第 2 页 - 替代项 - Great Expectations

Seemore Data

seemoredata.io

Seemore Data 是一个端到端数据效率平台，旨在归因和优化所有数据管道和整个堆栈的投资和回报 - 低接触、持续的数据成本控制 - 高效、高性能的数据团队 - 更多时间和创新资源我们简化您的数据运营，以便您可以专注于您的数据策略。 Seemore Data 使数据工程师和团队领导能够减少花费在成本高峰、故障排除和维护上的时间，而将更多时间用于创建强大的数据产品。 Seemore Data 通过自动识别所有数据操作中的低效和异常情况，提供可操作的底线见解 - 帮助您快速解决问题并设计智能、高效的工作流程。

Bigeye

bigeye.com

Bigeye是最完善的企业级数据观测平台。在真正的端到端谱系和人工智能驱动的数据监控的支持下，Bigeye 使全球最大企业的数据团队能够最终全面了解现代和遗留数据堆栈中的数据管道，并利用数据可观察性来查找和修复从根源上解决问题，并为业务团队提供值得信赖的可靠分析。 Bigeye 受到 USAA、Zoom、Hertz、Cisco 和 ConocoPhillips 等数据驱动型公司的信任。

Decube

decube.io

Decube 是一个数据可观测平台，可帮助数据团队更好地了解系统中数据的健康状况并预防数据质量事件。 decube 提供三个核心模块：自动数据质量监控、通过数据编目发现元数据以及通过数据协调功能检查数据差异。包括通过无代码部署连接到流行数据源，例如 PostgreSQL、Google Big Query 等。

Insycle

insycle.com

Insycle 是面向 SaaS 公司的数据管理平台。想想：重复数据删除、批量操作和数据记录管理。 虽然许多以数据为中心的产品依赖于演示应用程序和预加载的空状态屏幕，但 Insycle 采取了不同的方法。从您登陆 Insycle 营销网站的那一刻起，您就开始了一个低摩擦、快速设置和短时间实现价值的优化之旅。整个体验感觉时尚且用户友好。

Datafold

datafold.com

Datafold 是一个数据可观察平台，可帮助公司预防数据灾难。它具有独特的能力，可以在数据质量问题影响生产之前主动识别、确定优先级并进行调查。 Datafold 的主动数据质量方法可帮助数据团队通过数据分析、列级沿袭和智能异常检测获得对分析数据质量的可见性和信心。 Datafold 还通过其 Data Diff 功能帮助自动化 ETL 代码的回归测试，该功能可以立即显示 ETL 或 BI 代码的更改如何影响生成的数据，无论是在统计级别还是到单个行和值。 Datafold 与所有主要数据仓库以及 Airflow 和 dbt 等框架集成，并无缝插入 CI 工作流程。

Lariat Data

lariatdata.com

数据工程团队的可观察性。 Lariat 是一个持续数据质量监控平台，可在消费者之前发现数据错误。确保数据产品不会随着业务逻辑、输入数据和基础设施的变化而收支平衡。

Telmai

telm.ai

Telmai 是一个人工智能驱动的数据可观测平台，可以持续监控管​​道每个阶段的数据——从摄取到业务应用程序。 Telmai 专为结构化和半结构化数据而设计，无需采样即可自动实时检测异常、偏差和数据质量问题，确保商业智能、分析和人工智能工作负载的数据可靠。 Telmai 的开放架构可实现整个管道的无缝数据质量监控，与 250 多个系统集成，包括数据湖、仓库、流媒体源和云存储。这可以深入了解复杂环境中数据的运行状况、准确性和一致性。 Telmai 的低代码界面使业务和技术团队能够定义自定义指标、自动化修复工作流程，并确保数据始终可操作且可靠。

Datazip

datazip.io

了解 Datazip，这是一款专为注重时间的分析师和操作员设计的综合性无代码数据工程解决方案。通过整合分散的数据源、利用 ETL、数据仓库和转换功能来简化数据管理流程。借助 Datazip 的直观平台，只需 45 分钟即可创建可靠、可扩展的数据基础架构。体验快速的数据连接、强大的查询和流畅的导出，以推动富有洞察力的决策。