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Kamon

Von Kamon

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1
Monte Carlo Logo
Monte Carlo
4.4
(462)
Monte Carlo ist die erste End-to-End-Lösung zur Vermeidung von fehlerhaften Datenpipelines. Die Lösung von Monte Carlo bietet die Leistungsfähigkeit der Datenbeobachtbarkeit und gibt Dateningenieur- und Analytikteams die Möglichkeit, das kostspielige Problem der Daten-Ausfallzeiten zu lösen.
2
Mezmo Logo
Mezmo
4.6
(225)
Ein einfaches Protokollverwaltungssystem
3
Integrate.io Logo
Integrate.io
4.3
(208)
Integrate.io wurde 2022 ins Leben gerufen, als Xplenty, FlyData, Dreamfactory und Intermix.io zusammengeführt wurden, um die Integrate.io-Plattform zu schaffen. Die Integrate.io-Plattform ermöglicht es Ihnen, Ihre Daten schnell zu vereinheitlichen, um eine einfache Analyse zu ermöglichen, die dazu beiträgt, Ihre CAC zu senken, Ihre ROAS zu erhöhen und eine tiefgehende Kundenpersonalisierung zu liefern, die Kaufgewohnheiten antreibt.
4
FusionReactor APM Logo
FusionReactor APM
4.8
(179)
FusionReactor ist ein Anwendungsleistungsmonitor für JAVA. Kein anderer Monitor wird Ihnen helfen, die Ursachen von Problemen schneller zu identifizieren und Anwendungen widerstandsfähiger zu machen.
5
Astro by Astronomer Logo
Astro by Astronomer
4.5
(136)
Astronomer ist eine Daten-Engineering-Plattform, die entwickelt wurde, um Unternehmensdaten zu sammeln, zu verarbeiten und zu vereinheitlichen, damit Benutzer direkt zu Analysen, Datenwissenschaft und Erkenntnissen gelangen können.
6
Metaplane Logo
Metaplane
4.8
(116)
Metaplane ist das Datadog für Datenteams: ein Datenüberwachungstool, das Dateningenieuren Einblick in die Qualität und Leistung ihres gesamten Datenstapels gibt.
7
Mozart Data Logo
Mozart Data
4.6
(68)
Mozart Data bietet einen modernen Daten-Stack zu einem Bruchteil der Kosten. Ohne jegliche Programmierung können Sie in wenigen Stunden einen Daten-Stack einrichten. Daten einfach aggregieren, organisieren, bereinigen und in Tabellenkalkulationen oder Ihr bevorzugtes Business-Intelligence-Tool übertragen. Sie verbringen weniger Zeit mit der Datenaufbereitung und mehr Zeit mit der Generierung von Erkenntnissen.
8
IBM Databand Logo
IBM Databand
4.4
(67)
Databand ist eine Observability-Plattform für Data-Engineering-Teams. Data-Engineering-Teams sind dafür verantwortlich, eine breite Palette leistungsstarker Tools zu verwalten, aber es fehlen ihnen die notwendigen Hilfsmittel, um sicherzustellen, dass ihre Operationen ordnungsgemäß laufen. Databand schließt diese Lücke mit einer Lösung, die es Teams ermöglicht, einen globalen Überblick über ihre Datenflüsse zu erhalten, sicherzustellen, dass Pipelines erfolgreich abgeschlossen werden, und den Ressourcenverbrauch und die Kosten im Auge zu behalten. Databand passt sich nahtlos in den modernen Daten-Stack ein und integriert sich reibungslos in Tools wie Apache Airflow, Spark, Kubernetes und verschiedene ML-Angebote der großen Cloud-Anbieter.
9
Secoda Logo
Secoda
4.5
(55)
Secoda ist das Kommandozentrum für Ihre Daten. Es konsolidiert Ihren Datenkatalog, Governance- und Beobachtungstools, um Zeit und Geld zu sparen. Durch die Integration mit allen Datenquellen und Dashboards erhalten Datenteams eine einzige Quelle der Wahrheit, um zuverlässige Daten mit weniger Aufwand und mehr Akzeptanz bereitzustellen. Es ist der schnellste und einfachste Weg für jeden Daten- oder Geschäftsbeteiligten, um Erkenntnisse in Aktionen umzusetzen.
10
Soda Logo
Soda
4.4
(55)
Soda macht es einfach, die Datenqualität frühzeitig und häufig in Entwicklungs- (Git) und Produktionspipelines zu testen. Soda erkennt Probleme weit im Voraus, bevor sie Ihrem Unternehmen schaden. Verwenden Sie Soda, um: Datenqualitätstests in Ihre CI/CD-Pipeline hinzuzufügen, um zu vermeiden, dass Daten von schlechter Qualität in die Produktion gelangen; nachgelagerte Probleme zu verhindern, indem Sie Ihre Pipeline mit integrierten Datenqualitätstests verbessern; und Datenproduzenten und Datenkonsumenten zu vereinen, um die Erwartungen an die Datenqualität mit einer menschenlesbaren und -schreibbaren Prüfsprache abzustimmen und zu definieren. Sie können Soda problemlos in Ihren Daten-Stack integrieren und die Python- und REST-APIs-Teams nutzen.
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