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
提供所需的数据质量和完整性,以支持数据网格和可信赖数据产品的自助所有权.
数据可观察性的自助服务功能有助于重新建立对数据的信任. 他们知道谁该负责, 他们知道团队正在研究这个, 一切都变得清晰起来.
建立域和域所有者, 并赋予它们侦查的能力, 解决, 防止数据事故.
利用MC灵活的域定义,只需单击几下鼠标或通过API,就可以建立映射到数据源和消费者的域.
利用蒙特卡罗的数据观测平台, 领域数据生产者有能力在数据事件和异常发生时立即检测和解决, 并完全防止坏数据.
打造值得信赖、可靠的产品, 允许他们被发现, 并与可以玩滚球的正规app建立可靠性标准.
根据蒙特卡罗自动检测到的数据事件和异常,为您的数据产品质量建立服务水平目标(slo)和服务水平指标(SLIs).
蒙特卡罗自动化数据上下文化(例如.g., 血统, 使用, 层次结构)并支持数据的文档化, 包括所有权和可搜索的标签.
可以玩滚球的正规app为域所有者提供了跨中心数据基础设施的端到端数据可观察性.
可以玩滚球的正规app统一监控, 元数据, 分析, 在一个平台上进行协作,让数据团队能够检测, 解决, 防止数据事故.
蒙特卡罗的机器学习监视器通过减少大规模生产高质量和可靠数据的工作量,帮助推动数据生产者和工程团队的采用.
蒙特卡罗为团队提供了全局和本地可见性,以支持联邦治理模型.
蒙特卡罗的数据可观察性平台为数据质量指标和SLO遵守提供了公司和领域级别的可见性.
蒙特卡罗帮助领域团队了解数据问题的上游来源和下游影响, 并为整个组织的团队提供更好的数据发现能力.