Grai

Data Engineers und Analytics-Teams nutzen Grai, um nachzuverfolgen, wie sich Änderungen an Datenbanken und Datenpipelines auf nachgelagerte Modelle und Tools auswirken können. Grai erstellt eine Übersicht über die Datenherkunft in vernetzten Systemen und hält Metadaten über Integrationen wie Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, dbt und Fivetran synchron. Teams können Grai in GitHub Actions integrieren, um bei Pull Requests Datenvalidierungstests auszuführen und die Ergebnisse einzusehen, bevor Änderungen zusammengeführt werden. So lassen sich Probleme erkennen, wenn sich eine vorgelagerte Datenquelle ändert – einschließlich möglicher Auswirkungen auf Data Warehouses oder dbt-Projekte. Grai eignet sich für Teams, die Datenprüfungen in ihre CI-Workflows integrieren und Metadaten in einem vernetzten Datenstack verwalten möchten.

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