Avaliações e Detalhes do Produto de Sifflet

A interface e a experiência do usuário são agradáveis de usar.

Existem boas integrações para trabalhar com diferentes pilhas de dados.

A ferramenta é responsiva.

Existem amplas configurações para monitores e quais verificações de qualidade de dados queremos acompanhar.

A capacidade da empresa de iterar rapidamente para implementar ou melhorar recursos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não posso dizer que não amo o seguinte, mas como não vemos a necessidade de usá-los, sinto que o catálogo de dados e o glossário são ferramentas que provavelmente são boas para algumas equipes, mas no nosso caso são completamente inúteis. Eu gosto da integração com o Slack, no entanto, estou esperando por grandes melhorias (modelagem e formato, para obter mensagens mais densas/mais leves) em como os alertas são enviados e esperando por resolução automática. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Trabalhamos com a Sifflet há cerca de 2 anos. Isso inclui muitas equipes de toda a nossa organização que trabalham com dados ou usam dados para tomar decisões.

Os problemas são identificados mais cedo do ponto de vista dos engenheiros, podemos detectá-los proativamente e evitar conversas constrangedoras com os stakeholders.

O suporte ao cliente é outro grande benefício de trabalhar com esta empresa, eles oferecem uma abordagem individualista excelente, respostas rápidas/suporte. E estão sempre procurando melhorar seu produto com base no feedback. É revigorante depois de muitas empresas fazerem exatamente o oposto. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O rastreamento de linhagem pode se tornar bastante confuso às vezes, especialmente com arquitetura complicada em Data Warehouses. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Capacity to create&deploy DQ monitor rules easily from UI or using deploy as code module

Capacity to add multiple tag values on any DQ monitor rules to facilitate filtering criteria based on those tags values, asset, severity values..

Capacity to use both search bar criteria (status of last DQ moniror runs combined with some predefined attributes such as severity, last run date..and free text to type to search for Monitor names).

Capacity to pin any DQ monitor or Asset to get a bookmark access from Dashboard pane

Capacity to get for each incidents the detailed list of compromised Dashboards (Power BI reports in our case) Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Data lineage module should be enriched by adding to filter pane :

- Capacity to expand in one click all assets linked to initial targeted asset in order to get a full picture of upstream and downstream linked assets.

- Capacity to view for each existing DQ monitor type (ReferentialIntegrity, DuplicatePercentage..) corresponding consolidated number of incidents present on targeted asset and ideally from filter pane possibility to refine incident number per type of monitor run we want to highlight on targeted asset and also possibility to refine each consolidated DQ monitor incident type number per severity level.

- On Incident module possibility to group into one incident multiple distinct DQ monitor alerts that are concerning same asset but on distinct columns for instance but applying to one common dimension value (country for instance) in order to mutualize all of these incidents into one unique ticketing creation process and root cause analysis to address to asset owner.

- Possibility to put on hold or snooze mode recurring DQ monitor alert on same asset and same grouping dimension value that is repeating over and over again on a daily basis if error threshold value is quite identical from one day to another. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Para mim, a facilidade com que posso monitorar a atualidade, qualidade e linhagem dos meus dados é o diferencial. A integração perfeita com outras tecnologias em nossa pilha de análise de dados, especialmente dbt e Bigquery, faz com que seja uma adição útil para construir uma pilha de dados moderna em minha empresa. Também tem sido muito útil para nossos stakeholders encontrarem facilmente e rapidamente seus ativos de dados e terminologias e definições de negócios. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

For the purpose for which Sifflet was made, I'm yet to see a downside. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Interface do usuário

Seção de monitoramento

Regras para consistência, completude, precisão

Atribuição de incidentes e resoluções Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não muito, mas recentemente, quando estávamos tentando sifflet, não vimos a consulta ou o código que quebrou essas regras ou as linhas que não cumpriram essas regras. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Sou engenheiro de dados responsável pela qualidade dos dados na minha empresa e, com o Sifflet, consigo realizar múltiplas verificações de qualidade (nulos, padrões de sazonalidade, valores inválidos...) de forma muito fácil e rápida. Até agora, após alguns dias de uso, identifiquei alguns problemas (por exemplo, regex inválido) que estavam fora do radar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O principal problema com o Sifflet para mim é o número de modelos de monitor disponíveis, que pode ser avassalador para novos usuários. Eu diria que a curva de aprendizado é bastante íngreme para o Sifflet. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Sifflet é uma ótima ferramenta que nos ajuda a monitorar nossos Ativos de Dados de forma eficiente. Após implementar a ferramenta em nossa Infraestrutura, conseguimos identificar problemas rapidamente e corrigi-los imediatamente. Observamos uma queda constante nas reclamações dos usuários finais sobre dados ausentes ou errôneos. Com a excelente ferramenta, a equipe por trás dela também tem sido extremamente solidária e paciente com quaisquer dúvidas ou perguntas que temos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A única desvantagem que vejo é que, com a ferramenta sendo bastante nova, muitas mudanças impedem o usuário de se familiarizar com o produto. Mas essas mudanças tornam o produto melhor a longo prazo... então, não é realmente uma desvantagem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Já faz 6 meses desde que começamos a usar o Sifflet. Várias equipes dentro da nossa empresa usam o Sifflet agora. Isso nos tornou proativos em encontrar problemas de dados em vez de sermos reativos após um problema de dados ter sido levantado.

O Sifflet é um divisor de águas, conseguimos identificar problemas mais cedo, dentro de um ou dois dias, e tomar medidas para resolvê-los, potencialmente nos poupando receita.

Um aspecto importante em que o Sifflet se destaca é na criação de monitores que verificam a discrepância entre tabelas.

O Sifflet está ajudando a construir mais confiança em nossos dados.

Em termos de facilidade de uso - Algumas partes são intuitivas, algumas partes nos levaram algum tempo para nos acostumarmos.

E por último, mas não menos importante, nossa interação com o Sifflet tem sido ótima. Eles são acolhedores, conhecedores. Eles nos apoiam sempre que temos problemas/perguntas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Há uma quantidade considerável de esforço para se integrar ao Sifflet. Precisamos criar monitor(es) para cada tabela/visualização em vez de o Sifflet monitorar automaticamente a completude, atualidade, mudanças de esquema.

Ao mesmo tempo, ficamos sobrecarregados muitas vezes com o número de alertas. Precisamos dedicar tempo todos os dias para garantir que marcamos o incidente adequadamente - Falso Positivo, Corrigido, Problema Conhecido, etc.

Esta frase provavelmente se limita ao Bigquery e a como as consultas são escritas em nossa empresa - A linhagem ainda não está completa. Melhorou desde que começamos, mas ainda não conseguimos ver todas as tabelas nela. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Sifflet é mais do que apenas observabilidade de dados, claro que isso é o pão com manteiga. O que eu amo é toda a funcionalidade adicional, como a linhagem, catálogo, glossário e extensão do Chrome. Como o Sifflet faz isso melhor para mim é a profunda interconectividade de todos esses ativos. Posso começar em um lugar e mergulhar profundamente e explorar todos os diferentes elementos e facetas de um Produto de Dados.

O que descobri na minha implantação é que permitiu que diferentes perfis de usuários, desde engenheiros, cientistas, vendedores, profissionais de marketing, jornalistas, começassem melhor na área de observabilidade/governança com a qual se sentem mais confortáveis e aprendessem o que mais está associado. Isso impulsionou profundamente nossos esforços de qualidade e unidade de dados.

Chamamos o Sifflet de nossa Biblioteca de Dados, porque essa é a função poderosa que ele desempenha. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não é um grande problema, mas permitir mudar o papel padrão ao se inscrever! Os usuários recebem o papel padrão do sistema ao fazer login pela primeira vez com SSO, depois reatribuímos uma vez que eles estão dentro. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Começamos a usar o Sifflet há 3 meses e ele já nos ajudou a monitorar a qualidade dos dados de nossas tabelas transformadas mais críticas. Também permitiu que algumas equipes monitorassem indicadores de negócios, que ninguém tinha tempo de acompanhar tão de perto. Por enquanto, estamos muito satisfeitos com o recurso de "monitores" do Sifflet: é fácil de usar, a integração de todas as nossas tabelas foi muito rápida e a implementação ou modificação de monitores é bastante clara (e continua ficando mais clara com as atualizações regulares da ferramenta). Em breve, começaremos a usar os outros recursos disponíveis, como o Catálogo de Dados e o Glossário de Negócios, que também parecem bem pensados e facilmente acionáveis. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Por enquanto, não vejo nenhuma desvantagem real em relação ao Sifflet, considerando o fato de que todos os nossos pontos problemáticos foram rapidamente resolvidos pela equipe do Sifflet. Análise coletada por e hospedada no G2.com.