A forma como o Monte Carlo detecta anomalias na atualização dos dados e no comportamento do pipeline é extremamente útil. Isso permite que nossa equipe identifique problemas de qualidade antes que eles afetem os usuários finais. Os alertas de consultas SQL personalizadas são muito precisos e me economizam muito tempo ao me direcionarem diretamente para onde as coisas estão falhando.

Eu realmente aprecio o recurso de monitoramento no Monte Carlo. É ótimo porque podemos escrever alertas personalizados e e-mails que são integrados com o Teams, tornando muito fácil manter nossos stakeholders informados sobre quaisquer problemas de qualidade de dados ou atualizações importantes que eles estejam procurando. É realmente poderoso para entender exceções nos dados, mesmo aquelas que não são falhas diretas ou grandes problemas de qualidade de dados, o que nossa equipe considera muito valioso.

Gosto da detecção de anomalias baseada em ML e da facilidade de configurar monitores de qualidade de dados no Monte Carlo. A integração com web hook e os recursos de linhagem de dados são valiosos, especialmente para ajudar minha equipe de operações de dados a solucionar problemas investigando discrepâncias de dados. O processo de configuração foi bastante simples.