Data Observability Platform for Modern Data Teams

• 계절성, 트렌드, 팀 피드백을 고려한 이상 감지를 위한 역사적 메타데이터를 활용한 ML 기반 모니터링
• 근본 원인, 다운스트림 영향 파악 및 인시던트 우선순위 이해를 더 짧은 시간에 수행하는 자동화된 인시던트 관리

• 소스 제어 시스템에서 직접 검사를 실행하여 풀 리퀘스트에서 데이터 품질 문제를 방지
• 데이터 팀이 자신 있게 변경 사항을 병합할 수 있도록 보장

• 다운스트림 영향 평가, 작업 우선순위 지정, 적절한 담당자 알림을 위한 스택 전체의 자동화된 계보
• 데이터베이스부터 대시보드까지 컬럼 수준 계보 추출

• 데이터를 쿼리하는 주체(사람 또는 시스템)를 추적하여 주의와 자원을 투자할 자산 식별
• 데이터가 어떻게 사용되고 있는지 발견

• 새로 생성/삭제/이름 변경된 스키마, 테이블, 컬럼에 대한 실시간 알림 수신
• 웨어하우스 스키마 변경 사항을 최신 상태로 유지

• 정체되거나 장시간 실행되는 작업을 발생 시점에 포착

*dbt 작업을 자동 조종으로 모니터링하고 비정상적인 실행에 대한 실시간 알림 수신

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• 무료로 시작하려면 계정 생성
• 데이터 관찰 가능성에 대해 더 알아보려면 문서, 리소스 라이브러리, 블로그를 포함한 교육 자료 탐색

• Metaplane으로 데이터 품질을 개선한 다른 고객들의 리뷰를 읽고 배우기
• 데이터 관찰 가능성과 Metaplane이 어떻게 도울 수 있는지 더 알아보려면 리소스 라이브러리 탐색
• 뉴스레터를 구독하여 최신 제품 업데이트와 리소스 정보를 최신 상태로 유지

• 데이터 관찰 가능성이란 무엇인가요?
  • 데이터 관찰 가능성은 데이터의 건강 상태와 품질을 이해하고 관리할 수 있는 능력입니다.
• 왜 데이터 관찰 가능성 도구가 필요한가요?
  • 데이터 품질 문제를 방지하고, 데이터에 대한 신뢰를 높이며, 데이터 팀의 생산성을 향상시키기 위해 데이터 관찰 가능성 도구가 필요합니다.
• Metaplane은 기존 데이터 스택과 어떻게 통합되나요?
  • Metaplane은 데이터 웨어하우스, 변환 도구, BI 플랫폼, 알림 대상지를 포함한 현대 데이터 스택의 모든 부분과 통합됩니다.