Une Nouvelle Ère Étincelante : Tout ce que nous avons lancé au Sommet AI de Databricks 2025
Une Nouvelle Ère Étincelante : Tout ce que nous avons lancé au Sommet AI de Databricks 2025
16 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
C'est là. Et c'est énorme. Une nouvelle version de Soda vient de sortir et vous ne voulez pas la manquer. Alors, préparez-vous à savourer de superbes données grâce à la nouvelle collaboration entre Soda et Databricks.
Cette nouvelle version prend en charge l'intégration complète avec les environnements Databricks et toutes les fonctionnalités ont été testées et approuvées par les défenseurs de Databricks eux-mêmes. Cette solution peut traiter 1,3 milliard d'enregistrements en un peu plus d'une minute (64 secondes, pour être exact). Nous l'avons présentée au monde la semaine dernière lors du Databricks Data & AI Summit, du 9 au 12 juin 2025.
Ce lancement nous tient particulièrement à cœur. En tant qu'entreprise de données, nous connaissons les défis des équipes de données. Nous voyons les problématiques et les besoins auxquels elles font face quotidiennement ; mais nous envisageons aussi des solutions. Pour chaque « point de douleur commun » dans l'industrie des données, nous voyons une promesse non réalisée. Et nous pensons qu'il est grand temps que cette promesse se concrétise. La nouvelle version de notre logiciel se concentre sur les fondations mêmes qui nous ont inspirés et lancés :
Quoi de neuf ?
Voici tout ce que nous avons expédié et annoncé la semaine dernière :
Actualités sur l'acquisition.
La plateforme d'observabilité des données la plus rapide. Pour faire évoluer facilement la qualité de vos données.
Les premiers contrats de données collaboratifs. Permettant une collaboration fluide entre les affaires et la technique.
Tarification transparente. Parce que nous en avons tous assez du bouton « réserver un appel ».
Et enfin, le Soda Swag Store. Parce que nous aimons tous un peu de merch amusant.
Soda a acquis la startup de suivi ML NannyML
Ensemble, nous construisons la plateforme de qualité de données la plus intelligente et contextuelle du marché. Une plateforme qui vous aide à prévenir les problèmes avant qu'ils ne deviennent des problèmes d'affaires, à détecter des anomalies qui comptent réellement, et à tracer les causes profondes dans toute la pile, de l'ingestion de données à la prise de décision automatisée.
Ce mouvement réunit deux équipes avec un objectif commun : aider les équipes de données et d'AI à fournir des systèmes fiables et de qualité commerciale en production, qu'il s'agisse de tableaux de bord, de modèles ou d'agents autonomes.
En savoir plus sur l'acquisition à l'adresse : https://launch.soda.io/blog/soda-acquires-nannyml
L'observabilité des données la plus rapide et la plus précise
L'observabilité des données se concentre sur un bon départ, puis, sur l'amélioration en amont. Que s'est-il passé dans le passé ? Qu'avons-nous manqué avec nos contrôles actuels ? Les données ont-elles changé sans que personne ne le remarque ? L'observabilité consiste à prendre des décisions intelligentes basées sur ce que l'on peut apprendre du passé.
Tableau de bord de l'observabilité des métriques
Les algorithmes puissants sont excellents, mais l'importance réside également dans la façon dont nous les utilisons pour exploiter les résultats. Le nouveau tableau de bord des Moniteurs de mesures donne vie à l'observabilité des données avec une interface propre et intuitive conçue pour rendre les tendances complexes immédiatement compréhensibles. Cet outil visuel agit comme un panneau de santé en un coup d'œil, conçu pour aider les équipes à identifier rapidement et comprendre les anomalies dans les métriques de données clés, et leur permettant d'agir sur les problèmes et de décaler à gauche.
Dès le départ, Soda capture les métriques essentielles, trace leur trajectoire, et signale les décalages inhabituels dès qu'ils se produisent. Le résultat est une visibilité instantanée et partagée : les ingénieurs de données reçoivent un signal précis auquel ils peuvent faire confiance, tandis que les équipes commerciales voient des indicateurs clairs. Tout cela sans une seule ligne de code.
Cette fonctionnalité a été conçue pour résoudre un défi commun que nous observions encore et encore : les anomalies qui passent inaperçues ou sont noyées dans le bruit. Désormais, dès le premier scan, le tableau de bord établit une base vivante pour le « normal » et met en évidence les écarts dans une disposition par cartes, propre et claire. Les tests historiques révèlent si le pic d'aujourd'hui est vraiment nouveau ou s'inscrit dans une tendance, et les utilisateurs ont accès à des alertes d'adhésion qui notifient les propriétaires de données lorsqu'un événement inhabituel se produit. De cette façon, les déviations peuvent être traitées avant de faire leur chemin en production, et les ingénieurs de données peuvent apprendre des données historiques pour éviter de futurs problèmes.
En fin de compte, ce n'est pas seulement un panneau pour visualiser la santé du système ou détecter ce qui s'est mal passé. C'est un outil pour maintenir ce qui est juste et, ensuite, décaler à gauche.
Algorithme puissant de détection d'anomalies
La détection d'anomalies prend un tout nouveau sens avec la dernière version de Soda. Nous avons développé un tout nouveau jeu d'algorithmes entièrement en interne sans dépendre de solutions de boîte noire tierces pour éviter les hypothèses de modélisation rigides et le manque d'interprétabilité. Conçu pour minimiser les faux positifs et les détections manquées, il montre une amélioration de 70 % dans la détection des métriques de qualité des données anormales par rapport à Facebook Prophet sur des centaines d'ensembles de données diversifiés, élaborés en interne, et contenant des problèmes connus de qualité des données. Ce niveau de performance est critique dans les environnements de production, où les anomalies manquées et les fausses alertes peuvent miner la confiance et introduire des inefficiences opérationnelles.
La caractéristique clé ici est le contrôle complet et la transparence totale dans le processus de modélisation. Cela permet aux équipes d'expliquer le comportement du modèle et d'apporter des améliorations au fil du temps, en s'adaptant dynamiquement à vos données et permettant une détection précise et contextuelle des anomalies. L'algorithme offre une grande précision tout en tirant parti des données historiques dès le départ.
Ce modèle commence à analyser les données dès qu'elles sont chargées et il peut automatiquement apprendre des anciens et nouveaux schémas à mesure que de nouvelles informations arrivent à la source. Pour ceux qui préfèrent une approche plus pratique, il prend également en charge le retour d'information humain-en-boucle pour une amélioration continue et un affinement.
En savoir plus sur la nouvelle observabilité des métriques à l'adresse : https://launch.soda.io/blog/data-observability
Les premiers contrats de données collaboratifs au monde
L'éditeur de contrats de données collaboratifs permettra de basculer entre le mode code et le mode sans code lors de la création et de la modification des contrats, ce qui est parfait pour les utilisateurs techniques et non techniques cherchant à mettre à jour, suggérer ou implémenter des modifications.
Un problème très courant auquel sont confrontées les équipes d'ingénierie des données est de passer trop de temps en réunions à résoudre des problèmes avec les équipes commerciales. L'autre côté de la médaille ? Des personnes non techniques incapables de faire facilement des suggestions ou de comprendre pleinement les données qu'elles consomment.
Un éditeur unifié avec plusieurs solutions pour plusieurs niveaux techniques est l'outil parfait pour accélérer les échanges. Vous ne connaissez pas le code mais avez besoin que vos données suivent de nouvelles directives ? Suggérez simplement un nouveau contrôle avec des menus déroulants et quelques clics. Pas de temps pour une réunion avec une équipe commerciale pour comprendre leurs besoins en données ? Demandez leur vision, puis ajustez le code dans votre flux de travail existant pour qu'il corresponde aux attentes. Tous les contrats—qu'ils soient créés via le code ou l'interface utilisateur—sont interopérables et synchronisés, assurant une cohérence et une compréhension partagée.
L'éditeur Soda Cloud est ici pour faire avancer la vision principale de ce lancement : combler l'écart entre l'ingénierie et les affaires.
En savoir plus sur les contrats de données collaboratifs à l'adresse : https://launch.soda.io/blog/collaborative-data-contracts
Un nouveau langage de contrat pour une expérience unifiée
Nous avons décidé de repenser notre langage de configuration et d'introduire un langage de définition de contrat moderne, appelé Soda Contract Language, conçu pour assurer une responsabilité et un alignement clairs entre les producteurs et les consommateurs de données, s'intégrant parfaitement à l'interface sans code pour prendre en charge les utilisateurs non techniques. Ses bases structurées et prévisibles permettent une lisibilité et une transparence, ainsi qu'un débogage plus simple.
Si vous êtes un ingénieur de données{
C'est là. Et c'est énorme. Une nouvelle version de Soda vient de sortir et vous ne voulez pas la manquer. Alors, préparez-vous à savourer de superbes données grâce à la nouvelle collaboration entre Soda et Databricks.
Cette nouvelle version prend en charge l'intégration complète avec les environnements Databricks et toutes les fonctionnalités ont été testées et approuvées par les défenseurs de Databricks eux-mêmes. Cette solution peut traiter 1,3 milliard d'enregistrements en un peu plus d'une minute (64 secondes, pour être exact). Nous l'avons présentée au monde la semaine dernière lors du Databricks Data & AI Summit, du 9 au 12 juin 2025.
Ce lancement nous tient particulièrement à cœur. En tant qu'entreprise de données, nous connaissons les défis des équipes de données. Nous voyons les problématiques et les besoins auxquels elles font face quotidiennement ; mais nous envisageons aussi des solutions. Pour chaque « point de douleur commun » dans l'industrie des données, nous voyons une promesse non réalisée. Et nous pensons qu'il est grand temps que cette promesse se concrétise. La nouvelle version de notre logiciel se concentre sur les fondations mêmes qui nous ont inspirés et lancés :
Quoi de neuf ?
Voici tout ce que nous avons expédié et annoncé la semaine dernière :
Actualités sur l'acquisition.
La plateforme d'observabilité des données la plus rapide. Pour faire évoluer facilement la qualité de vos données.
Les premiers contrats de données collaboratifs. Permettant une collaboration fluide entre les affaires et la technique.
Tarification transparente. Parce que nous en avons tous assez du bouton « réserver un appel ».
Et enfin, le Soda Swag Store. Parce que nous aimons tous un peu de merch amusant.
Soda a acquis la startup de suivi ML NannyML
Ensemble, nous construisons la plateforme de qualité de données la plus intelligente et contextuelle du marché. Une plateforme qui vous aide à prévenir les problèmes avant qu'ils ne deviennent des problèmes d'affaires, à détecter des anomalies qui comptent réellement, et à tracer les causes profondes dans toute la pile, de l'ingestion de données à la prise de décision automatisée.
Ce mouvement réunit deux équipes avec un objectif commun : aider les équipes de données et d'AI à fournir des systèmes fiables et de qualité commerciale en production, qu'il s'agisse de tableaux de bord, de modèles ou d'agents autonomes.
En savoir plus sur l'acquisition à l'adresse : https://launch.soda.io/blog/soda-acquires-nannyml
L'observabilité des données la plus rapide et la plus précise
L'observabilité des données se concentre sur un bon départ, puis, sur l'amélioration en amont. Que s'est-il passé dans le passé ? Qu'avons-nous manqué avec nos contrôles actuels ? Les données ont-elles changé sans que personne ne le remarque ? L'observabilité consiste à prendre des décisions intelligentes basées sur ce que l'on peut apprendre du passé.
Tableau de bord de l'observabilité des métriques
Les algorithmes puissants sont excellents, mais l'importance réside également dans la façon dont nous les utilisons pour exploiter les résultats. Le nouveau tableau de bord des Moniteurs de mesures donne vie à l'observabilité des données avec une interface propre et intuitive conçue pour rendre les tendances complexes immédiatement compréhensibles. Cet outil visuel agit comme un panneau de santé en un coup d'œil, conçu pour aider les équipes à identifier rapidement et comprendre les anomalies dans les métriques de données clés, et leur permettant d'agir sur les problèmes et de décaler à gauche.
Dès le départ, Soda capture les métriques essentielles, trace leur trajectoire, et signale les décalages inhabituels dès qu'ils se produisent. Le résultat est une visibilité instantanée et partagée : les ingénieurs de données reçoivent un signal précis auquel ils peuvent faire confiance, tandis que les équipes commerciales voient des indicateurs clairs. Tout cela sans une seule ligne de code.
Cette fonctionnalité a été conçue pour résoudre un défi commun que nous observions encore et encore : les anomalies qui passent inaperçues ou sont noyées dans le bruit. Désormais, dès le premier scan, le tableau de bord établit une base vivante pour le « normal » et met en évidence les écarts dans une disposition par cartes, propre et claire. Les tests historiques révèlent si le pic d'aujourd'hui est vraiment nouveau ou s'inscrit dans une tendance, et les utilisateurs ont accès à des alertes d'adhésion qui notifient les propriétaires de données lorsqu'un événement inhabituel se produit. De cette façon, les déviations peuvent être traitées avant de faire leur chemin en production, et les ingénieurs de données peuvent apprendre des données historiques pour éviter de futurs problèmes.
En fin de compte, ce n'est pas seulement un panneau pour visualiser la santé du système ou détecter ce qui s'est mal passé. C'est un outil pour maintenir ce qui est juste et, ensuite, décaler à gauche.
Algorithme puissant de détection d'anomalies
La détection d'anomalies prend un tout nouveau sens avec la dernière version de Soda. Nous avons développé un tout nouveau jeu d'algorithmes entièrement en interne sans dépendre de solutions de boîte noire tierces pour éviter les hypothèses de modélisation rigides et le manque d'interprétabilité. Conçu pour minimiser les faux positifs et les détections manquées, il montre une amélioration de 70 % dans la détection des métriques de qualité des données anormales par rapport à Facebook Prophet sur des centaines d'ensembles de données diversifiés, élaborés en interne, et contenant des problèmes connus de qualité des données. Ce niveau de performance est critique dans les environnements de production, où les anomalies manquées et les fausses alertes peuvent miner la confiance et introduire des inefficiences opérationnelles.
La caractéristique clé ici est le contrôle complet et la transparence totale dans le processus de modélisation. Cela permet aux équipes d'expliquer le comportement du modèle et d'apporter des améliorations au fil du temps, en s'adaptant dynamiquement à vos données et permettant une détection précise et contextuelle des anomalies. L'algorithme offre une grande précision tout en tirant parti des données historiques dès le départ.
Ce modèle commence à analyser les données dès qu'elles sont chargées et il peut automatiquement apprendre des anciens et nouveaux schémas à mesure que de nouvelles informations arrivent à la source. Pour ceux qui préfèrent une approche plus pratique, il prend également en charge le retour d'information humain-en-boucle pour une amélioration continue et un affinement.
En savoir plus sur la nouvelle observabilité des métriques à l'adresse : https://launch.soda.io/blog/data-observability
Les premiers contrats de données collaboratifs au monde
L'éditeur de contrats de données collaboratifs permettra de basculer entre le mode code et le mode sans code lors de la création et de la modification des contrats, ce qui est parfait pour les utilisateurs techniques et non techniques cherchant à mettre à jour, suggérer ou implémenter des modifications.
Un problème très courant auquel sont confrontées les équipes d'ingénierie des données est de passer trop de temps en réunions à résoudre des problèmes avec les équipes commerciales. L'autre côté de la médaille ? Des personnes non techniques incapables de faire facilement des suggestions ou de comprendre pleinement les données qu'elles consomment.
Un éditeur unifié avec plusieurs solutions pour plusieurs niveaux techniques est l'outil parfait pour accélérer les échanges. Vous ne connaissez pas le code mais avez besoin que vos données suivent de nouvelles directives ? Suggérez simplement un nouveau contrôle avec des menus déroulants et quelques clics. Pas de temps pour une réunion avec une équipe commerciale pour comprendre leurs besoins en données ? Demandez leur vision, puis ajustez le code dans votre flux de travail existant pour qu'il corresponde aux attentes. Tous les contrats—qu'ils soient créés via le code ou l'interface utilisateur—sont interopérables et synchronisés, assurant une cohérence et une compréhension partagée.
L'éditeur Soda Cloud est ici pour faire avancer la vision principale de ce lancement : combler l'écart entre l'ingénierie et les affaires.
En savoir plus sur les contrats de données collaboratifs à l'adresse : https://launch.soda.io/blog/collaborative-data-contracts
Un nouveau langage de contrat pour une expérience unifiée
Nous avons décidé de repenser notre langage de configuration et d'introduire un langage de définition de contrat moderne, appelé Soda Contract Language, conçu pour assurer une responsabilité et un alignement clairs entre les producteurs et les consommateurs de données, s'intégrant parfaitement à l'interface sans code pour prendre en charge les utilisateurs non techniques. Ses bases structurées et prévisibles permettent une lisibilité et une transparence, ainsi qu'un débogage plus simple.
Si vous êtes un ingénieur de données{
C'est là. Et c'est énorme. Une nouvelle version de Soda vient de sortir et vous ne voulez pas la manquer. Alors, préparez-vous à savourer de superbes données grâce à la nouvelle collaboration entre Soda et Databricks.
Cette nouvelle version prend en charge l'intégration complète avec les environnements Databricks et toutes les fonctionnalités ont été testées et approuvées par les défenseurs de Databricks eux-mêmes. Cette solution peut traiter 1,3 milliard d'enregistrements en un peu plus d'une minute (64 secondes, pour être exact). Nous l'avons présentée au monde la semaine dernière lors du Databricks Data & AI Summit, du 9 au 12 juin 2025.
Ce lancement nous tient particulièrement à cœur. En tant qu'entreprise de données, nous connaissons les défis des équipes de données. Nous voyons les problématiques et les besoins auxquels elles font face quotidiennement ; mais nous envisageons aussi des solutions. Pour chaque « point de douleur commun » dans l'industrie des données, nous voyons une promesse non réalisée. Et nous pensons qu'il est grand temps que cette promesse se concrétise. La nouvelle version de notre logiciel se concentre sur les fondations mêmes qui nous ont inspirés et lancés :
Quoi de neuf ?
Voici tout ce que nous avons expédié et annoncé la semaine dernière :
Actualités sur l'acquisition.
La plateforme d'observabilité des données la plus rapide. Pour faire évoluer facilement la qualité de vos données.
Les premiers contrats de données collaboratifs. Permettant une collaboration fluide entre les affaires et la technique.
Tarification transparente. Parce que nous en avons tous assez du bouton « réserver un appel ».
Et enfin, le Soda Swag Store. Parce que nous aimons tous un peu de merch amusant.
Soda a acquis la startup de suivi ML NannyML
Ensemble, nous construisons la plateforme de qualité de données la plus intelligente et contextuelle du marché. Une plateforme qui vous aide à prévenir les problèmes avant qu'ils ne deviennent des problèmes d'affaires, à détecter des anomalies qui comptent réellement, et à tracer les causes profondes dans toute la pile, de l'ingestion de données à la prise de décision automatisée.
Ce mouvement réunit deux équipes avec un objectif commun : aider les équipes de données et d'AI à fournir des systèmes fiables et de qualité commerciale en production, qu'il s'agisse de tableaux de bord, de modèles ou d'agents autonomes.
En savoir plus sur l'acquisition à l'adresse : https://launch.soda.io/blog/soda-acquires-nannyml
L'observabilité des données la plus rapide et la plus précise
L'observabilité des données se concentre sur un bon départ, puis, sur l'amélioration en amont. Que s'est-il passé dans le passé ? Qu'avons-nous manqué avec nos contrôles actuels ? Les données ont-elles changé sans que personne ne le remarque ? L'observabilité consiste à prendre des décisions intelligentes basées sur ce que l'on peut apprendre du passé.
Tableau de bord de l'observabilité des métriques
Les algorithmes puissants sont excellents, mais l'importance réside également dans la façon dont nous les utilisons pour exploiter les résultats. Le nouveau tableau de bord des Moniteurs de mesures donne vie à l'observabilité des données avec une interface propre et intuitive conçue pour rendre les tendances complexes immédiatement compréhensibles. Cet outil visuel agit comme un panneau de santé en un coup d'œil, conçu pour aider les équipes à identifier rapidement et comprendre les anomalies dans les métriques de données clés, et leur permettant d'agir sur les problèmes et de décaler à gauche.
Dès le départ, Soda capture les métriques essentielles, trace leur trajectoire, et signale les décalages inhabituels dès qu'ils se produisent. Le résultat est une visibilité instantanée et partagée : les ingénieurs de données reçoivent un signal précis auquel ils peuvent faire confiance, tandis que les équipes commerciales voient des indicateurs clairs. Tout cela sans une seule ligne de code.
Cette fonctionnalité a été conçue pour résoudre un défi commun que nous observions encore et encore : les anomalies qui passent inaperçues ou sont noyées dans le bruit. Désormais, dès le premier scan, le tableau de bord établit une base vivante pour le « normal » et met en évidence les écarts dans une disposition par cartes, propre et claire. Les tests historiques révèlent si le pic d'aujourd'hui est vraiment nouveau ou s'inscrit dans une tendance, et les utilisateurs ont accès à des alertes d'adhésion qui notifient les propriétaires de données lorsqu'un événement inhabituel se produit. De cette façon, les déviations peuvent être traitées avant de faire leur chemin en production, et les ingénieurs de données peuvent apprendre des données historiques pour éviter de futurs problèmes.
En fin de compte, ce n'est pas seulement un panneau pour visualiser la santé du système ou détecter ce qui s'est mal passé. C'est un outil pour maintenir ce qui est juste et, ensuite, décaler à gauche.
Algorithme puissant de détection d'anomalies
La détection d'anomalies prend un tout nouveau sens avec la dernière version de Soda. Nous avons développé un tout nouveau jeu d'algorithmes entièrement en interne sans dépendre de solutions de boîte noire tierces pour éviter les hypothèses de modélisation rigides et le manque d'interprétabilité. Conçu pour minimiser les faux positifs et les détections manquées, il montre une amélioration de 70 % dans la détection des métriques de qualité des données anormales par rapport à Facebook Prophet sur des centaines d'ensembles de données diversifiés, élaborés en interne, et contenant des problèmes connus de qualité des données. Ce niveau de performance est critique dans les environnements de production, où les anomalies manquées et les fausses alertes peuvent miner la confiance et introduire des inefficiences opérationnelles.
La caractéristique clé ici est le contrôle complet et la transparence totale dans le processus de modélisation. Cela permet aux équipes d'expliquer le comportement du modèle et d'apporter des améliorations au fil du temps, en s'adaptant dynamiquement à vos données et permettant une détection précise et contextuelle des anomalies. L'algorithme offre une grande précision tout en tirant parti des données historiques dès le départ.
Ce modèle commence à analyser les données dès qu'elles sont chargées et il peut automatiquement apprendre des anciens et nouveaux schémas à mesure que de nouvelles informations arrivent à la source. Pour ceux qui préfèrent une approche plus pratique, il prend également en charge le retour d'information humain-en-boucle pour une amélioration continue et un affinement.
En savoir plus sur la nouvelle observabilité des métriques à l'adresse : https://launch.soda.io/blog/data-observability
Les premiers contrats de données collaboratifs au monde
L'éditeur de contrats de données collaboratifs permettra de basculer entre le mode code et le mode sans code lors de la création et de la modification des contrats, ce qui est parfait pour les utilisateurs techniques et non techniques cherchant à mettre à jour, suggérer ou implémenter des modifications.
Un problème très courant auquel sont confrontées les équipes d'ingénierie des données est de passer trop de temps en réunions à résoudre des problèmes avec les équipes commerciales. L'autre côté de la médaille ? Des personnes non techniques incapables de faire facilement des suggestions ou de comprendre pleinement les données qu'elles consomment.
Un éditeur unifié avec plusieurs solutions pour plusieurs niveaux techniques est l'outil parfait pour accélérer les échanges. Vous ne connaissez pas le code mais avez besoin que vos données suivent de nouvelles directives ? Suggérez simplement un nouveau contrôle avec des menus déroulants et quelques clics. Pas de temps pour une réunion avec une équipe commerciale pour comprendre leurs besoins en données ? Demandez leur vision, puis ajustez le code dans votre flux de travail existant pour qu'il corresponde aux attentes. Tous les contrats—qu'ils soient créés via le code ou l'interface utilisateur—sont interopérables et synchronisés, assurant une cohérence et une compréhension partagée.
L'éditeur Soda Cloud est ici pour faire avancer la vision principale de ce lancement : combler l'écart entre l'ingénierie et les affaires.
En savoir plus sur les contrats de données collaboratifs à l'adresse : https://launch.soda.io/blog/collaborative-data-contracts
Un nouveau langage de contrat pour une expérience unifiée
Nous avons décidé de repenser notre langage de configuration et d'introduire un langage de définition de contrat moderne, appelé Soda Contract Language, conçu pour assurer une responsabilité et un alignement clairs entre les producteurs et les consommateurs de données, s'intégrant parfaitement à l'interface sans code pour prendre en charge les utilisateurs non techniques. Ses bases structurées et prévisibles permettent une lisibilité et une transparence, ainsi qu'un débogage plus simple.
Si vous êtes un ingénieur de données{
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
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