Recursos de Plataformas de DataOps
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Artigos Plataformas de DataOps
O que está acontecendo no ecossistema de dados em 2022
G2 Lança Nova Categoria para Plataformas de DataOps
Discussões Plataformas de DataOps
O que é Lakehouse no Databricks?
Quero iniciar uma discussão focada em plataformas DataOps para implantações em larga escala que as equipes estão realmente usando e encontrando valor. Embora algumas ferramentas sejam voltadas para empresas, há várias com capacidades e integrações que fazem sentido para organizações que operam em grande escala.
Estas são algumas das opções mais bem avaliadas na categoria de Plataformas DataOps do G2:
- Databricks Data Intelligence Platform: Plataforma baseada em Lakehouse para engenharia unificada, governança e IA com trabalhos/orquestração projetados para escalar. Ela simplificou sua automação de pipeline em larga escala e colaboração entre equipes?
- Monte Carlo: Observabilidade de dados de ponta a ponta que detecta problemas de frescor/volume/esquema e acelera a resolução de incidentes em escala. Ela melhorou seus SLAs e reduziu o tempo de detecção em ambientes complexos?
- Acceldata: Nuvem de Observabilidade de Dados que monitora pipelines, infraestrutura e custos com detecção de anomalias impulsionada por IA—usada por grandes empresas e bancos. Ela ajudou você a controlar os gastos com nuvem enquanto mantinha a confiabilidade?
- IBM StreamSets: Plataforma DataOps para projetar e operar pipelines de lote/streaming/CDC com proteção contra deriva em ambientes híbridos e multicloud. Quão bem ela mantém o desempenho e a transparência em escala empresarial?
Se você implementou alguma dessas (ou outras), adoraria saber o que funcionou bem, o que não funcionou e quais plataformas foram surpreendentemente úteis para DataOps em larga escala.
Eu também estava analisando este conjunto de software voltado para empresas! https://www.g2.com/categories/dataops-platforms/enterprise


