Plateforme d'Observabilité des Données pour la Détection Anomalistique en Temps Réel
Plateforme d'Observabilité des Données pour la Détection Anomalistique en Temps Réel
10 juin 2025
Maarten Masschelein
Maarten Masschelein
Maarten Masschelein
PDG et Fondateur chez Soda
PDG et Fondateur chez Soda
PDG et Fondateur chez Soda
Table des matières
La mise à jour d'aujourd'hui est conçue pour les équipes de données qui avancent à grande vitesse et n'ont pas le temps pour des échecs mystérieux.
Nous lançons Soda Data Observability—un système alimenté par l'IA pour détecter les anomalies dans tous vos ensembles de données.
Il s'installe en moins de 5 minutes, fournit des résultats immédiatement (pas besoin d'un long temps d'entraînement pour le modèle), et fonctionne à l'échelle que vous utilisez déjà.
Il est 70% plus précis que les systèmes basés sur Prophet.
Il fonctionne sur des milliards de lignes.
Il ne nécessite pas beaucoup de configuration.
Et il est conçu pour vous aider à démarrer correctement et déplacer vers la gauche → Accédez maintenant
Pourquoi l'Observabilité des Métriques?
Les tests de données sont excellents—si vous savez déjà quoi chercher.
Mais la plupart des problèmes en production ne sont pas ceux que vous attendiez.
L'observabilité vous aide à détecter :
Changements de schéma inattendus
Écarts de fraîcheur
Abandons de partitions
Changements soudains de volume
Aucune règle manuelle. Aucune configuration complexe. Juste des résultats—rapides.
Démarrez Bien. Déplacez Vers la Gauche.
Avec Soda Metrics Observability, vous pouvez :
✅ Configurer en moins de 5 minutes
Connectez simplement Soda, scannez vos ensembles de données, et allumez-le. C'est fait.
✅ Obtenez des résultats immédiatement
Pas besoin d'attendre la formation du modèle. Pas de réglage. Vous verrez les anomalies dès votre premier scan.
✅ Remplir jusqu'à 1 an
Si vous avez des données historiques, nous les utiliserons—automatiquement. Vous obtiendrez une visibilité instantanée sur les anomalies passées.
✅ Surveiller tout, puis renforcer
Activez l'observabilité pour tous vos ensembles de données, repérez les points faibles, puis codifiez ce qui est important dans les contrôles Soda et les contrats de données.
C'est ainsi que vous passez des inconnues inconnues → attentes testées.
Des pipelines fragiles → plates-formes résilientes.
Sous le Capot
⚡️ Détection d’anomalies propriétaire
70% plus précis que les modèles basés sur Prophet. Conçu et évalué spécifiquement pour la qualité des données.
📈 Visualisations d'anomalies explicables
Chaque anomalie est montrée avec des plages attendues, un impact et un historique de tendance, pour que vous sachiez ce qui a changé et pourquoi c'est important.
🔁 Détection sensible aux retours
Marquez les faux positifs, confirmez les vrais problèmes—notre moteur apprend de vos retours.
Déjà Prouvé à Grande Échelle
Nous avons déjà analysé plus de 1,1 milliard de lignes en 64 secondes sur Databricks.
Ce système n'est pas théorique. Il fonctionne, aujourd'hui, en production.
Bonus : Gagnez un Clavier à Plus de 1 000€
Inscrivez-vous cette semaine et vous serez inscrit pour gagner un clavier mécanique personnalisé conçu pour les ingénieurs de données.
Les emails d'entreprise comptent double → Demandez l'accès
Quelles sont les Prochaines Étapes
Demain, nous publierons des contrats de données collaboratifs. Ils comblent le fossé entre l'entreprise et l'ingénierie.
Mais pour aujourd'hui ?
Allumez-le. Démarrez bien. Déplacez vers la gauche.
Lisez notre documentation sur l'Observabilité des Données pour en savoir plus sur les nouvelles fonctionnalités.
La mise à jour d'aujourd'hui est conçue pour les équipes de données qui avancent à grande vitesse et n'ont pas le temps pour des échecs mystérieux.
Nous lançons Soda Data Observability—un système alimenté par l'IA pour détecter les anomalies dans tous vos ensembles de données.
Il s'installe en moins de 5 minutes, fournit des résultats immédiatement (pas besoin d'un long temps d'entraînement pour le modèle), et fonctionne à l'échelle que vous utilisez déjà.
Il est 70% plus précis que les systèmes basés sur Prophet.
Il fonctionne sur des milliards de lignes.
Il ne nécessite pas beaucoup de configuration.
Et il est conçu pour vous aider à démarrer correctement et déplacer vers la gauche → Accédez maintenant
Pourquoi l'Observabilité des Métriques?
Les tests de données sont excellents—si vous savez déjà quoi chercher.
Mais la plupart des problèmes en production ne sont pas ceux que vous attendiez.
L'observabilité vous aide à détecter :
Changements de schéma inattendus
Écarts de fraîcheur
Abandons de partitions
Changements soudains de volume
Aucune règle manuelle. Aucune configuration complexe. Juste des résultats—rapides.
Démarrez Bien. Déplacez Vers la Gauche.
Avec Soda Metrics Observability, vous pouvez :
✅ Configurer en moins de 5 minutes
Connectez simplement Soda, scannez vos ensembles de données, et allumez-le. C'est fait.
✅ Obtenez des résultats immédiatement
Pas besoin d'attendre la formation du modèle. Pas de réglage. Vous verrez les anomalies dès votre premier scan.
✅ Remplir jusqu'à 1 an
Si vous avez des données historiques, nous les utiliserons—automatiquement. Vous obtiendrez une visibilité instantanée sur les anomalies passées.
✅ Surveiller tout, puis renforcer
Activez l'observabilité pour tous vos ensembles de données, repérez les points faibles, puis codifiez ce qui est important dans les contrôles Soda et les contrats de données.
C'est ainsi que vous passez des inconnues inconnues → attentes testées.
Des pipelines fragiles → plates-formes résilientes.
Sous le Capot
⚡️ Détection d’anomalies propriétaire
70% plus précis que les modèles basés sur Prophet. Conçu et évalué spécifiquement pour la qualité des données.
📈 Visualisations d'anomalies explicables
Chaque anomalie est montrée avec des plages attendues, un impact et un historique de tendance, pour que vous sachiez ce qui a changé et pourquoi c'est important.
🔁 Détection sensible aux retours
Marquez les faux positifs, confirmez les vrais problèmes—notre moteur apprend de vos retours.
Déjà Prouvé à Grande Échelle
Nous avons déjà analysé plus de 1,1 milliard de lignes en 64 secondes sur Databricks.
Ce système n'est pas théorique. Il fonctionne, aujourd'hui, en production.
Bonus : Gagnez un Clavier à Plus de 1 000€
Inscrivez-vous cette semaine et vous serez inscrit pour gagner un clavier mécanique personnalisé conçu pour les ingénieurs de données.
Les emails d'entreprise comptent double → Demandez l'accès
Quelles sont les Prochaines Étapes
Demain, nous publierons des contrats de données collaboratifs. Ils comblent le fossé entre l'entreprise et l'ingénierie.
Mais pour aujourd'hui ?
Allumez-le. Démarrez bien. Déplacez vers la gauche.
Lisez notre documentation sur l'Observabilité des Données pour en savoir plus sur les nouvelles fonctionnalités.
La mise à jour d'aujourd'hui est conçue pour les équipes de données qui avancent à grande vitesse et n'ont pas le temps pour des échecs mystérieux.
Nous lançons Soda Data Observability—un système alimenté par l'IA pour détecter les anomalies dans tous vos ensembles de données.
Il s'installe en moins de 5 minutes, fournit des résultats immédiatement (pas besoin d'un long temps d'entraînement pour le modèle), et fonctionne à l'échelle que vous utilisez déjà.
Il est 70% plus précis que les systèmes basés sur Prophet.
Il fonctionne sur des milliards de lignes.
Il ne nécessite pas beaucoup de configuration.
Et il est conçu pour vous aider à démarrer correctement et déplacer vers la gauche → Accédez maintenant
Pourquoi l'Observabilité des Métriques?
Les tests de données sont excellents—si vous savez déjà quoi chercher.
Mais la plupart des problèmes en production ne sont pas ceux que vous attendiez.
L'observabilité vous aide à détecter :
Changements de schéma inattendus
Écarts de fraîcheur
Abandons de partitions
Changements soudains de volume
Aucune règle manuelle. Aucune configuration complexe. Juste des résultats—rapides.
Démarrez Bien. Déplacez Vers la Gauche.
Avec Soda Metrics Observability, vous pouvez :
✅ Configurer en moins de 5 minutes
Connectez simplement Soda, scannez vos ensembles de données, et allumez-le. C'est fait.
✅ Obtenez des résultats immédiatement
Pas besoin d'attendre la formation du modèle. Pas de réglage. Vous verrez les anomalies dès votre premier scan.
✅ Remplir jusqu'à 1 an
Si vous avez des données historiques, nous les utiliserons—automatiquement. Vous obtiendrez une visibilité instantanée sur les anomalies passées.
✅ Surveiller tout, puis renforcer
Activez l'observabilité pour tous vos ensembles de données, repérez les points faibles, puis codifiez ce qui est important dans les contrôles Soda et les contrats de données.
C'est ainsi que vous passez des inconnues inconnues → attentes testées.
Des pipelines fragiles → plates-formes résilientes.
Sous le Capot
⚡️ Détection d’anomalies propriétaire
70% plus précis que les modèles basés sur Prophet. Conçu et évalué spécifiquement pour la qualité des données.
📈 Visualisations d'anomalies explicables
Chaque anomalie est montrée avec des plages attendues, un impact et un historique de tendance, pour que vous sachiez ce qui a changé et pourquoi c'est important.
🔁 Détection sensible aux retours
Marquez les faux positifs, confirmez les vrais problèmes—notre moteur apprend de vos retours.
Déjà Prouvé à Grande Échelle
Nous avons déjà analysé plus de 1,1 milliard de lignes en 64 secondes sur Databricks.
Ce système n'est pas théorique. Il fonctionne, aujourd'hui, en production.
Bonus : Gagnez un Clavier à Plus de 1 000€
Inscrivez-vous cette semaine et vous serez inscrit pour gagner un clavier mécanique personnalisé conçu pour les ingénieurs de données.
Les emails d'entreprise comptent double → Demandez l'accès
Quelles sont les Prochaines Étapes
Demain, nous publierons des contrats de données collaboratifs. Ils comblent le fossé entre l'entreprise et l'ingénierie.
Mais pour aujourd'hui ?
Allumez-le. Démarrez bien. Déplacez vers la gauche.
Lisez notre documentation sur l'Observabilité des Données pour en savoir plus sur les nouvelles fonctionnalités.
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
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
Solutions
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
Solutions