Recursos de Plataformas de DataOps
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Artículos de Plataformas de DataOps
¿Qué está sucediendo en el ecosistema de datos en 2022?
G2 lanza una nueva categoría para plataformas de DataOps
Discusiones de Plataformas de DataOps
¿Qué es Lakehouse en Databricks?
Quiero iniciar una discusión centrada en plataformas de DataOps para implementaciones a gran escala que los equipos realmente están utilizando y encontrando valiosas. Aunque algunas herramientas se inclinan hacia el ámbito empresarial, hay varias con capacidades e integraciones que tienen sentido para organizaciones que operan a gran escala.
Estas son algunas de las opciones mejor valoradas en la categoría de Plataformas de DataOps de G2:
- Databricks Data Intelligence Platform: Plataforma basada en Lakehouse para ingeniería unificada, gobernanza e IA con trabajos/orquestación diseñados para escalar. ¿Ha simplificado la automatización de su pipeline a gran escala y la colaboración entre equipos?
- Monte Carlo: Observabilidad de datos de extremo a extremo que detecta problemas de frescura/volumen/esquema y acelera la resolución de incidentes a escala. ¿Ha mejorado sus SLA y reducido el tiempo de detección en entornos complejos?
- Acceldata: Nube de Observabilidad de Datos que monitorea pipelines, infraestructura y costos con detección de anomalías impulsada por IA, utilizada por grandes empresas y bancos. ¿Le ha ayudado a controlar el gasto en la nube mientras mantiene la fiabilidad?
- IBM StreamSets: Plataforma de DataOps para diseñar y operar pipelines de lotes/streaming/CDC con protección contra desviaciones en entornos híbridos y multicloud. ¿Qué tan bien mantiene el rendimiento y la transparencia a escala empresarial?
Si ha implementado alguna de estas (u otras), me encantaría saber qué funcionó bien, qué no, y qué plataformas fueron sorprendentemente útiles para DataOps a gran escala.
¡También estaba investigando este conjunto de software diseñado para empresas! https://www.g2.com/categories/dataops-platforms/enterprise


