Monitoree la calidad de sus datos con Lakehouse Monitoring

Lakehouse Monitoring le permite perfilar, diagnosticar y garantizar la calidad con facilidad y directamente en la Databricks Data Intelligence Platform. Sin herramientas ni complejidad adicionales, Lakehouse Monitoring ayuda a los equipos a descubrir de forma proactiva problemas de calidad antes de que los procesos posteriores se vean afectados.

En este tutorial, puedes ver lo fácil que es crear un monitor en cualquier tabla de Unity Catalog y obtener información sobre las tendencias y anomalías de los datos. Este tutorial ilustrará un caso de uso del sector minorista para monitorear datos de transacciones y explicará las mejores prácticas al configurar un monitor. Al final de la demo, obtendrás un dashboard generado automáticamente para descubrir problemas de calidad o anomalías en:

• Volumen de datos
• Integridad de los datos
• Cambio de distribución numérica
• Cambio de distribución categórica

Con Lakehouse Monitoring integrado en Unity Catalog, esta demostración también te mostrará cómo la calidad integrada con los metadatos te permite realizar análisis de causa raíz y análisis de impacto con linaje.

Para obtener más información sobre Lakehouse Monitoring, consulta la documentación de nuestro producto (AWS | Azure) para empezar hoy mismo.

Para instalar el demo, obtén un espacio de trabajo de Databricks gratuito y ejecuta los siguientes dos comandos en un notebook de Python.

Dbdemos es una biblioteca de Python que instala demos completos de Databricks en sus áreas de trabajo. Dbdemos cargará e iniciará notebooks, pipelines de DLT, clústeres, paneles de Databricks SQL y modelos de warehouse… Consulte cómo usar dbdemos

Dbdemos se distribuye como un proyecto de GitHub.

Para obtener más detalles, consulte en GitHub el archivo README.md y siga la documentación.
Dbdemos se proporciona tal cual. Consulte la Licencia y el Aviso para obtener más información.
Databricks no ofrece soporte técnico oficial para dbdemos ni para los activos asociados.
Si tiene algún problema, abra un ticket y el equipo de demostración lo revisará en la medida de lo posible.