Databricks
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湖仓监控正式发布：智能化的数据质量分析、诊断与执行
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原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
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内容提要
在Data and AI Summit上，Databricks宣布了Databricks Lakehouse Monitoring的普遍可用性。该监控方法使得在Databricks Data Intelligence Platform中进行数据和AI的分析、诊断和质量强制执行变得更加简单。Lakehouse Monitoring直接构建在Unity Catalog上，无需额外的工具或复杂性。通过发现质量问题，您的组织可以使数据的访问民主化，并恢复对数据的信任。
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关键要点
- 在Data and AI Summit上，Databricks宣布了Databricks Lakehouse Monitoring的普遍可用性。
- Lakehouse Monitoring简化了在Databricks Data Intelligence Platform中进行数据和AI的分析、诊断和质量强制执行。
- 该监控方法直接构建在Unity Catalog上，无需额外工具或复杂性。
- 高质量的数据和模型对于建立信任、创造自主权和推动商业成功至关重要。
- 质量问题往往在问题发生后才被发现，导致团队面临调试和回滚的压力。
- Lakehouse Monitoring使得在数据和AI中轻松开始和扩展质量监控。
- 自动化分析功能为Delta表提供了即开即用的支持，生成质量和漂移指标。
- 通过可视化关键指标，Lakehouse Monitoring帮助识别问题列。
- Lakehouse Monitoring完全可定制，支持自定义指标和切片表达式。
- Expectations功能允许用户主动检测和解决质量问题，提前发现潜在问题。
- 用户可以在物化视图和流表上设置数据质量期望，以强制执行行级约束。
- 即将推出的功能包括聚合期望、通知和可观察性，以提高数据质量管理。
- 用户可以通过Unity Catalog的质量选项卡轻松开始使用Lakehouse Monitoring。
- 建议启用变更数据馈送（CDF）以提高监控效率和降低成本。
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