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
再见,手工测试. 向跨每个生产表的自动化监控问好, 深入到你最关键的领域.
在几分钟内, 推荐一个正规滚球网站在可以玩滚球的正规app开始运作,几天之内, 该平台正在发现关键的模式和管道更改,如果不被发现,这些更改将影响业务.
Stop wasting precious engineering time writing and maintaining manual 测试; automate monitoring across every production table with end-to-end data observability.
机器学习可以自动帮助您的团队根据您的历史数据事件和数百个客户的事件来确定要监控的内容和设置的阈值.
除了跨所有生产表的自动监视之外, 为您最关键的领域部署深度监控和测试—所有这些都在一个平台内.
Automated coverage across every production table and easy-to-deploy monitors and 测试 for your most critical data assets; we’ve got you covered.
蒙特卡罗的机器学习监控自动检查数据的及时性, 完整性, 并且在仓库的每个生产表中都有效, 湖, 或者是湖边的房子——没有阈值和配置.
Most data incidents aren’t predictable; 蒙特卡罗’s machine learning models automatically profile your most critical tables and columns to monitor for data validity, 精度, 和独特性.
对于可以预见的数据事件,部署自定义监视器 & 只需点击几下即可进行测试, 或者在CI/CD过程中使用基于yaml的监视器配置将监视器部署为代码.
一旦检测到数据事件或异常, 通知数据所有者和生产者在事件影响业务之前快速分类和解决事件.
同时监测数据质量 & 测试是至关重要的,组织需要更多的能力来获得可靠和值得信赖的数据. 了解更多关于数据可观察性平台的信息:
所有数据表的开箱即用覆盖, 关键资产的选择加入监视器, 和monitors-as-code.
当数据事故发生时,不要只是拉响警报. 使您的数据团队能够在几分钟内解决事件,而不是几天.
丰富的见解使您的团队能够主动确保数据质量, 做出更好的基础设施投资决策.