平台概述
支持ml的数据异常检测和目标警报
数据沿袭和更多,在一个统一的平台来评估影响和解决根本原因,快速.
数据质量洞察力,以最大限度地提高现代数据堆栈投资.
在几分钟内实现端到端可见性,以及所需数据工具之间的互操作性.
常用用例
在一个平台上部署和管理监视器和测试
生成公司可以信任的可靠数据
赋予数据生产者和消费者自助服务的能力
推出和维护高性能和可靠的产品
自信地部署您的仓库/湖、转换和BI工具
优化您的云存储和计算支出
产品演示
了解数据团队如何使用蒙特卡罗
什么是数据可观察性?
数据谱系的终极指南
迁移到新的云数据仓库, 湖, 或湖house, 并自信地推出新的数据编排和商业智能工具.
为什么推荐一个正规滚球网站关心数据的可观察性? 当推荐一个正规滚球网站将可信的本地解决方案迁移到云端时, 这些系统的用户必须相信这些新的基于云的技术和过去的系统一样值得信赖.
确认数据资产已成功迁移, 是否到你的仓库, 湖, 湖house, 或BI工具, 或者通过您的编排工具.
通过生成消费者可以信任的数据,确保消费者采用最新的数据堆栈.
具有可靠的数据和更快的采用速度, 您的团队可以证明迁移决策和投资的回报.
是否要迁移到新仓库, 湖, 或湖house, 使用新的BI工具, 或者部署一个新的业务流程工具, 蒙特卡罗可以帮助确保数据的可靠性.
蒙特卡罗机器学习监视器自动检查每个产品表的新鲜度, 体积, 图式也会改变, 并使您的团队能够在最关键的资产上部署监视器和测试.
蒙特卡罗的数据事件检测, 决议, 预防功能提供了您的团队所需的数据质量流程,以确保数据消费者信任您的新云环境, 业务流程或BI工具.
计划并优先考虑从现有云仓库迁移数据资产, 湖, 或者自信的湖边小屋.
利用表级和字段级沿袭来了解下游受到的影响,以便在不中断数据消费者的情况下规划迁移.
蒙特卡罗根据利用率和依赖关系自动识别最重要的数据资产,因此您的团队可以确定要迁移哪些表以节省时间和成本.
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