실행 실패, 예상보다 긴 기간, 누락된 데이터 작업 및 예기치 않은 스키마 변경과 같은 데이터 파이프라인 오류에 관한 경보 알림을 설정하는 방법을 알아보세요.

이 데모를 통해 장애가 발생한 Airflow 파이프라인을 분석하고 데이터 인시던트의 근본 원인을 정확하게 파악하기 위해 Databand를 사용하는 방법을 알아보세요.

이 데모를 통해 Databand에서 열 변경, null 기록 등을 비롯한 데이터 SLA 경보를 생성하는 방법을 알아보세요.

이 데모를 통해 그룹을 활용하면 사용자가 가장 관련성이 높은 경보에 집중하고 다양한 플랫폼 자산을 탐색하는 과정이 얼마나 수월해지는지 확인해 보세요.

이 동영상에서 Databand가 엔드투엔드 데이터 리니지를 제공하여 파이프라인 장애를 진단하고 다운스트림에 미치는 영향을 분석하는 방법을 알아보세요.

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.

이 DATAcated 데모에서는 IBM Databand의 CMO Ryan Yackel과 IBM의 엔터프라이즈 솔루션 아키텍트 Eric Jones가 실제 데이터 관측성을 시연합니다.

IBM Databand의 CMO Ryan Yackel과 IBM의 수석 제품 관리자 Stephanie Valarezo가 데이터 관측성과 데이터 품질 간의 중요한 차이점에 대해 설명합니다.

이 실습 워크숍에서는 IBM Databand의 CMO Ryan Yackel과 IBM의 엔터프라이즈 솔루션 아키텍트 Eric Jones가 실제 데이터 관측성 사용 사례를 소개합니다.

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

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

Data Engineering의 Andreas Kretz와 IBM Databand의 CMO Ryan Yackel이 데이터 관측성의 모든 측면에 대해, 그리고 데이터 인시던트를 조기에 발견하여 더 신속하게 해결하는 데 Databand가 어떻게 도움이 되는지에 대해 이야기합니다.