Avaliações 55 Soda
Sentimento Geral da Revisão para Soda
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It seems to have everything we needed when looking for a better more experessive validations tool. When we sat down and brainstormed what we wanted we wrote up some thoughts and desires. When we started doing research and found Soda, it was essentially what we had dreamt up. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
So far there isn't too much to dislike about Soda. Some of the documentation is a bit hard to follow at times, but after spending a few days with it the team has finally gotten the hang out it. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Soda helps users to do validations without need to write the queries which is the easiest way to play the SQL queries. The integrated platform of soda helps data producers and consumers. It has numbers to data sources available such as Snowflake, BigQuery, Amazon Athena or more. The way it is documented is very easy to understand and helps users to play with the data. Soda is definitely a good Data Quality tool. The best part about the Soda is The Soda Agent which containerised Soda Library that deploys in a Kubernetes cluster in cloud devices provider environment such as Azure of AWS.
Features-
Easy to understand
Highly responsive
Anomaly detection environment
Ease of integration
Data Quality Checks & Scheduled checks
Multiple data source available Análise coletada por e hospedada no G2.com.
There are some limitations about Soda like users need to add additional configuration to the data sources in order to see the preview of the dataset. Soda doesn't performed operations like median and mode. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Soda is a very flexible and customizable tool for quality assertions. We use it to validate the integrity of our data lake. Other tools suchs as dbt tests are good for modeld data but are more limited compared to soda that can be very customizable. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
It was a little bit complex in the beggining to integrate with our spark infrastructure but after the first integration was finished the new ones were easier to do. The main issue was due to python libraries conflicts that took some time to solve. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Markup de alto nível de testes DBT que frequentemente me levariam muitas linhas de código para escrever. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Lago de um recurso de observabilidade no Core. Falta de capacidade para realizar testes de impacto/obter um relatório de impacto. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Soda Cloud é uma interface agradável e fácil de usar para interagir com nossos dados e garantir a qualidade dos dados. Os Acordos são um grande sucesso para nós! Isso vai tirar muito trabalho do Jira do cenário e nos permitir focar na qualidade dos dados de implementação rápida. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
O SodaCL será um pouco de curva de aprendizado para alguns de nossos usuários finais de negócios começarem a implementar sua própria qualidade de dados. Mas, pela experiência que temos agora, a curva de aprendizado é bastante gerenciável.
Gostaríamos também de ver os Acordos serem mais colaborativos. Facilitar para os Stakeholders verem quais mudanças foram feitas quando precisam reaprovar um Acordo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
A facilidade de implementação do Soda.io foi essencial para nós promovermos uma cultura de qualidade de dados dentro da nossa empresa. Temos uma ampla gama de equipes e conjuntos de dados, e antes do Soda.io, não havia uma maneira padronizada, consistente e escalável de implementar verificações de qualidade de dados.
O Soda nos permitiu capacitar as unidades de negócios a definir e implementar suas próprias métricas de qualidade, o que impulsionou nossa estratégia de qualidade de dados na empresa. Além disso, a solução tem evoluído rapidamente nos últimos anos, entregando novos recursos muito úteis.
O poder de observabilidade do Soda.io nos proporcionou uma melhor compreensão da nossa qualidade de dados, e agora podemos reagir rapidamente em caso de qualquer incidente.
Outra característica altamente positiva do Soda.io é sua capacidade de integração via API e sua habilidade de se integrar perfeitamente com uma variedade de tecnologias dentro do stack moderno de dados, o que é essencial para nossas necessidades. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Apesar da facilidade de implementação do Soda.io por nossas equipes de engenharia de dados, equipes menos técnicas ainda podem encontrar alguns desafios na criação de verificações de qualidade de dados. No entanto, essas dificuldades têm diminuído com cada novo recurso.
A forma como os conjuntos de dados e tabelas são organizados na interface web (Soda Cloud) poderia ser melhorada. Por exemplo, a criação de grupos ou namespaces para agrupar conjuntos de dados e tabelas dentro do mesmo contexto. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Soda.io tem sido uma revelação para nossas necessidades de qualidade e governança de dados. Nossa organização lida com grandes quantidades de dados, e garantir sua precisão e consistência é fundamental. Soda.io simplificou esse processo imensamente. Uma das características de destaque do Soda.io é sua interface amigável. Mesmo membros da equipe sem extensos conhecimentos técnicos podem navegar na plataforma sem esforço. A capacidade de configurar regras e verificações de qualidade de dados personalizadas teve um impacto significativo em nossos fluxos de trabalho de dados. Podemos identificar e corrigir anomalias e erros de dados rapidamente, o que melhorou nossos processos de tomada de decisão. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Embora o Soda.io ofereça uma interface amigável para operações básicas, alguns de seus recursos mais avançados podem ter uma curva de aprendizado mais acentuada. Usuários com conhecimento técnico limitado podem achar desafiador aproveitar ao máximo as capacidades da plataforma. As capacidades de integração do Soda.io com outras ferramentas e plataformas de software poderiam ser ainda mais aprimoradas. Usuários que dependem de uma variedade de aplicativos de software podem encontrar desafios ao conectar e automatizar processos de qualidade de dados de forma contínua. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
