Monitorizza la Qualità dei Tuoi Dati con Lakehouse Monitoring

Lakehouse Monitoring ti permette di profilare, diagnosticare e far rispettare la qualità direttamente nella Piattaforma di Intelligenza dei Dati Databricks. Senza alcun strumento aggiuntivo o complessità, Lakehouse Monitoring aiuta i team a scoprire proattivamente problemi di qualità prima che i processi a valle siano influenzati.

Attraverso questo tutorial, potrai vedere quanto sia facile creare un monitor su qualsiasi tabella nel Catalogo Unity e ottenere informazioni sulle tendenze e le anomalie dei dati. Questo tutorial illustrerà un caso d'uso al dettaglio monitorando i dati delle transazioni e spiegando le migliori pratiche per configurare un monitor. Alla fine della demo, otterrai una dashboard generata automaticamente per scoprire problemi di qualità/anomalie in:

• Volume dei dati
• Integrità dei Dati
• Cambiamento della Distribuzione Numerica
• Cambiamento della Distribuzione Categorica

Con il monitoraggio Lakehouse integrato nel Catalogo Unity, questa demo ti mostrerà anche come la qualità integrata con i metadati ti permette di eseguire analisi delle cause principali e analisi degli impatti con la genealogia.

Per ulteriori informazioni sul Monitoraggio Lakehouse, consultare la nostra documentazione di prodotto (AWS | Azure) per iniziare oggi.

 

Per installare la demo, ottieni un workspace Databricks gratuito ed esegui i seguenti due comandi in un notebook Python.

Dbdemos è una libreria Python che installa demo complete di Databricks nei tuoi spazi di lavoro. Dbdemos caricherà e avvierà quaderni, pipeline di Delta Live Tables, cluster, cruscotti di Databricks SQL e modelli di warehouse... Vedi come utilizzare dbdemos

 

Dbdemos è distribuito come un progetto GitHub.

Per ulteriori dettagli, si prega di consultare il GitHub file README.md e seguire la documentazione.
Dbdemos è fornito così com'è. Consulta la Licenza e Avviso per ulteriori informazioni.
Databricks non offre supporto ufficiale per dbdemos e gli asset associati.
Per qualsiasi problema, si prega di aprire un ticket e il team di demo darà un'occhiata nel miglior modo possibile.