Beste Software für Datenbeobachtbarkeit

Hier sind einige der besten Softwareprodukte für Datenbeobachtbarkeit von der Kategorie-Seite für Datenbeobachtungssoftware auf G2.

Monte Carlo ist bekannt für seine proaktive Alarmierung und automatisierte Ursachenanalyse, die Teams dabei hilft, defekte Datenpipelines zu identifizieren, bevor es zu geschäftlichen Auswirkungen kommt. Es ist eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmen, die komplexe, verteilte Datensysteme in großem Maßstab verwalten.

2. Metaplane – Am besten für leichtgewichtige Überwachung in modernen Datenstapeln

Metaplane wird für seine schnelle Einrichtung und enge Integration mit Tools wie dbt, Snowflake und Looker gelobt. Es passt gut zu Datenteams, die nach einer „Plug-and-Observe“-Lösung suchen, um Schemaänderungen und fehlende Werte sofort zu erkennen.

3. Acceldata – Am besten für mehrschichtige Pipeline- und Infrastrukturtransparenz

Acceldata zeichnet sich dadurch aus, dass es Infrastrukturdaten mit Datenqualitätssignalen korreliert und sowohl Dateningenieuren als auch SREs einen vollständigen operativen Überblick bietet. Es ist die erste Wahl für Organisationen, die Beobachtbarkeit über Ingestions-, Verarbeitungs- und Bereitstellungsebenen hinweg wünschen.

4. DQLabs – Am besten für selbstheilende Daten-Workflows mit KI-Unterstützung

DQLabs automatisiert die Datenprofilierung, -bewertung und -anreicherung mithilfe von maschinellem Lernen, um Datenbestände kontinuierlich zu bewerten und zu verbessern. Es ist besonders nützlich für Teams, die mit der Bereinigung unordentlicher, umfangreicher Daten ohne manuelle Eingriffe beauftragt sind.

5. SYNQ – Am besten für die Operationalisierung von Datenverantwortung innerhalb von Teams

SYNQ betont die Zusammenarbeit, indem es klare Datenverantwortung zuweist und Datenvorfälle Einzelpersonen oder Teams zuordnet. Dies ist ideal für produktorientierte Datenorganisationen, die Verantwortlichkeit direkt in ihre Beobachtungsplattform integrieren möchten.

6. SquaredUp – Am besten zur Zentralisierung von Geschäftsmetriken und Plattformsignalen

SquaredUp vereint wichtige Metriken über Datenplattformen und Apps hinweg in visuellen Dashboards, die sowohl für Ingenieure als auch für Geschäftsanwender konzipiert sind. Es ist ideal für Teams, die es leid sind, zwischen Tools zu wechseln, um zu verfolgen, was in ihrer Umgebung vor sich geht.

7. Telmai – Am besten für Echtzeit-Musterveränderungen und Verhaltensanomalien

Telmai spezialisiert sich auf die Erkennung von Verhaltensdrift und ermöglicht es Benutzern, subtile Veränderungen im Datenverhalten zu identifizieren, selbst wenn diese nicht offensichtlich fehlschlagen. Es eignet sich gut für Data-Science-Teams, die sich darauf konzentrieren, die Vertrauenswürdigkeit von Modelleingaben und analytischen Ausgaben zu gewährleisten.

8. Validio – Am besten für benutzerdefinierte Schwellenwerte und regelbasierte Qualitätsautomatisierung

Validio ermöglicht es Teams, fein abgestimmte Validierungsregeln zu definieren und mehrere Datenschichten zu überwachen – roh, transformiert oder ausgegeben. Es ist eine solide Option für Unternehmen, die Kontrolle darüber benötigen, wie Qualitätsschwellenwerte in verschiedenen Umgebungen durchgesetzt werden.

Diese Tools bieten eine Reihe von Funktionen, um Organisationen dabei zu helfen, die Datenintegrität effektiv zu überwachen und aufrechtzuerhalten. 

Ich möchte eine Diskussion mit dieser Expertengemeinschaft für Software starten, um die beste Datenbeobachtungssoftware zu identifizieren. Monte Carlo, Metaplane und Acceldata sind einige der besten Optionen. Haben Sie kürzlich eine dieser führenden Datenbeobachtungssoftwarelösungen auf G2 verwendet? Lassen Sie es mich in den Kommentaren wissen!