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observabilité des données
Découvrez ce qu’est l’observabilité des données, pourquoi elle est importante, comment elle a évolué avec les systèmes de données modernes et quelles sont les bonnes pratiques pour mettre en œuvre un cadre des exigences en matière d’observabilité des données.
Dans cette démonstration générale, découvrez comment Databand offre la seule approche proactive de l’observabilité des données afin que vous puissiez détecter les mauvaises données avant qu’elles n’aient un impact sur votre activité.
L’expert IBM explique pourquoi tout le monde parle de l’observabilité des données, explique ce qui est nécessaire pour une observabilité des données proactive et fait une démonstration de l’observabilité des données complète de Databand.
Qu’il s’agisse de comprendre la santé de l’exécution du pipeline, d’alerter sur la latence du pipeline, de vérifier l’intégrité des données ou d’analyser les tendances des données, découvrez les nombreuses capacités de Databand.
Cette note de recherche, rédigée par The Futurum Group, analyse la manière dont les équipes chargées des données peuvent mieux comprendre et mettre à l’échelle des données fiables et de qualité au sein d’une entreprise grâce à la plateforme de qualité des données appropriée.
The Weather Company s’est déplacée pour devenir une organisation axée sur les données. Il s’agit de travailler avec des données sur ML cas d’utilisation pour la publicité, la personnalisation et la prédiction de l’état de santé des clients. Découvrez comment une équipe chargée des données a amélioré ses pratiques d’ingénierie ML grâce à l’observabilité des données.
Utilisation Databand
Apprenez à définir Alert Notification pour les erreurs de pipeline de données telles que les échecs d’exécution, les durées plus longues que prévu, les opérations de données manquantes et les changements de schéma inattendus.
Dans cette démonstration, découvrez comment Databand peut être utilisé pour analyser un pipeline Airflow défaillant et identifier la cause racine d’un incident de données.
Cette démonstration montre comment l’utilisation de groupes permet aux utilisateurs de se concentrer sur les alertes les plus pertinentes et de naviguer plus facilement entre les différents actifs de la plateforme.
Dans cette démo, apprenez à créer une alerte SLA avec Databand, y compris les changements de colonnes, les enregistrements nuls et bien plus encore.
Cette vidéo montre comment Databand fournit une traçabilité des données de bout en bout pour diagnostiquer les défaillances des pipelines et analyser les impacts en aval.
qualité des données
Découvrez les meilleurs indicateurs de qualité des données que vous pouvez utiliser pour mesurer les données dans votre environnement, ainsi que des exemples pour chacun des indicateurs de qualité des données de Databand.
Dans cet article de blog, vous découvrirez pourquoi il est essentiel, pour produire des données de haute qualité, d’être en mesure d’examiner en profondeur votre pipeline afin de trouver le bon équilibre entre la forme, la lignée, la gouvernance et la stabilité.
Si vous envisagez d’intégrer l’observabilité des données dans votre organisation afin d’améliorer la qualité des données et la fiabilité, consultez ce rapport.
Dans cet article de blog, nous détaillons une stratégie d’ingestion de données et un cadre d’exigences conçus pour vous aider à récupérer plus de temps, tout en empêchant les mauvaises données d’entrer pour de bon.
Découvrez pourquoi IBM est nommé leader pour la 17e fois consécutive dans le Magic Quadrant 2024 de Gartner®™ pour les solutions de qualité des données augmentées.
DataOps et ingénierie des données
Dans cet article de blog, découvrez ce qu’est le DataOps et comment il peut garantir que les équipes gèrent efficacement les données, tout en maintenant un accès efficace à des données de haute qualité et opportunes.
Votre structure organisationnelle DataOps est-elle idéale ? Est-elle fondée sur des principes fondamentaux ? Dans cet article de blog, nous expliquons comment organiser une équipe de data Opérations performante.
Découvrez dix stratégies pour créer un pipeline de données qui permet de fournir des données en temps voulu, de garantir l’exhaustivité et l’exactitude des données et d’accélérer la résolution des problèmes liés aux données.
Dans cet article de blog, nous mettons en lumière les différences (et les similitudes) entre les rôles étroitement liés de l’ingénieur des données, de data scientist et de l’ingénieur analyste.
Intégration avec Databand
Dans cette vidéo, nous montrons comment Databand alerte les utilisateurs de DataStage d’un incident de durée d’exécution et fournit une analyse des causes racine pour résoudre les flux futurs de DataStage.
Dans ce guide, nous vous présentons les bonnes pratiques pour suivre la voie open source afin de créer un tableau de bord opérationnel avec Databand.
Dans cette vidéo, nous vous montrons comment connecter Databand avec votre cluster Databricks pour une observabilité continue des données.
Databand et Snowflake Intégration permet de surveiller les données au repos en appliquant des alertes de qualité des données prêtes à l’emploi sur les tables Snowflake.
Avec Databand, vous pouvez définir des alertes sur les tests, les modèles et les travaux de dbt afin de recevoir des alertes lorsque les processus de dbt échouent. Databand vous aide à déboguer et à corriger plus rapidement les défaillances du dbt.
L’intégration d’ADF avec IBM Databand fournit une observabilité continue à travers vos usines de données afin que vous puissiez savoir quand un pipeline ADF se brise et comment le corriger rapidement.
Autres ressources
Découvrez comment Databand aide les équipes d’ingénierie de données et de plateformes modernes à fournir des données plus fiables et plus sûres en utilisant une approche proactive de l’observabilité des données.
En savoir plus sur l’intégration des données, qui consiste à combiner des données provenant de sources multiples dans un format unifié et cohérent pouvant être utilisé à diverses fins commerciales.
Une plateforme de données moderne est une suite de cloud natif produits logiciels qui permettent de gérer les données d’une organisation afin d’améliorer la prise de décision.
En savoir plus sur les données cachées, c’est-à-dire les données que les organisations collectent, traitent et stockent dans le cadre de leurs activités commerciales habituelles, mais qu’elles n’utilisent pas à d’autres fins.
Découvrez Data Replication, qui est le processus de création et de maintien de copies multiples des mêmes données afin de garantir la disponibilité, la fiabilité et la résilience des données.
Cette introduction au site machine learning donne un aperçu de son histoire, de ses définitions importantes, de ses applications et de ses préoccupations dans les entreprises d’aujourd’hui.