Corrigez les pipelines de données, avant que les données erronées n’atteignent la production.
Détectez les problèmes de qualité des données rapidement, intégrez les correctifs dans vos pipelines et flux de travail, et assurez le bon fonctionnement de votre entreprise.
Adopté par
Corrigez les pipelines de données, avant que les données erronées n’atteignent la production.
Détectez les problèmes de qualité des données rapidement, intégrez les correctifs dans vos pipelines et flux de travail, et assurez le bon fonctionnement de votre entreprise.
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Détectez les problèmes de qualité des données rapidement, intégrez les correctifs dans vos pipelines et flux de travail, et assurez le bon fonctionnement de votre entreprise.
Adopté par
Adoptez une approche shift-left de la qualité des données dans vos pipelines
Testez et surveillez les données dans vos flux de travail, détectez les problèmes tôt et envoyez les alertes à l'équipe appropriée.
Détection précoce, résolution en amont
Routage automatique des incidents vers le bon responsable, afin que les problèmes soient résolus plus rapidement et que les équipes restent synchronisées.
Des corrections riches en contexte là où elles ont le plus d'impact
Chaque vérification échouée est accompagnée d'un contexte complet, de la lignée et de la règle du contrat. Les ingénieurs peuvent diagnostiquer rapidement et appliquer des corrections ciblées au sein du pipeline.
Flux de travail de remédiation automatisée
Les enregistrements défaillants sont directement acheminés vers les flux de travail opérationnels et les systèmes en amont. Les corrections peuvent être automatisées ou dirigées vers l'équipe appropriée.
Adoptez une approche shift-left de la qualité des données dans vos pipelines
Testez et surveillez les données dans vos flux de travail, détectez les problèmes tôt et envoyez les alertes à l'équipe appropriée.
Détection précoce, résolution en amont
Routage automatique des incidents vers le bon responsable, afin que les problèmes soient résolus plus rapidement et que les équipes restent synchronisées.
Des corrections riches en contexte là où elles ont le plus d'impact
Chaque vérification échouée est accompagnée d'un contexte complet, de la lignée et de la règle du contrat. Les ingénieurs peuvent diagnostiquer rapidement et appliquer des corrections ciblées au sein du pipeline.
Flux de travail de remédiation automatisée
Les enregistrements défaillants sont directement acheminés vers les flux de travail opérationnels et les systèmes en amont. Les corrections peuvent être automatisées ou dirigées vers l'équipe appropriée.
Adoptez une approche shift-left de la qualité des données dans vos pipelines
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Détection précoce, résolution en amont
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Des corrections riches en contexte là où elles ont le plus d'impact
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Flux de travail de remédiation automatisée
Les enregistrements défaillants sont directement acheminés vers les flux de travail opérationnels et les systèmes en amont. Les corrections peuvent être automatisées ou dirigées vers l'équipe appropriée.
Identifiez et résolvez les problèmes de données avant qu'ils n'atteignent la production
Soda s'intègre directement dans vos pipelines de développement et CI/CD pour tester la qualité des données tôt et fréquemment. En validant les données à chaque étape, de l'ingestion à la transformation, Soda détecte les changements de schéma, les discordances de rapprochement, les valeurs manquantes et les anomalies avant qu'elles n'affectent les tableaux de bord, les modèles d'apprentissage automatique ou les consommateurs en aval. Identifiez les problèmes en amont, résolvez-les instantanément, et assurez-vous que chaque flux de travail de données fonctionne parfaitement.
Identifiez et résolvez les problèmes de données avant qu'ils n'atteignent la production
Soda s'intègre directement dans vos pipelines de développement et CI/CD pour tester la qualité des données tôt et fréquemment. En validant les données à chaque étape, de l'ingestion à la transformation, Soda détecte les changements de schéma, les discordances de rapprochement, les valeurs manquantes et les anomalies avant qu'elles n'affectent les tableaux de bord, les modèles d'apprentissage automatique ou les consommateurs en aval. Identifiez les problèmes en amont, résolvez-les instantanément, et assurez-vous que chaque flux de travail de données fonctionne parfaitement.
Identifiez et résolvez les problèmes de données avant qu'ils n'atteignent la production
Soda s'intègre directement dans vos pipelines de développement et CI/CD pour tester la qualité des données tôt et fréquemment. En validant les données à chaque étape, de l'ingestion à la transformation, Soda détecte les changements de schéma, les discordances de rapprochement, les valeurs manquantes et les anomalies avant qu'elles n'affectent les tableaux de bord, les modèles d'apprentissage automatique ou les consommateurs en aval. Identifiez les problèmes en amont, résolvez-les instantanément, et assurez-vous que chaque flux de travail de données fonctionne parfaitement.
Intégrez Soda dans vos pipelines pour détecter et résoudre rapidement les problèmes
Exécutez des contrôles de qualité des données dans vos pipelines, de l'ingestion à la transformation, en utilisant des outils tels qu'Airflow, Dagster, et dbt Cloud, ainsi que des plateformes de données comme Databricks, Snowflake, et BigQuery.
Intégrez Soda dans vos pipelines pour détecter et résoudre rapidement les problèmes
Exécutez des contrôles de qualité des données dans vos pipelines, de l'ingestion à la transformation, en utilisant des outils tels qu'Airflow, Dagster, et dbt Cloud, ainsi que des plateformes de données comme Databricks, Snowflake, et BigQuery.
Intégrez Soda dans vos pipelines pour détecter et résoudre rapidement les problèmes
Exécutez des contrôles de qualité des données dans vos pipelines, de l'ingestion à la transformation, en utilisant des outils tels qu'Airflow, Dagster, et dbt Cloud, ainsi que des plateformes de données comme Databricks, Snowflake, et BigQuery.
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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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
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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
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Gu Xie
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Solutions
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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.
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