Avaliações e Detalhes do Produto de Designer Cloud

Step by step configuration, visual presentation Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Complex scheduling and multiple failures Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A capacidade de verificar os efeitos de cada operação nos dados é muito útil.

A documentação das funções é excelente e fácil de consultar.

A exportação de big data é rápida, obrigado.

O aplicativo em nuvem economiza muito tempo, sem problemas de configurações ou compatibilidade com sistemas operacionais. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Infelizmente, a versão gratuita é limitada e não é fácil ter a oportunidade de experimentar a versão completa antes de comprá-la. Infelizmente, a visualização de muitos conjuntos de dados conectados a eles é às vezes complicada, os modelos são sobrepostos e não há possibilidade de reorganizá-los. Eles adicionaram outro tipo de visualização que ainda está em beta por enquanto, provavelmente resolverá o problema. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A facilidade de uso que proporciona agilidade e rapidez para fornecer a visão correta dos dados para o valor de negócio para a empresa. A capacidade de fornecer um pipeline de perfil de dados automatizado e gerenciar via exceção. Você não precisa entender de desenvolvimento para usar o Trifacta, você só precisa entender seus dados e negócios. Facilita para os usuários de negócios usarem o Trifacta. Você pode realizar tarefas complexas de perfilamento e manipulação de dados de forma fácil e com a velocidade necessária que o negócio exige. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu não encontrei nenhuma desvantagem ao usar o Trifacta. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Dataprep é intuitivo de usar se você tem algum conhecimento prévio em manipulação de dados, mas também é uma ótima plataforma para aprender os conceitos de manipulação de dados aplicando-os. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A interface é relativamente lenta. O principal ponto de fraqueza da plataforma, na minha opinião, é o fato de que ela exibe apenas amostras dos dados em vez do conjunto de dados completo - o que pode ser enganoso, especialmente ao trabalhar com funções específicas. Deveria ser possível trabalhar com conjuntos de dados inteiros em vez de apenas amostras. A nova interface de arrastar e soltar não é tão fácil de usar quanto eu gostaria (mesmo que ainda esteja em beta). É relativamente difícil entender como tudo funciona ao arrastar diferentes receitas. Ajudaria ter um guia abrangente sobre como usar essa nova funcionalidade. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Estou em aprendizado de máquina e IA como analista de dados. Trifacta é, de longe, o software mais conveniente que já usei. Sou capaz de criar fluxos e salvá-los para usar essas transformações de dados novamente quando executamos relatórios semelhantes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu gostaria que o Trifacta se integrasse um pouco mais para poder se encaixar nas minhas aplicações ou desenvolvimento. Mas funciona muito bem do jeito que está. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A facilidade de carregar dados não limpos no BigQuery. Diferentes formatos e edições podem ser feitos durante o carregamento. O recurso de mostrar o número de registros que não se alinham ao tipo de dados torna isso extremamente útil. A funcionalidade de agendamento que funciona perfeitamente. Os múltiplos formatos e locais de entrada e saída diferentes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Quando o número de registros não limpos é mostrado, deve haver uma maneira de visualizar apenas esses e ser capaz de corrigir cada um deles ou ter um recurso para fazer edições em registros específicos.

Deve haver uma maneira de notificar quando há um erro, um e-mail para o proprietário do fluxo.

Acesso padrão a todos os fluxos de trabalho dentro da organização, em vez de precisar compartilhá-los um por um. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Trifacta é fácil de aprender e usar, importar, limpar dados e exportar para outro sistema (no nosso caso Bigquery) é realmente simples e intuitivo. A sugestão da ferramenta sobre opções de limpeza de dados é também muito precisa.

Para um sistema baseado em nuvem, os uploads de dados são incrivelmente rápidos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Falta algumas das funcionalidades dos concorrentes, como a configuração de um espaço de trabalho conjunto, embora fluxos e conjuntos de dados possam ser enviados para outros, seria ótimo compartilhar algum tipo de projeto com colegas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto da capacidade de transformar os dados no Google Cloud Data Prep sem codificação, é uma mudança absoluta para usuários de negócios que trabalham com dados diariamente, mas não têm habilidades de codificação. Também gostamos dos recursos de IA onde podemos transformar os dados por exemplo, o que nos dá a capacidade de fornecer alguns exemplos e o datapre cuida da transformação. Também gostamos da capacidade de integrar o datapre com o restante dos serviços em nuvem na Google Cloud Platform, como Bigquery e Google Cloud Storage. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A versão atual que usamos não tinha a capacidade de se conectar a um banco de dados local como o Oracle, tivemos que criar trabalhos em Python, o que consome tempo, e tivemos que depender da equipe de TI para concluir a tarefa. Gostaríamos também de ver a funcionalidade de extrair dados em arquivos xlsx, o que atualmente não vemos. Existe uma funcionalidade para orquestrar Fluxos de Dados sem usar agendadores de terceiros como o Airflow? Funcionalidade para criar filtros personalizados (em um menu suspenso). Somos absolutamente novos na linguagem de programação Wrangler, então tivemos que aprender a construir algumas transformações personalizadas que não estavam disponíveis prontamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Processamento de dados com o clique de botões. Recursos como Join e outras transformações são muito úteis. Em vez de usar bibliotecas Python, esta é a maneira mais rápida de processar dados. Além disso, sua afiliação com a plataforma Google Cloud ajuda a criar o modelo em um curto período de tempo. Os dados processados usando o Trifacta Dataprep podem ser usados diretamente para AutoML Tables. Ele fornece insights como a correlação entre colunas. A interface exibe o histograma mostrando a distribuição dos dados, juntamente com o histograma, o Dataprep exibe o tipo de dado, ou seja, categórico ou numérico. Também possui o recurso para tipos de dados padrão como data, número de telefone, endereço, etc. Ele também pode processar dados no formato .json em dados estruturados úteis para Machine Learning. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A interface às vezes é lenta, poderia ser mais suave e leve. Não há muitos recursos disponíveis, tutoriais em vídeo no Youtube, se produzidos, podem ajudar muito. Análise coletada por e hospedada no G2.com.