# Melhor Software de Observabilidade de Dados - Página 12 *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* A observabilidade de dados envolve o monitoramento completo, gerenciamento e compreensão do stack tecnológico de dados moderno. Essas ferramentas permitem que as empresas gerenciem melhor seus dados, ajudando-as a descobrir e resolver problemas de dados em tempo real e obter uma visão completa da saúde dos dados do sistema. As ferramentas de observabilidade de dados ajudam as empresas a acelerar a adoção de dados em todos os departamentos. Isso ajuda na tomada de decisões estratégicas e orientadas por dados que beneficiam toda a organização. O conceito de observabilidade de dados deriva das melhores práticas aprendidas com o software DevOps para gerenciar dados imparciais, imprecisos ou errôneos. Essas melhores práticas, que incluem a otimização de logs, insights em tempo real, e assim por diante, permitem a criação de dados confiáveis e sem erros em todo o stack de dados, que inclui fontes de dados, data warehouses, ferramentas ETL, ferramentas de ML/BI, etc. As ferramentas de observabilidade de dados fazem parte das [plataformas DataOps](https://www.g2.com/categories/dataops-platforms). As plataformas DataOps reúnem vários tipos de software de gerenciamento de dados em um ambiente individual e integrado. A plataforma unifica todo o desenvolvimento e operações nos fluxos de trabalho de dados. O software de observabilidade de dados foca no monitoramento da saúde dos pipelines de dados e do sistema como um todo. As ferramentas de observabilidade de dados diferem do [software de monitoramento](https://www.g2.com/categories/monitoring), já que este último foca em métricas pré-determinadas para identificar bugs, enquanto a observabilidade de dados foca na detecção e resolução em tempo real. A observabilidade de dados também difere do [software de qualidade de dados](https://www.g2.com/categories/data-quality), onde o primeiro foca em reduzir o número de incidentes de dados enquanto acelera o tempo de resolução. A qualidade dos dados é o resultado de uma poderosa observabilidade de dados em todo o stack de dados moderno. Para se qualificar para inclusão na categoria de Observabilidade de Dados, um produto deve: - Monitorar proativamente, alertar, rastrear, registrar, comparar e analisar dados para quaisquer erros ou problemas em todo o stack de dados - Monitorar dados em repouso e dados em movimento, e não requer extração de dados do local de armazenamento atual - Conectar-se a um stack existente sem necessidade de escrever código ou modificar pipelines de dados ## Category Overview **Total Products under this Category:** 60 ## Trust & Credibility Stats **Por que você pode confiar nos rankings de software do G2:** - 30 Analistas e Especialistas em Dados - 2,300+ Avaliações Autênticas - 60+ Produtos - Rankings Imparciais Os rankings de software da G2 são baseados em avaliações de usuários verificadas, moderação rigorosa e uma metodologia de pesquisa consistente mantida por uma equipe de analistas e especialistas em dados. Cada produto é medido usando os mesmos critérios transparentes, sem colocação paga ou influência de fornecedores. Embora as avaliações reflitam experiências reais dos usuários, que podem ser subjetivas, elas oferecem insights valiosos sobre como o software funciona nas mãos de profissionais. Juntos, esses dados alimentam o G2 Score, uma maneira padronizada de comparar ferramentas dentro de cada categoria. ## Best Software de Observabilidade de Dados At A Glance - **Líder:** [Monte Carlo](https://www.g2.com/pt/products/monte-carlo/reviews) - **Melhor Desempenho:** [SquaredUp](https://www.g2.com/pt/products/squaredup-squaredup/reviews) - **Mais Fácil de Usar:** [Dash0](https://www.g2.com/pt/products/dash0/reviews) - **Mais Tendência:** [Sifflet](https://www.g2.com/pt/products/sifflet/reviews) - **Melhor Software Gratuito:** [Metaplane](https://www.g2.com/pt/products/metaplane/reviews) ## Parent Category [Software de Gestão de TI](https://www.g2.com/pt/categories/it-management) ## Related Categories - [Ferramentas de Qualidade de Dados](https://www.g2.com/pt/categories/data-quality) - [Ferramentas ETL](https://www.g2.com/pt/categories/etl-tools) - [Software de Catálogo de Dados de Aprendizado de Máquina](https://www.g2.com/pt/categories/machine-learning-data-catalog) - [Ferramentas de Governança de Dados](https://www.g2.com/pt/categories/data-governance-tools) - [Ferramentas de Monitoramento de Banco de Dados](https://www.g2.com/pt/categories/database-monitoring) - [Plataformas de DataOps](https://www.g2.com/pt/categories/dataops-platforms) - [Software de Gerenciamento Ativo de Metadados](https://www.g2.com/pt/categories/active-metadata-management) --- ## Buyer Guide ### O que você deve saber sobre software de observabilidade de dados ### Perguntas Frequentes sobre Software de Observabilidade de Dados ### Qual é a plataforma de sucesso do cliente mais recomendada para empresas SaaS? Para equipes de software que priorizam a precisão dos dados, visibilidade operacional e resolução rápida de problemas, as principais plataformas de observabilidade de dados no G2 incluem: - [Monte Carlo](https://www.g2.com/products/monte-carlo/reviews) foca exclusivamente na observabilidade de dados, fornecendo monitoramento automatizado, detecção de anomalias e linhagem de dados para ajudar as equipes a identificar e resolver problemas de dados antes que impactem os usuários. - [Metaplane](https://www.g2.com/products/metaplane/reviews) oferece observabilidade de dados de ponta a ponta com recursos como detecção de mudanças de esquema, monitoramento de frescor e detecção de anomalias, permitindo que as equipes mantenham a qualidade dos dados de forma eficaz. - [Acceldata](https://www.g2.com/products/acceldata/reviews) combina monitoramento de qualidade de dados, desempenho de pipelines e insights sobre a saúde da infraestrutura em uma plataforma, ajudando empresas de software a garantir que suas operações de dados funcionem sem problemas em escala. ### Qual é o melhor software de observabilidade de dados para pequenas empresas? Para pequenas empresas que buscam manter a qualidade dos dados, monitorar pipelines e identificar problemas cedo sem configuração complexa, [as principais soluções de observabilidade de dados para pequenas empresas](https://www.g2.com/categories/data-observability/small-business) incluem: - [Bigeye](https://www.g2.com/products/bigeye/reviews) combina detecção automatizada de anomalias e análise de causa raiz em uma plataforma que torna a confiabilidade dos dados acessível sem exigir recursos técnicos profundos, o que é ótimo para equipes em crescimento. - [IBM Databand](https://www.g2.com/products/ibm-databand/reviews) oferece monitoramento proativo e alertas automatizados enquanto se integra facilmente com pipelines de dados existentes, tornando-o acessível para empresas em crescimento com suporte de engenharia limitado. - [Monte Carlo](https://www.g2.com/products/monte-carlo/reviews) oferece uma solução poderosa, mas flexível, com monitoramento automatizado, linhagem de dados e recursos de resolução de incidentes. Embora esteja pronto para empresas, também oferece pacotes adequados para pequenas empresas em rápido crescimento.