Ontdek datafoutenvóór uw gebruikers.
Datakwaliteitsmonitoring bewaakt uw pipelines en datatests, waarschuwt uw datateam als er iets faalt en legt de lineage vast. Zo weet u na een incident welke systemen en wiens data zijn geraakt.
- Gemeld voordat gebruikers het merken
- Als een pipeline hapert of een datatest faalt, krijgt uw datateam als eerste een melding, in plaats van het van een gebruiker te horen.
- Impactbeeld binnen 24 uur
- De lineage over de bewaakte pipelines is vastgelegd en het platform is zo gebouwd dat u binnen 24 uur na een incident weet welke systemen en wiens data zijn geraakt.
- Getest vóór livegang
- Regels, meldingen en dashboards worden op rij- en componentniveau getest en daarna door uw gebruikers geaccepteerd, voordat ze live gaan.
Het probleem
De eerste melding is een klacht van een collega
Een pipeline valt stil, een datatest faalt of een bron levert onvolledige data aan, en niemand waarschuwt het datateam. Het eerste signaal is een collega die vraagt waarom een rapport niet klopt. Engineers zoeken daarna handmatig uit waar het misging, niemand kan snel zeggen welke systemen of wiens data zijn geraakt, en het vertrouwen in de cijfers daalt bij elk incident verder.
Veelvoorkomende symptomen
Gebruikers ontdekken fouten in de data eerder dan uw datateam
Een mislukte pipeline of datatest valt pas op als een rapport niet klopt
Belangrijke datasets hebben geen duidelijke eigenaar, waardoor elk probleem van team naar team gaat
Wat u dit kost
Engineers zijn uren kwijt aan het met de hand herleiden van elke storing in plaats van aan de roadmap
Het vertrouwen in de data daalt en teams gaan eigen kopieën en controles bijhouden
Zonder lineage wordt het bepalen van de schade na een incident giswerk over systemen en teams heen
Zo werkt Datakwaliteitsmonitoring
Signaleer de fout, ken de impact
Monitoring helpt alleen als de melding bij de juiste mensen komt, met genoeg context om te handelen. Het platform voert uw datatests uit, waarschuwt het datateam als een pipeline of test faalt, en legt lineage en eigenaarschap vast. Na een incident gaat het gesprek dan over de oplossing, niet over de vraag waar het probleem begon.
Kwaliteitsregels en datatests
Focus
Bepaal samen met uw data-eigenaren welke controles ertoe doen, zoals volledigheid, actualiteit en afgesproken definities, en laat ze automatisch draaien op Azure Databricks.
Belangrijkste opbrengsten
Afgesproken kwaliteitsregels, geautomatiseerde datatests en een testhistorie per dataset.
Meldingen en datagezondheid
Focus
Stuur het datateam een melding zodra een pipeline hapert of een test faalt, en toon de status van elke bewaakte dataset in één overzicht.
Belangrijkste opbrengsten
Meldingsregels en ontvangers, een dashboard voor datagezondheid in Power BI of Grafana, en een afgesproken opvolging per type melding.
Lineage en eigenaarschap
Focus
Leg vast waar elke dataset vandaan komt, waar hij naartoe gaat en wie de eigenaar is, zodat u na een incident ziet welke systemen en wiens data zijn geraakt.
Belangrijkste opbrengsten
Lineage over de bewaakte pipelines, een eigenaar per belangrijke dataset en een impactoverzicht bij incidenten.
Capabilities
Wat wij leveren
Wat het pakket oplevert: controles die vanzelf draaien, meldingen die het datateam bereiken en de context om ernaar te handelen.
Pipelinemonitoring
Bewaakt uw bestaande pipelines, op Azure Databricks of een ander platform, en signaleert runs die mislukken of afwijkend gedrag vertonen.
Geautomatiseerde datatests
Kwaliteitsregels die automatisch op uw data draaien en vóór livegang zelf op rij- en componentniveau zijn getest.
Meldingen voor het datateam
Een melding als een pipeline hapert of een test faalt, zodat problemen als eerste bij het datateam opduiken.
Dashboards voor datagezondheid
Dashboards in Power BI of Grafana die de status van elke bewaakte dataset en de recente testresultaten tonen.
Datalineage
Lineage over de bewaakte pipelines, met een benoemde eigenaar per belangrijke dataset, zodat de impact van een incident wordt herleid in plaats van geraden.
Training voor uw team
Cursussen in Databricks en Power BI, zodat uw eigen mensen de regels, meldingen en dashboards kunnen onderhouden.
Waar het waarde creëert
Wie er het meest profiteert
Praktische waarde voor de teams die de meeste complexiteit dragen.
Hoofd data / CIO
Dataleiders die verantwoordelijk zijn voor een platform waarop de business moet kunnen vertrouwen.
- Fouten komen eerst bij het datateam binnen, niet in een directierapport
- Eén overzicht van de gezondheid van bewaakte pipelines en datasets
- Minder engineeringtijd kwijt aan het met de hand uitzoeken van storingen
Data engineering
Engineers die de pipelines bouwen en beheren en nu van gebruikers horen dat er iets stuk is.
- Een melding als een pipeline of test faalt, met de geraakte dataset in beeld
- Lineage die laat zien wat er stroomafwaarts van een fout zit
- Tests en meldingsregels die onderdeel zijn van het platform
Finance en control
Financeteams die moeten weten dat een cijfer volledig en actueel is voordat het in een rapport belandt.
- Kwaliteitscontroles op de datasets achter de financiële rapportage
- Een duidelijke melding als een bron te laat of onvolledig is
- Een herleidbaar pad van een gerapporteerd cijfer terug naar de bron
BI en analytics
Analisten en rapportbouwers die afhankelijk zijn van actuele, correcte data.
- De status van de data zichtbaar voordat een rapport wordt ververst of gedeeld
- Actualiteitscontroles die laten zien wanneer data te oud is om op te handelen
- Een bekende eigenaar om te benaderen als een dataset niet klopt
Audit en risicobeheer
Audit- en risicoteams die willen weten waar een cijfer vandaan komt en wie ervoor verantwoordelijk is.
- Lineage die laat zien waar bewaakte data vandaan komt
- Een benoemde eigenaar per belangrijke dataset
- Een historie van testresultaten per dataset
Minder relevant als...
In deze situaties is Datakwaliteitsmonitoring niet de juiste eerste stap.
- Er nog geen pipelines in productie zijn om te bewaken
- U vooral toegangsrechten, dataclassificatie of GDPR-maatregelen nodig heeft
- U wilt dat SolvX een oplossing die het voor u bouwde bewaakt en herstelt, in plaats van meldingen voor uw eigen datateam: kijk dan naar Managed services
Hoe het werkt
Een praktische aanpak voor levering
Elke opdracht volgt een helder pad van diagnose naar levering en overdracht.
Afbakenen
Op locatie bepalen we met uw datateam en data-eigenaren welke pipelines en datasets het belangrijkst zijn, wat als fout telt en wie een melding moet krijgen.
Een scopedocument met de te bewaken datasets, de eerste kwaliteitsregels en de ontvangers van meldingen.Ontwerpen
We ontwerpen de controles, meldingsroutes, lineage en dashboards op Azure Databricks en Azure Function Apps, passend bij uw bestaande platform.
Een monitoringontwerp, een overzicht van de regels en de opzet van de dashboards, afgestemd voordat de bouw begint.Bouwen en testen
We bouwen de tests, meldingen, lineage en dashboards voor datagezondheid, en testen ze op rij- en componentniveau tegen uw echte pipelines.
Werkende monitoring voor de pipelines binnen scope, met de resultaten van de unittests.Acceptatie
Uw datateam en de data-eigenaren testen de meldingen en dashboards aan de hand van afgesproken scenario's, zoals een mislukte laadrun of een falende test, voordat alles live gaat.
Goedgekeurde acceptatietests en een besluit over de livegang.Nazorg en overdracht
Na livegang blijven de senior experts die de monitoring bouwden beschikbaar voor vragen, en trainen we uw team in Databricks en Power BI, zodat het de monitoring zelf kan beheren en uitbreiden.
Overdrachtsdocumenten, een getraind team en desgewenst een SLA voor doorlopende ondersteuning.
Bewijs en vertrouwen
Resultaten die voor zich spreken
Gemeld voordat gebruikers het merken
Als een pipeline hapert of een datatest faalt, krijgt uw datateam als eerste een melding, in plaats van het van een gebruiker te horen.
Impactbeeld binnen 24 uur
De lineage over de bewaakte pipelines is vastgelegd en het platform is zo gebouwd dat u binnen 24 uur na een incident weet welke systemen en wiens data zijn geraakt.
Getest vóór livegang
Regels, meldingen en dashboards worden op rij- en componentniveau getest en daarna door uw gebruikers geaccepteerd, voordat ze live gaan.
Voorbeeldopdracht
Hoe het eruitziet als het werkt
Zo verloopt een opdracht als deze meestal. Een illustratie, geen klantresultaat.
Context
Voorbeeld: een grote organisatie met een centraal dataplatform op Azure Databricks, waar rapportages voor finance en operations afhangen van nachtelijke pipelines en fouten meestal worden gemeld door de lezers van die rapportages.
Uitdaging
Het datateam hoort van rapportgebruikers dat een laadrun is mislukt, en elk incident begint met handmatig zoekwerk naar de geraakte tabellen, rapporten en teams.
Oplossing
Afbakening op locatie om de kritieke pipelines en datasets te kiezen, kwaliteitsregels en meldingen gebouwd en getest op het bestaande Databricks-platform, lineage vastgelegd voor de bewaakte datastromen en een dashboard voor datagezondheid in Power BI, gevolgd door acceptatietests, training en nazorg.
Wat u krijgt
Geautomatiseerde kwaliteitstests
Afgesproken regels voor de kritieke datasets, die automatisch draaien en vóór livegang zijn getest.
Meldingen aan het datateam
Een melding aan het datateam zodra een pipeline hapert of een test faalt.
Impactoverzicht via lineage
Lineage voor de bewaakte datastromen die laat zien welke systemen en wiens data een incident heeft geraakt.
Context
Voorbeeld: een organisatie waarvan de belangrijkste datasets door meerdere afdelingen worden gedeeld zonder afgesproken eigenaar, waardoor dataproblemen van team naar team gaan.
Oplossing
Een eigenaar vastgelegd per belangrijke dataset, kwaliteitsregels afgesproken met die eigenaren, meldingen aan het datateam met de eigenaar in beeld en een Grafana-dashboard dat engineers de status van elke bewaakte dataset toont.
Wat u krijgt
Eigenaar per belangrijke dataset
Een overzicht van wie eigenaar is van elke belangrijke dataset, afgesproken met de business en zichtbaar bij elke melding.
Afgesproken kwaliteitsregels
Regels die met de eigenaren zijn opgesteld, zodat elke falende test gaat over iets wat de business zelf als belangrijk heeft aangemerkt.
Grafana-dashboard voor datagezondheid
Een overzicht voor engineers van falende tests en pipelineruns over de bewaakte datasets.
Veelgestelde vragen
Uw vragen, beantwoord
Uw pipelines en uw data. Het platform controleert of pipelines draaien zoals verwacht en of de data voldoet aan de kwaliteitstests die u met uw data-eigenaren afspreekt. Faalt een van beide, dan krijgt het datateam een melding, met de geraakte dataset en de eigenaar ervan in beeld.
Het platform is zo gebouwd dat u binnen 24 uur na een incident weet welke systemen en wiens data zijn geraakt. Dat maakt de lineage mogelijk: die laat zien wat er stroomafwaarts van een mislukte pipeline of test zit.
De monitoring zelf draait op Azure Databricks en Azure Function Apps, met dashboards voor datagezondheid in Power BI of Grafana. Daarmee bewaken we de pipelines en databronnen die u al gebruikt, standaard of maatwerk. Bestaat er geen standaardkoppeling, dan bouwen we die zelf. Welke we aansluiten, spreken we af bij het afbakenen. Azure en Power BI lopen via uw eigen Microsoft-rekening.
Een sponsor, meestal het hoofd data of de CIO, toegang tot de pipelines en het platform binnen scope, tijd van de engineers die ze beheren, en data-eigenaren die bepalen welke controles ertoe doen en meedoen aan de acceptatietests.
De bouw koopt u in als fasen met een vaste prijs, elk vastgesteld na het afbakenen en afgesloten met werkende monitoring, een demo en overdrachtsdocumenten. Na de nazorg kan de ondersteuning doorlopen via Managed services, onder een SLA of als abonnement. Extra wijzigingen kunnen we op uurbasis factureren. U krijgt een prijs zodra de scope helder is.
Uw data, uw klantspecifieke code en de documentatie zijn van u. SolvX behoudt de rechten op zijn generieke bouwstenen; het contract legt de details vast. U ontvangt aan het eind van elke fase overdrachtsdocumenten, en ons trainings- en pairingprogramma is erop gericht dat drie mensen aan uw kant elk kritiek onderdeel kunnen beheren. Tijdens de nazorg blijven onze senior experts beschikbaar voor vragen.
Het pakket dekt de delen van governance waar monitoring op steunt: lineage en een benoemde eigenaar per belangrijke dataset. Toegangsrechten, dataclassificatie en GDPR-maatregelen vallen niet onder dit pakket.
Als er nog geen pipelines in productie zijn om te bewaken, of als u wilt dat SolvX een oplossing die het voor u bouwde zelf bewaakt en herstelt, in plaats van uw eigen datateam te waarschuwen. Dat tweede geval valt onder Managed services. In die gevallen zeggen we dat in het eerste gesprek en adviseren we waar u beter kunt beginnen.
Volgende stap
Waar wilt u beginnen?
Kies het pad dat past bij waar u nu staat. Beide beginnen met een gesprek.
Begin bij de pipelines die er het meest toe doen
Plan een verkennend gesprek. We bekijken uw pipelines, recente incidenten en belangrijkste datasets, en schetsen een eerste fase met een vaste prijs voor monitoring die uw datateam waarschuwt voordat uw gebruikers iets merken.
- Bepaal bij welke pipelines en datasets fouten het zwaarst wegen
- Spreek af met welke kwaliteitscontroles en meldingen u begint
- Ontvang de scope en opzet van een bouwfase met een vaste prijs
Geen verplichtingen. Doorgaans reactie binnen 1 werkdag.
Begin met een assessment
Nog niet klaar voor een pilot? Een assessment van 2 tot 4 weken brengt uw huidige situatie in kaart en bepaalt het startpunt met de meeste waarde, zonder verplichting om verder te gaan.
- Breng uw huidige situatie en knelpunten in kaart
- Identificeer 2 tot 3 verbeterkansen met hoge waarde
- Ontvang een aanbevolen pilotscope en verwachte resultaten
Vrijblijvend. Doorgaans reactie binnen 1 werkdag.
Mogelijk ook interessant voor u
Verwante oplossingen
Internal Data Migration
Data extracted from your old CRM, ERP or HR system and remapped into the new one, for as long as both are in use.
BekijkenAI Readiness
Check and prepare the data behind each AI use case before anyone builds, tested row by row against the source.
BekijkenManaged Services
Ongoing SLA support for the data platforms, dashboards, AI solutions and apps SolvX builds.
Bekijken