Quais são as soluções DataOps mais bem avaliadas para implantações em larga escala?

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.