfällen verwendet werden kann.
In dieser Demo erfahren Sie, wie Sie mit Databand eine Daten-SLA-Warnmeldung erstellen, die Sie bei Spaltenänderungen, Nulldatensätzen und vielem mehr benachrichtigt.
Diese Demo zeigt, wie die Verwendung von Gruppen es Benutzern erleichtert, sich auf die relevantesten Warnungen zu konzentrieren und zwischen verschiedenen Plattform-Assets zu navigieren.
Dieses Video zeigt die Bereitstellung einer durchgängigen Datenabstammung durch Databand, mit der Sie Pipeline-Ausfälle diagnostizieren und nachgelagerte Auswirkungen analysieren können.
In diesem Video zeigen wir, wie Databand DataStage-Benutzer bei unnormaler Ausführungsdauer warnt und eine Ursachenanalyse zur Bereinigung zukünftiger DataStage-Abläufe liefert.
In diesem Video zeigen wir Ihnen, wie Sie Databand mit Ihrem Databricks-Cluster verbinden, um eine kontinuierliche Datenbeobachtbarkeit zu erreichen.
Die Integration von Databand mit Snowflake ermöglicht die Überwachung ruhender Daten durch sofort einsatzbereite Datenqualitätswarnungen für Snowflake-Tabellen.
Bei Databand können Sie Warnungen zu DBT-Tests, -Modellen und -Jobs definieren, damit Sie benachrichtigt werden, wenn DBT-Prozesse fehlschlagen. Databand hilft Ihnen, DBT-Fehler schneller zu debuggen und zu beheben.
Bei dieser DATAcated-Übernahme zeigen Ryan Yackel, IBM Databand CMO, und Eric Jones, Enterprise Solutions Architect bei IBM, wie die Datenbeobachtbarkeit im Alltag aussieht.
Erfahren Sie von Ryan Yackel, IBM Databand CMO, und Stephanie Valarezo, IBM Senior Product Manager, die entscheidenden Unterschiede zwischen Datenbeobachtbarkeit und Datenqualität.
In diesem praktischen Workshop führen Sie Ryan Yackel, IBM Databand CMO, und Eric Jones, Enterprise Solutions Architect bei IBM, durch einige Anwendungsfälle im Bereich der Datenbeobachtbarkeit aus dem Alltag.
IBM Experten erörtern, warum alle über Datenbeobachtbarkeit sprechen, erläutern, was für eine proaktive Datenbeobachtbarkeit erforderlich ist, und zeigen, wie man mit Databand Daten beobachtet.
In diesem Webinar erfahren Sie, wie Datenbeobachtbarkeit die Datenqualitätsüberwachung für Ihr Warehouse ermöglichen kann und wie sich SQL für Datenqualitätsprüfungen und Benachrichtigungen zur Tabellenaktualität nutzen lässt.
In diesem Webinar erfahren Sie, wie Databand die Herausforderungen meistert, mit denen die meisten Datentechniker bei der Datenqualität konfrontiert sind, und wie die Beobachtbarkeit der Datenpipeline Ihre DataOps-Praktiken stärken kann.
Erfahren Sie von Andreas Kretz von Data Engineering und Ryan Yackel, CMO bei IBM Databand, alle Aspekte der Datenbeobachtbarkeit und wie Databand dabei hilft, Datenvorfälle früher zu erkennen und schneller zu beheben.