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Metaplane by Datadog

AI 앱비즈니스 인텔리전스#42사용량 기반 · Snowflake

Metaplane은 최신 데이터 팀을 위해 설계된 데이터 관찰 플랫폼입니다. 데이터 품질 문제를 사전에 식별하고 경고하여 신속한 해결을 위한 컨텍스트를 제공합니다. 이 플랫폼은 종단 간 데이터 계보, 데이터 인사이트 및 CI/CD 기능을 제공하여 데이터 신뢰성을 보장하고 데이터 사용을 최적화합니다.

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Metaplane by Datadog 스크린샷
Metaplane by Datadog 스크린샷

Datadog의 Metaplane은 최신 데이터 팀을 지원하기 위해 구축된 종단 간 데이터 관찰 플랫폼입니다. 비즈니스 운영에 부정적인 영향을 미치기 전에 사일런트 데이터 품질 문제를 포착하는 데 중점을 둡니다. 소프트웨어 및 데이터 관찰을 통합함으로써 Metaplane은 데이터 상태에 대한 통합된 보기를 제공합니다.

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이 플랫폼은 포괄적인 모니터링 기능을 제공하여 사용자가 코딩 없이 신속하게 모니터를 구성할 수 있습니다. 테이블 내 다양한 차원별 모니터링을 지원하며 정확한 모델링을 활용합니다. 주요 기능은 종단 간 컬럼 수준 데이터 계보로, 수동 설정 없이 소스에서 BI 도구까지 데이터 흐름을 매핑하여 데이터 스택의 완전한 그림을 제공합니다.

Metaplane은 데이터가 어떻게, 누구에 의해, 어디서, 얼마나 자주 사용되는지를 식별하여 귀중한 데이터 인사이트를 제공합니다. 이는 데이터 부채를 줄이고 필수 쿼리의 우선순위를 정하는 데 도움이 됩니다. Data CI/CD 기능은 풀 리퀘스트에서 데이터 품질 문제를 방지하기 위해 자동화된 회귀 및 영향 테스트를 실행하여 코드 병합 중 데이터 무결성을 보장합니다. 자동화된 경고는 대상화되어 효율적인 문제 해결에 필요한 컨텍스트를 제공하도록 설계되었습니다.

다른 도구와 차별화되는 점은 Metaplane이 머신러닝을 활용하여 데이터의 계절성과 추세를 고려함으로써 엄격한 사용자 정의 테스트보다 더 강력한 모니터링을 제공한다는 것입니다. 설정이 빠르며, 일부 경쟁사의 몇 주에 비해 3일 이내에 경고가 표시됩니다. 이 플랫폼은 Data CI/CD를 통해 자신 있게 병합하고, 코드 변경의 다운스트림 영향을 예측하며, 프로덕션 및 PR 브랜치 간의 데이터를 비교하는 것을 지원합니다.

Metaplane은 dbt Core 및 Cloud와 원활하게 작동하며 GitHub 및 GitLab과의 CI/CD를 지원합니다. 가격 책정은 사용량에 따라 확장되도록 설계되어, 모든 테이블을 모니터링해야 하는 도구와 달리 필요한 만큼만 비용을 지불할 수 있습니다. 이 플랫폼은 엔터프라이즈 준비가 되어 있으며, SOC 2 Type II 규정 준수를 제공하고 GDPR, CCPA 및 HIPAA와 같은 개인 정보 보호 표준을 준수합니다. 메타데이터만 액세스하여 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 보장합니다. Metaplane은 또한 dbt Alerting 및 dbt Inspector와 같은 무료 데이터 엔지니어링 도구와 창고 내 종단 간 관찰을 위한 Snowflake 네이티브 앱을 제공합니다.

  • 카테고리비즈니스 인텔리전스
  • 요금제사용량 기반
  • 배포클라우드
  • 플랫폼Snowflake

  • 종단 간 데이터 관찰

  • 사전 예방적 데이터 품질 문제 감지

  • 컨텍스트를 포함한 자동화된 경고

  • 컬럼 수준 데이터 계보

  • 데이터 사용량 인사이트 및 최적화

  • 풀 리퀘스트를 위한 데이터 CI/CD

  • 계절성 및 추세를 위한 머신러닝

  • 빠른 설정 및 학습

  • 중요 테이블에 대한 권장 모니터

  • 다운스트림 영향 예측

  • dbt Core 및 Cloud 통합

  • SOC 2 Type II 규정 준수

  • 읽기 전용 메타데이터 액세스

  • Snowflake 네이티브 앱

  1. 데이터 소스 연결

  2. 데이터 품질 모니터 구성

  3. 데이터 흐름 이해를 위한 계보 활용

  4. 데이터 사용량 최적화를 위한 인사이트 활용

  5. 코드 변경을 위한 데이터 CI/CD 구현

  6. 문제에 대한 자동화된 경고 응답

  • 데이터 품질 모니터링
  • 데이터 계보 추적
  • 데이터 사용량 최적화
  • 데이터용 CI/CD
  • 인시던트 해결
  • 데이터 거버넌스
  • Snowflake 관찰

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