Évitez les risques de migration de données avec des vérifications de rapprochement
Évitez les risques de migration de données avec des vérifications de rapprochement
4 sept. 2023
Maarten Masschelein
Maarten Masschelein
Maarten Masschelein
PDG et Fondateur chez Soda
PDG et Fondateur chez Soda
PDG et Fondateur chez Soda
Table des matières
Migration de données est le processus de transfert de données d'un système ou d'un environnement de stockage à un autre. Les équipes de données entreprennent souvent des projets de migration de données lorsqu'elles doivent transférer définitivement des données d'un système de stockage à un autre. Les avantages de ces projets incluent généralement des coûts réduits dus à la consolidation des systèmes et une productivité accrue, comme des requêtes plus rapides sur des données unifiées.
Cependant, les projets de migration de données comportent des risques. Selon un rapport de 2007 de Bloor Research, 84 % des projets de migration de données ont dépassé les délais et budgets; et dans un autre rapport de 2011, l'enquête du groupe a révélé que la mauvaise qualité des données ou le manque de visibilité sur les problèmes de qualité des données était le principal facteur contribuant aux dépassements des projets de migration.
Sans une gouvernance et des contrôles de qualité appropriés, cela aboutit souvent à des pertes de données, des corruptions, et des interruptions de service. Plus souvent qu'autrement, la cause principale de ces échecs est un manque d'investissement dans les systèmes et les processus qui assurent des données fiables et de haute qualité.
Lorsque les données nouvellement migrées semblent inexactes dans un nouveau système de stockage, les utilisateurs finaux ont tendance à ne plus faire confiance aux données et à revenir à l'ancienne manière de travailler. Pour atténuer cet écueil, cet article aborde plusieurs meilleures pratiques de migration de données en utilisant Soda pour aider à gérer les risques de migration de données.
Décidez de votre approche
La première chose à envisager est votre approche.
Adoptez-vous une approche incrémentale ou un « big bang »?
Prévoyez-vous de faire fonctionner les deux systèmes en parallèle pendant un certain temps, et si oui, pendant combien de temps?
Pour choisir une approche, il est préférable de créer une carte des parties prenantes qui vous aide à comprendre qui utilise le système, pour quel but, et quand chaque équipe peut investir le temps pour migrer.
Planifiez votre migration de données
Ce qui suit sont certaines des étapes à envisager pour votre prochain projet de migration de données.
Cataloguer les données à migrer
Documenter les schémas et types de données : Comprendre la variété des données dans le système
Documenter les volumes : Comprendre le volume de données traitées quotidiennement
Définir la portée, les priorités et les parties prenantes
Classer les ensembles de données par priorité : Qu'est-ce qui est le plus important à faire en premier?
Identifier les parties prenantes techniques : Quels ingénieurs en données et infrastructures doivent être impliqués?
Identifier les experts de domaine (SMEs) : Quels SMEs d'affaires pouvez-vous mobiliser?
Identifier les principaux consommateurs de données : Quels consommateurs effectueront les tests d'acceptation?
Documenter les problèmes de qualité des données héritées
Comprendre les problèmes du passé
Évaluer et choisir des outils
CI/CD : Quel outil utiliserez-vous pour stocker et diffuser le code?
Ingestion : Quel outil transférera les données de la source à la cible?
Entreposage : Quel moteur SQL utiliserez-vous?
Transformation : Quel outil construira des modèles et vues dérivés?
Catalogage : Quel outil documentera les données et parties prenantes?
Qualité : Quel outil évaluera la qualité des données et déboguera les problèmes?
Concevoir la première itération
Sélectionner des ensembles de données : Prendre en compte d'autres projets
Profil et ajouter des contrôles de base : Itérer sur les contrôles de qualité avec les parties prenantes
Mapper les types de source à cible : Convertir en types plus spécifiques, si possible
Migrer la logique de transformation des données : Réécrire la logique de transformation dans le nouvel outil
Rédiger des contrôles de schéma et de réconciliation : Écrire des contrôles qui comparent la source à la cible
Partager les résultats de la qualité des données : Partager les résultats des contrôles de qualité des données avec les parties prenantes
Tester l'acceptation des utilisateurs
Demander aux SMEs et consommateurs de tester
Décommissionner
Procéder équipe par équipe, ou cas d'utilisation par cas d'utilisation
Rapporter sur le CTP
Analyser et partager les résultats du projet
Gérer la qualité des données pendant la migration
Si la qualité des données est la cause principale d'échec des migrations de données, alors explorons ce qui peut mal tourner et pourquoi.
Problème de qualité des données | Causes profondes potentielles | Vérifications SodaCL |
|---|---|---|
Enregistrements incomplets, manquants | Certaines données ont été omises lors de l'ingestion et de la transformation | Anomalie de comptage de lignes Comptage par catégoriel Valeurs manquantes Valeurs valides Réconciliation des métriques Réconciliation des enregistrements |
Colonnes incomplètes, manquantes | Un certain nombre de colonnes ont été exclues ou étaient complètement vides et automatiquement supprimées | Schéma |
Lignes en double | Les données ont été dupliquées par erreur car aucune clé n'a été ajoutée à la jointure | Doublon |
Les équipes de données peuvent mesurer le succès d'un projet de migration de données en agrégeant les résultats des vérifications. Les vérifications de réconciliation SodaCL fournissent la mesure la plus importante de l'exactitude car elles comparent les tables source et cible pour identifier les différences au niveau des métriques et des enregistrements.
Ces contrôles veillent à ce que l'état des données dans un système corresponde exactement à l'état dans l'autre système. Partager les résultats de ces métriques avec tout le monde augmente la transparence et la confiance dans les données migrées.
Par exemple, utilisez un contrôle de réconciliation de métrique pour évaluer le pourcentage de valeurs manquantes dans une colonne, et un contrôle de réconciliation d'enregistrement pour valider que le nom de l'employé est le même dans les tables source et cible.
Vous pouvez implémenter des contrôles de réconciliation Soda comme dans l'exemple SodaCL suivant qui compare uniquement les données spécifiées dans la liste des colonnes, mappées selon l'ordre dans lequel elles sont répertoriées. Voir ci-dessous :
Dans l'exemple ci-dessus, avec plus de six incohérences entre les données dans les colonnes, le contrôle de qualité des données échoue. Le résultat du contrôle dans Soda Cloud identifie des problèmes de réconciliation de qualité des données que vous pouvez résoudre tôt, idéalement dans un environnement de mise en scène, afin d'éviter de migrer des problèmes de qualité de données en production lors de la migration des données elles-mêmes.
Transition vers la nouvelle source
Beaucoup d'équipes hésitent à changer pour diverses raisons. Par conséquent, il est très important de travailler étroitement avec vos parties prenantes, comme les experts en la matière et les consommateurs. Assurez-vous qu'ils planifient le temps pour tester et migrer leurs processus vers la nouvelle source de données. Consultez-les au fur et à mesure de leur progression, et lorsqu'ils ont terminé, décommissionnez les ensembles de données dans l'ancienne source de données.
La bonne pratique dicte que vous exploitez les deux systèmes en parallèle pendant un court instant et travaillez de manière itérative vers une transition complète. Les transitions « big bang » fonctionnent rarement bien.
Pour motiver davantage les équipes de données à effectuer la transition, vous pouvez également introduire de nouvelles capacités de gestion des données qui favoriseront l'adoption de la nouvelle source de données. Vous pouvez, par exemple, vous lancer dans un projet visant à améliorer le catalogage des données, la qualité, la sécurité, la rétention ou la gestion des accès. Plus les outils et processus sont simples, plus il est probable que les utilisateurs migreront.
Mesurer deux fois, couper une fois
Cet adage ancien est encore valable dans le monde numérique de la migration de données : mesurez la qualité des données dans la mise en scène en utilisant des vérifications de réconciliation SodaCL avant de basculer en production. Nous pourrions même ajouter « Mieux vaut prévenir que guérir » ou « Ce qui entre mal ressort mal ». Ces proverbes prouvent que nous relevons tous les mêmes types de défis, et ceux d'entre nous qui s'efforcent de prévenir les problèmes de qualité des données en amont dans un projet de migration de données s'en sortiront beaucoup mieux.
Inscrivez-vous pour un compte Soda Cloud ou installez la dernière version de la Soda Library aujourd'hui pour préparer votre équipe au succès avec les contrôles de réconciliation.
Voir la documentation de Soda pour plus de détails.
En savoir plus
Regardez cette session de 45 minutes pour voir :
Cas d'utilisation et meilleures pratiques de migration de données
Une vitrine de produit pour tester, gérer et garantir la qualité des données
Des conseils sur la façon d'automatiser le processus de réconciliation pour économiser du temps et des ressources
Migration de données est le processus de transfert de données d'un système ou d'un environnement de stockage à un autre. Les équipes de données entreprennent souvent des projets de migration de données lorsqu'elles doivent transférer définitivement des données d'un système de stockage à un autre. Les avantages de ces projets incluent généralement des coûts réduits dus à la consolidation des systèmes et une productivité accrue, comme des requêtes plus rapides sur des données unifiées.
Cependant, les projets de migration de données comportent des risques. Selon un rapport de 2007 de Bloor Research, 84 % des projets de migration de données ont dépassé les délais et budgets; et dans un autre rapport de 2011, l'enquête du groupe a révélé que la mauvaise qualité des données ou le manque de visibilité sur les problèmes de qualité des données était le principal facteur contribuant aux dépassements des projets de migration.
Sans une gouvernance et des contrôles de qualité appropriés, cela aboutit souvent à des pertes de données, des corruptions, et des interruptions de service. Plus souvent qu'autrement, la cause principale de ces échecs est un manque d'investissement dans les systèmes et les processus qui assurent des données fiables et de haute qualité.
Lorsque les données nouvellement migrées semblent inexactes dans un nouveau système de stockage, les utilisateurs finaux ont tendance à ne plus faire confiance aux données et à revenir à l'ancienne manière de travailler. Pour atténuer cet écueil, cet article aborde plusieurs meilleures pratiques de migration de données en utilisant Soda pour aider à gérer les risques de migration de données.
Décidez de votre approche
La première chose à envisager est votre approche.
Adoptez-vous une approche incrémentale ou un « big bang »?
Prévoyez-vous de faire fonctionner les deux systèmes en parallèle pendant un certain temps, et si oui, pendant combien de temps?
Pour choisir une approche, il est préférable de créer une carte des parties prenantes qui vous aide à comprendre qui utilise le système, pour quel but, et quand chaque équipe peut investir le temps pour migrer.
Planifiez votre migration de données
Ce qui suit sont certaines des étapes à envisager pour votre prochain projet de migration de données.
Cataloguer les données à migrer
Documenter les schémas et types de données : Comprendre la variété des données dans le système
Documenter les volumes : Comprendre le volume de données traitées quotidiennement
Définir la portée, les priorités et les parties prenantes
Classer les ensembles de données par priorité : Qu'est-ce qui est le plus important à faire en premier?
Identifier les parties prenantes techniques : Quels ingénieurs en données et infrastructures doivent être impliqués?
Identifier les experts de domaine (SMEs) : Quels SMEs d'affaires pouvez-vous mobiliser?
Identifier les principaux consommateurs de données : Quels consommateurs effectueront les tests d'acceptation?
Documenter les problèmes de qualité des données héritées
Comprendre les problèmes du passé
Évaluer et choisir des outils
CI/CD : Quel outil utiliserez-vous pour stocker et diffuser le code?
Ingestion : Quel outil transférera les données de la source à la cible?
Entreposage : Quel moteur SQL utiliserez-vous?
Transformation : Quel outil construira des modèles et vues dérivés?
Catalogage : Quel outil documentera les données et parties prenantes?
Qualité : Quel outil évaluera la qualité des données et déboguera les problèmes?
Concevoir la première itération
Sélectionner des ensembles de données : Prendre en compte d'autres projets
Profil et ajouter des contrôles de base : Itérer sur les contrôles de qualité avec les parties prenantes
Mapper les types de source à cible : Convertir en types plus spécifiques, si possible
Migrer la logique de transformation des données : Réécrire la logique de transformation dans le nouvel outil
Rédiger des contrôles de schéma et de réconciliation : Écrire des contrôles qui comparent la source à la cible
Partager les résultats de la qualité des données : Partager les résultats des contrôles de qualité des données avec les parties prenantes
Tester l'acceptation des utilisateurs
Demander aux SMEs et consommateurs de tester
Décommissionner
Procéder équipe par équipe, ou cas d'utilisation par cas d'utilisation
Rapporter sur le CTP
Analyser et partager les résultats du projet
Gérer la qualité des données pendant la migration
Si la qualité des données est la cause principale d'échec des migrations de données, alors explorons ce qui peut mal tourner et pourquoi.
Problème de qualité des données | Causes profondes potentielles | Vérifications SodaCL |
|---|---|---|
Enregistrements incomplets, manquants | Certaines données ont été omises lors de l'ingestion et de la transformation | Anomalie de comptage de lignes Comptage par catégoriel Valeurs manquantes Valeurs valides Réconciliation des métriques Réconciliation des enregistrements |
Colonnes incomplètes, manquantes | Un certain nombre de colonnes ont été exclues ou étaient complètement vides et automatiquement supprimées | Schéma |
Lignes en double | Les données ont été dupliquées par erreur car aucune clé n'a été ajoutée à la jointure | Doublon |
Les équipes de données peuvent mesurer le succès d'un projet de migration de données en agrégeant les résultats des vérifications. Les vérifications de réconciliation SodaCL fournissent la mesure la plus importante de l'exactitude car elles comparent les tables source et cible pour identifier les différences au niveau des métriques et des enregistrements.
Ces contrôles veillent à ce que l'état des données dans un système corresponde exactement à l'état dans l'autre système. Partager les résultats de ces métriques avec tout le monde augmente la transparence et la confiance dans les données migrées.
Par exemple, utilisez un contrôle de réconciliation de métrique pour évaluer le pourcentage de valeurs manquantes dans une colonne, et un contrôle de réconciliation d'enregistrement pour valider que le nom de l'employé est le même dans les tables source et cible.
Vous pouvez implémenter des contrôles de réconciliation Soda comme dans l'exemple SodaCL suivant qui compare uniquement les données spécifiées dans la liste des colonnes, mappées selon l'ordre dans lequel elles sont répertoriées. Voir ci-dessous :
Dans l'exemple ci-dessus, avec plus de six incohérences entre les données dans les colonnes, le contrôle de qualité des données échoue. Le résultat du contrôle dans Soda Cloud identifie des problèmes de réconciliation de qualité des données que vous pouvez résoudre tôt, idéalement dans un environnement de mise en scène, afin d'éviter de migrer des problèmes de qualité de données en production lors de la migration des données elles-mêmes.
Transition vers la nouvelle source
Beaucoup d'équipes hésitent à changer pour diverses raisons. Par conséquent, il est très important de travailler étroitement avec vos parties prenantes, comme les experts en la matière et les consommateurs. Assurez-vous qu'ils planifient le temps pour tester et migrer leurs processus vers la nouvelle source de données. Consultez-les au fur et à mesure de leur progression, et lorsqu'ils ont terminé, décommissionnez les ensembles de données dans l'ancienne source de données.
La bonne pratique dicte que vous exploitez les deux systèmes en parallèle pendant un court instant et travaillez de manière itérative vers une transition complète. Les transitions « big bang » fonctionnent rarement bien.
Pour motiver davantage les équipes de données à effectuer la transition, vous pouvez également introduire de nouvelles capacités de gestion des données qui favoriseront l'adoption de la nouvelle source de données. Vous pouvez, par exemple, vous lancer dans un projet visant à améliorer le catalogage des données, la qualité, la sécurité, la rétention ou la gestion des accès. Plus les outils et processus sont simples, plus il est probable que les utilisateurs migreront.
Mesurer deux fois, couper une fois
Cet adage ancien est encore valable dans le monde numérique de la migration de données : mesurez la qualité des données dans la mise en scène en utilisant des vérifications de réconciliation SodaCL avant de basculer en production. Nous pourrions même ajouter « Mieux vaut prévenir que guérir » ou « Ce qui entre mal ressort mal ». Ces proverbes prouvent que nous relevons tous les mêmes types de défis, et ceux d'entre nous qui s'efforcent de prévenir les problèmes de qualité des données en amont dans un projet de migration de données s'en sortiront beaucoup mieux.
Inscrivez-vous pour un compte Soda Cloud ou installez la dernière version de la Soda Library aujourd'hui pour préparer votre équipe au succès avec les contrôles de réconciliation.
Voir la documentation de Soda pour plus de détails.
En savoir plus
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Cas d'utilisation et meilleures pratiques de migration de données
Une vitrine de produit pour tester, gérer et garantir la qualité des données
Des conseils sur la façon d'automatiser le processus de réconciliation pour économiser du temps et des ressources
Migration de données est le processus de transfert de données d'un système ou d'un environnement de stockage à un autre. Les équipes de données entreprennent souvent des projets de migration de données lorsqu'elles doivent transférer définitivement des données d'un système de stockage à un autre. Les avantages de ces projets incluent généralement des coûts réduits dus à la consolidation des systèmes et une productivité accrue, comme des requêtes plus rapides sur des données unifiées.
Cependant, les projets de migration de données comportent des risques. Selon un rapport de 2007 de Bloor Research, 84 % des projets de migration de données ont dépassé les délais et budgets; et dans un autre rapport de 2011, l'enquête du groupe a révélé que la mauvaise qualité des données ou le manque de visibilité sur les problèmes de qualité des données était le principal facteur contribuant aux dépassements des projets de migration.
Sans une gouvernance et des contrôles de qualité appropriés, cela aboutit souvent à des pertes de données, des corruptions, et des interruptions de service. Plus souvent qu'autrement, la cause principale de ces échecs est un manque d'investissement dans les systèmes et les processus qui assurent des données fiables et de haute qualité.
Lorsque les données nouvellement migrées semblent inexactes dans un nouveau système de stockage, les utilisateurs finaux ont tendance à ne plus faire confiance aux données et à revenir à l'ancienne manière de travailler. Pour atténuer cet écueil, cet article aborde plusieurs meilleures pratiques de migration de données en utilisant Soda pour aider à gérer les risques de migration de données.
Décidez de votre approche
La première chose à envisager est votre approche.
Adoptez-vous une approche incrémentale ou un « big bang »?
Prévoyez-vous de faire fonctionner les deux systèmes en parallèle pendant un certain temps, et si oui, pendant combien de temps?
Pour choisir une approche, il est préférable de créer une carte des parties prenantes qui vous aide à comprendre qui utilise le système, pour quel but, et quand chaque équipe peut investir le temps pour migrer.
Planifiez votre migration de données
Ce qui suit sont certaines des étapes à envisager pour votre prochain projet de migration de données.
Cataloguer les données à migrer
Documenter les schémas et types de données : Comprendre la variété des données dans le système
Documenter les volumes : Comprendre le volume de données traitées quotidiennement
Définir la portée, les priorités et les parties prenantes
Classer les ensembles de données par priorité : Qu'est-ce qui est le plus important à faire en premier?
Identifier les parties prenantes techniques : Quels ingénieurs en données et infrastructures doivent être impliqués?
Identifier les experts de domaine (SMEs) : Quels SMEs d'affaires pouvez-vous mobiliser?
Identifier les principaux consommateurs de données : Quels consommateurs effectueront les tests d'acceptation?
Documenter les problèmes de qualité des données héritées
Comprendre les problèmes du passé
Évaluer et choisir des outils
CI/CD : Quel outil utiliserez-vous pour stocker et diffuser le code?
Ingestion : Quel outil transférera les données de la source à la cible?
Entreposage : Quel moteur SQL utiliserez-vous?
Transformation : Quel outil construira des modèles et vues dérivés?
Catalogage : Quel outil documentera les données et parties prenantes?
Qualité : Quel outil évaluera la qualité des données et déboguera les problèmes?
Concevoir la première itération
Sélectionner des ensembles de données : Prendre en compte d'autres projets
Profil et ajouter des contrôles de base : Itérer sur les contrôles de qualité avec les parties prenantes
Mapper les types de source à cible : Convertir en types plus spécifiques, si possible
Migrer la logique de transformation des données : Réécrire la logique de transformation dans le nouvel outil
Rédiger des contrôles de schéma et de réconciliation : Écrire des contrôles qui comparent la source à la cible
Partager les résultats de la qualité des données : Partager les résultats des contrôles de qualité des données avec les parties prenantes
Tester l'acceptation des utilisateurs
Demander aux SMEs et consommateurs de tester
Décommissionner
Procéder équipe par équipe, ou cas d'utilisation par cas d'utilisation
Rapporter sur le CTP
Analyser et partager les résultats du projet
Gérer la qualité des données pendant la migration
Si la qualité des données est la cause principale d'échec des migrations de données, alors explorons ce qui peut mal tourner et pourquoi.
Problème de qualité des données | Causes profondes potentielles | Vérifications SodaCL |
|---|---|---|
Enregistrements incomplets, manquants | Certaines données ont été omises lors de l'ingestion et de la transformation | Anomalie de comptage de lignes Comptage par catégoriel Valeurs manquantes Valeurs valides Réconciliation des métriques Réconciliation des enregistrements |
Colonnes incomplètes, manquantes | Un certain nombre de colonnes ont été exclues ou étaient complètement vides et automatiquement supprimées | Schéma |
Lignes en double | Les données ont été dupliquées par erreur car aucune clé n'a été ajoutée à la jointure | Doublon |
Les équipes de données peuvent mesurer le succès d'un projet de migration de données en agrégeant les résultats des vérifications. Les vérifications de réconciliation SodaCL fournissent la mesure la plus importante de l'exactitude car elles comparent les tables source et cible pour identifier les différences au niveau des métriques et des enregistrements.
Ces contrôles veillent à ce que l'état des données dans un système corresponde exactement à l'état dans l'autre système. Partager les résultats de ces métriques avec tout le monde augmente la transparence et la confiance dans les données migrées.
Par exemple, utilisez un contrôle de réconciliation de métrique pour évaluer le pourcentage de valeurs manquantes dans une colonne, et un contrôle de réconciliation d'enregistrement pour valider que le nom de l'employé est le même dans les tables source et cible.
Vous pouvez implémenter des contrôles de réconciliation Soda comme dans l'exemple SodaCL suivant qui compare uniquement les données spécifiées dans la liste des colonnes, mappées selon l'ordre dans lequel elles sont répertoriées. Voir ci-dessous :
Dans l'exemple ci-dessus, avec plus de six incohérences entre les données dans les colonnes, le contrôle de qualité des données échoue. Le résultat du contrôle dans Soda Cloud identifie des problèmes de réconciliation de qualité des données que vous pouvez résoudre tôt, idéalement dans un environnement de mise en scène, afin d'éviter de migrer des problèmes de qualité de données en production lors de la migration des données elles-mêmes.
Transition vers la nouvelle source
Beaucoup d'équipes hésitent à changer pour diverses raisons. Par conséquent, il est très important de travailler étroitement avec vos parties prenantes, comme les experts en la matière et les consommateurs. Assurez-vous qu'ils planifient le temps pour tester et migrer leurs processus vers la nouvelle source de données. Consultez-les au fur et à mesure de leur progression, et lorsqu'ils ont terminé, décommissionnez les ensembles de données dans l'ancienne source de données.
La bonne pratique dicte que vous exploitez les deux systèmes en parallèle pendant un court instant et travaillez de manière itérative vers une transition complète. Les transitions « big bang » fonctionnent rarement bien.
Pour motiver davantage les équipes de données à effectuer la transition, vous pouvez également introduire de nouvelles capacités de gestion des données qui favoriseront l'adoption de la nouvelle source de données. Vous pouvez, par exemple, vous lancer dans un projet visant à améliorer le catalogage des données, la qualité, la sécurité, la rétention ou la gestion des accès. Plus les outils et processus sont simples, plus il est probable que les utilisateurs migreront.
Mesurer deux fois, couper une fois
Cet adage ancien est encore valable dans le monde numérique de la migration de données : mesurez la qualité des données dans la mise en scène en utilisant des vérifications de réconciliation SodaCL avant de basculer en production. Nous pourrions même ajouter « Mieux vaut prévenir que guérir » ou « Ce qui entre mal ressort mal ». Ces proverbes prouvent que nous relevons tous les mêmes types de défis, et ceux d'entre nous qui s'efforcent de prévenir les problèmes de qualité des données en amont dans un projet de migration de données s'en sortiront beaucoup mieux.
Inscrivez-vous pour un compte Soda Cloud ou installez la dernière version de la Soda Library aujourd'hui pour préparer votre équipe au succès avec les contrôles de réconciliation.
Voir la documentation de Soda pour plus de détails.
En savoir plus
Regardez cette session de 45 minutes pour voir :
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Une vitrine de produit pour tester, gérer et garantir la qualité des données
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Trusted by the world’s leading enterprises
Real stories from companies using Soda to keep their data reliable, accurate, and ready for action.
At the end of the day, we don’t want to be in there managing the checks, updating the checks, adding the checks. We just want to go and observe what’s happening, and that’s what Soda is enabling right now.
Sid Srivastava
Director of Data Governance, Quality and MLOps
Investing in data quality is key for cross-functional teams to make accurate, complete decisions with fewer risks and greater returns, using initiatives such as product thinking, data governance, and self-service platforms.
Mario Konschake
Director of Product-Data Platform
Soda has integrated seamlessly into our technology stack and given us the confidence to find, analyze, implement, and resolve data issues through a simple self-serve capability.
Sutaraj Dutta
Data Engineering Manager
Our goal was to deliver high-quality datasets in near real-time, ensuring dashboards reflect live data as it flows in. But beyond solving technical challenges, we wanted to spark a cultural shift - empowering the entire organization to make decisions grounded in accurate, timely data.
Gu Xie
Head of Data Engineering
4,4 sur 5
Commencez à faire confiance à vos données. Aujourd'hui.
Trouvez, comprenez et corrigez tout problème de qualité des données en quelques secondes.
Du niveau de la table au niveau des enregistrements.
Adopté par
Trusted by the world’s leading enterprises
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At the end of the day, we don’t want to be in there managing the checks, updating the checks, adding the checks. We just want to go and observe what’s happening, and that’s what Soda is enabling right now.
Sid Srivastava
Director of Data Governance, Quality and MLOps
Investing in data quality is key for cross-functional teams to make accurate, complete decisions with fewer risks and greater returns, using initiatives such as product thinking, data governance, and self-service platforms.
Mario Konschake
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Sutaraj Dutta
Data Engineering Manager
Our goal was to deliver high-quality datasets in near real-time, ensuring dashboards reflect live data as it flows in. But beyond solving technical challenges, we wanted to spark a cultural shift - empowering the entire organization to make decisions grounded in accurate, timely data.
Gu Xie
Head of Data Engineering
4,4 sur 5
Commencez à faire confiance à vos données. Aujourd'hui.
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Du niveau de la table au niveau des enregistrements.
Adopté par
Solutions
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At the end of the day, we don’t want to be in there managing the checks, updating the checks, adding the checks. We just want to go and observe what’s happening, and that’s what Soda is enabling right now.
Sid Srivastava
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Mario Konschake
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Gu Xie
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