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이전 달 대비 트래픽 변화

• #1

  기업 데이터 소스 전반에 걸쳐 데이터 품질을 지속적으로 모니터링하여 비즈니스 운영에 영향을 미치기 전에 문제를 사전에 식별하고 해결합니다.

• #2

  비정형 기계 학습 모델을 사용하여 데이터의 패턴과 예상 동작을 이해하고 누락, 지연, 불완전 또는 이상 데이터를 자동으로 감지합니다.

• #3

  근본 원인 분석을 수행하여 데이터 품질 문제의 원인을 신속하게 식별하고 시정 조치를 취함으로써 시간과 리소스를 절약합니다.

• #4

  데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, ETL 도구 및 데이터 카탈로그를 포함한 기존 데이터 스택과 데이터 품질 모니터링을 seamlessly 통합합니다.

• #5

  효율적인 일정 관리 및 구성을 통해 수천 개의 테이블과 수십억 개의 레코드를 모니터링하여 대규모로 데이터 품질을 보장합니다.

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