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Comcast Effectv 如何通过 Databricks 和 Monte Carlo 推动数据可观测性.pdf

上传人: 2*** 编号:139067 2023-06-04 40页 1.93MB

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Effectv是一家结合数字和电视广告优势的受众交付公司。通过使用Databricks和Monte Carlo进行数据观测性,Effectv确保其数据新鲜、完整并处于预期范围内。数据观测性包括五个主要方面:新鲜度、体积、质量、架构和血统。Monte Carlo的使用使得Effectv能够自动生成和按需获取洞察,检测异常,自动化的字段级血统以及影响半径评估。此外,Effectv的数据堆栈使用Databricks,实现了内部系统与外部消费者的报告和仪表板。Monte Carlo在Effectv的实际应用中取得了成功,提高了对数据组织变化的认识,并减少了数据停机时间。最后,Effectv计划在未来进行服务Now集成、电路断路器、代码化监控和API利用,以及使用Unity Catalog和ML驱动的MDM来启用数据治理计划。
"Effectv如何利用Databricks和Monte Carlo实现数据可观测性?" "Monte Carlo在Effectv的数据栈中扮演什么角色?" "Effectv与Monte Carlo的合作如何提高了数据可观测性并促进了业务增长?"
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