Datafold

Datafold est une plateforme unifiée pour une qualité de données proactive, spécialement conçue pour renforcer les équipes d'ingénierie des données. Elle s'attaque aux aspects les plus critiques et les plus difficiles des flux de travail de données modernes : garantir l'intégrité absolue des données et rationaliser la modernisation de l'infrastructure de données. En exploitant la puissance de l'IA, des grands modèles de langage (LLM) avancés et de sa technologie propriétaire de "comparaison de données" (data diffing), Datafold automatise les tâches les plus sujettes aux erreurs et les plus chronophages. Cela permet aux équipes de créer des produits de données hautement fiables à un rythme beaucoup plus rapide.

La plateforme est fondée sur le principe que la qualité des données doit être une partie proactive et intégrante du cycle de vie du développement, et non une réflexion après coup réactive. Elle fournit les outils nécessaires aux entreprises pour dépasser les limites des systèmes hérités et construire en toute confiance une pile de données prête pour l'IA avec une vitesse et une précision inégalées.

Comment utiliser Datafold

Datafold s'intègre de manière transparente dans les flux de travail d'ingénierie des données existants, offrant une approche structurée et automatisée pour diverses tâches.

Pour les migrations de données :

1. Planifier : Utilisez la lignée détaillée au niveau des colonnes pour cartographier toutes les dépendances de données et évaluer avec précision la complexité de la migration. Cela crée un plan directeur complet, rendant les délais du projet prévisibles et transparents.
2. Traduire : L'Agent de Migration Datafold (DMA), piloté par l'IA, convertit automatiquement n'importe quel dialecte SQL ou logique de transformation basée sur une interface graphique dans la syntaxe du système cible (par exemple, migration d'Oracle PL/SQL vers Snowflake SQL). Il emploie une boucle de rétroaction intelligente pour affiner itérativement le code jusqu'à l'obtention d'une parité fonctionnelle parfaite.
3. Valider : C'est là que la capacité principale de "comparaison de données" de Datafold excelle. Elle effectue une comparaison au niveau des valeurs de chaque enregistrement entre les systèmes hérité et nouveau, vérifiant automatiquement une précision des données de 100 % sans nécessiter d'échantillonnage manuel ou de scripts fastidieux.
4. Livrer : Après une validation réussie, Datafold génère des rapports complets et des preuves de comparaison de données auditables. Cela fournit une preuve concrète de la parité des données, ce qui accélère l'approbation des parties prenantes et permet le démantèlement confiant du système hérité.

Pour les tests de qualité des données en CI/CD :

1. Intégration : Connectez Datafold à votre système de contrôle de version, tel que GitHub ou GitLab.
2. Tests automatisés : Lorsqu'un développeur ouvre une demande de tirage (pull request) contenant des modifications du code de transformation des données (par exemple, un modèle dbt), Datafold est automatiquement déclenché pour exécuter une comparaison de données entre les environnements de développement et de production.
3. Examiner et déployer : Les résultats sont publiés sous forme de commentaire clair et concis dans la demande de tirage. Cela permet aux relecteurs de voir l'impact exact des modifications du code sur les données au niveau des valeurs, empêchant ainsi les problèmes de qualité des données d'atteindre la production.

Fonctionnalités principales de Datafold

• Migration de données alimentée par l'IA (Agent de Migration Datafold - DMA) : Automatise l'ensemble du cycle de vie de la migration, de la traduction du code SQL entre des dialectes disparates à la validation complète de bout en bout. Il gère intelligemment les cas limites complexes, tels que les différences de traitement des types de données, les fonctions non déterministes et l'encodage des caractères, pour une migration jusqu'à 6 fois plus rapide.
• Comparaison de données (Data Diffing) : Un puissant moteur de validation qui effectue des comparaisons efficaces au niveau des valeurs sur des ensembles de données entiers, même ceux contenant des milliards de lignes. Il identifie avec précision toute addition, suppression ou modification pour garantir une parité des données à 100 %.
• Tests CI/CD proactifs : S'intègre directement dans le flux de travail de développement (test shift-left) pour tester le code de transformation des données avant le déploiement. Il inclut une analyse d'impact pour visualiser comment les changements affectent les tables en aval, les tableaux de bord de BI et les pipelines ETL inversés.
• Surveillance et observabilité des données : Fournit une détection d'anomalies alimentée par le ML pour surveiller la santé des données en production. Les utilisateurs peuvent définir des moniteurs en tant que code (YAML) ou via l'interface utilisateur pour les métriques, les changements de schéma et les comparaisons programmées entre bases de données, avec des alertes en temps réel via Slack, PagerDuty et e-mail.
• Lignée au niveau des colonnes : Fournit une carte complète des dépendances de données qui s'étend au-delà de l'entrepôt de données aux outils de BI (Tableau, Looker, Power BI) et à d'autres applications. C'est crucial pour l'analyse d'impact, l'analyse des causes profondes et la conformité.
• Test de réplication des données : Valide en continu les données entre les systèmes source et cible dans les pipelines de réplication en cours, garantissant que les données critiques restent synchronisées et précises à tout moment.

Cas d'utilisation pour Datafold

• Modernisation de la pile de données : Accélérez considérablement les migrations depuis des systèmes hérités (par exemple, Oracle, Teradata, SQL Server) vers des plateformes de données cloud modernes (par exemple, Snowflake, BigQuery, Databricks). Par exemple, Faire a migré plus de 5 000 tables de Redshift vers Snowflake six mois avant la date prévue en utilisant Datafold.
• Développement et tests dbt : Optimisez les flux de travail dbt en testant automatiquement chaque demande de tirage, garantissant que les modifications apportées aux modèles dbt n'introduisent pas de régressions de la qualité des données.
• Garantir la précision des tableaux de bord de BI : Utilisez la lignée au niveau des colonnes pour tracer les données de leur source jusqu'aux tableaux de bord de BI, en vous assurant que les rapports d'activité sont construits sur une base de données fiable et précise.
• Validation des pipelines de réplication : Pour les organisations utilisant des outils d'ingestion de données comme Fivetran ou Airbyte, Datafold peut programmer des comparaisons de données régulières pour certifier que les données dans l'entrepôt de destination reflètent parfaitement la source.

Avantages de Datafold

• Vitesse sans précédent : Réduit les délais de migration de plusieurs années à quelques semaines en automatisant les parties les plus laborieuses du processus.
• Précision garantie : Va au-delà du simple comptage de lignes pour une validation exhaustive au niveau des valeurs, éliminant le risque de perte ou de corruption de données.
• Augmentation de la vélocité des développeurs : Détecte les bogues de données tôt dans le pipeline CI/CD, permettant aux ingénieurs de livrer du code plus rapidement et avec plus de confiance.
• Proactif, pas réactif : Met en œuvre une philosophie "shift-left" pour la qualité des données, prévenant les problèmes avant qu'ils ne puissent impacter les systèmes de production et les opérations commerciales.
• Confiance et collaboration améliorées : Fournit une preuve auditable et indéniable de la qualité des données, ce qui renforce la confiance avec les parties prenantes et rationalise les approbations de projets.
• Déploiement sécurisé et flexible : Offre plusieurs modèles de déploiement (SaaS, VPC à locataire unique, auto-hébergé) et est conforme aux principales normes telles que SOC2 Type II, GDPR et HIPAA.

Tarification et plans

Datafold propose une tarification personnalisée adaptée aux besoins uniques de chaque équipe. Le modèle de tarification est principalement basé sur le nombre d'utilisateurs et le volume de tables surveillées и testées. Bien que la plateforme soit généralement vendue comme une solution complète, des fonctionnalités spécifiques, telles que la conversion et la validation de migration unique ou la lignée au niveau des colonnes autonome, peuvent être achetées séparément. Pour obtenir un devis précis, les clients potentiels doivent contacter l'équipe de vente de Datafold en demandant une démonstration sur leur site officiel.