QUALITÀ DEI DATI DATABRICKS
Fidatevi dei dati nel vostro lakehouse Databricks
digna monitora, valida e traccia i dati Databricks direttamente nel vostro workspace: anomalie, record recuperati, duplicati, deriva dello schema e tempi di consegna, senza copiare nulla all'esterno per i controlli. L'IA impara com'è la normalità, così non dovete scrivere una expectation per ogni caso.
I vostri job Databricks possono essere verdi mentre i vostri dati non lo sono
I workflow possono completarsi. Le tabelle Delta possono eseguire il commit. Eppure le dashboard del livello gold consultate dal vostro business possono comunque basarsi su dati incompleti, duplicati o non aggiornati. digna monitora i dati stessi e individua i problemi di qualità che il monitoraggio di job e pipeline non è mai stato progettato per vedere. Combinate le funzionalità qui sotto nella soluzione di qualità dei dati Databricks di cui avete davvero bisogno.
Monitorate i dati Databricks dove risiedono
digna esegue i controlli di qualità dei dati direttamente nel vostro workspace Databricks — nulla viene copiato su una piattaforma esterna solo per essere controllato.
Coprite ciò che vi aspettate, e anche ciò che non vi aspettate
Le expectation contano ancora. Una colonna non dovrebbe essere NULL. Una chiave dovrebbe esistere nella tabella di riferimento. Un job dovrebbe arrivare entro le 6:00. digna continua a validare tutto questo — e sorveglia ciò che nessuna expectation descrive: una tabella che perde silenziosamente righe, una distribuzione che si sposta, un job che termina ogni notte più tardi.
Cosa si rompe silenziosamente in un lakehouse
I difetti che arrivano alle vostre dashboard raramente sono quelli che fanno fallire un job. Attraversano ingestione, trasformazioni e commit senza segnalare nulla, per poi emergere settimane dopo come numeri che nessuno riesce a riconciliare.
Un unico livello di qualità dei dati per ogni deployment Databricks
Che i vostri workspace girino su AWS, Azure o Google Cloud, e che i dati si trovino in bronze, silver o gold, digna fornisce un unico livello di qualità dei dati coerente.
Tabelle Delta Lake
Monitorate le tabelle e i dataset da cui i vostri workload dipendono davvero.
Workspace Unity Catalog
Osservate i dati tra cataloghi e schemi e individuate i cambiamenti imprevisti.
Dati di business critici
Proteggete in modo continuo i dati finanziari, dei clienti, normativi e operativi.
AWS, Azure o Google Cloud
Restate all'interno della vostra infrastruttura e del vostro modello di sicurezza esistenti.
Scegliete da dove iniziare
Partite dal problema che dovete risolvere. Combinate le funzionalità man mano che le vostre esigenze crescono.
Un difetto nel bronze non resta nel bronze
Le pipeline medallion portano con sé tutto ciò che ereditano. Un batch errato che arriva nel bronze viene trasformato nel silver e aggregato nel gold, e quando un numero sembra sbagliato su una dashboard di solito è sbagliato già da diversi livelli.
Domande sulla qualità dei dati Databricks
Risposte dirette su come digna opera all'interno di un workspace Databricks, cosa rileva e cosa lascia intatto.
