Datafold

O Datafold é uma plataforma unificada para qualidade de dados proativa, projetada especificamente para capacitar equipes de engenharia de dados. Ele aborda os aspectos mais críticos e desafiadores dos fluxos de trabalho de dados modernos: garantir a integridade absoluta dos dados e otimizar a modernização da infraestrutura de dados. Ao aproveitar o poder da IA, Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) avançados e sua tecnologia proprietária de "comparação de dados" (data diffing), o Datafold automatiza as tarefas mais propensas a erros e demoradas. Isso permite que as equipes construam produtos de dados altamente confiáveis em um ritmo muito mais rápido.

A plataforma é fundada no princípio de que a qualidade dos dados deve ser uma parte proativa e integral do ciclo de vida do desenvolvimento, não uma reflexão tardia reativa. Ela fornece as ferramentas necessárias para que as empresas superem as limitações dos sistemas legados e construam com confiança uma pilha de dados pronta para IA com velocidade e precisão inigualáveis.

Como usar o Datafold

O Datafold se integra perfeitamente aos fluxos de trabalho de engenharia de dados existentes, fornecendo uma abordagem estruturada e automatizada para várias tarefas.

Para Migrações de Dados:

1. Planejar: Utilize a linhagem detalhada em nível de coluna para mapear todas as dependências de dados e avaliar com precisão a complexidade da migração. Isso cria um plano detalhado, tornando os cronogramas do projeto previsíveis e transparentes.
2. Traduzir: O Agente de Migração do Datafold (DMA), impulsionado por IA, converte automaticamente qualquer dialeto SQL ou lógica de transformação baseada em GUI para a sintaxe do sistema de destino (por exemplo, migrando de Oracle PL/SQL para Snowflake SQL). Ele emprega um loop de feedback inteligente para refinar iterativamente o código até que a paridade funcional perfeita seja alcançada.
3. Validar: É aqui que a capacidade central de "comparação de dados" do Datafold se destaca. Ele realiza uma comparação em nível de valor de cada registro entre os sistemas legado e novo, verificando automaticamente 100% de precisão dos dados sem a necessidade de amostragem manual ou scripts tediosos.
4. Entregar: Após a validação bem-sucedida, o Datafold gera relatórios abrangentes e evidências de comparação de dados auditáveis. Isso fornece prova concreta da paridade dos dados, o que acelera a aprovação das partes interessadas e permite o descomissionamento confiante do sistema legado.

Para Testes de Qualidade de Dados em CI/CD:

1. Integração: Conecte o Datafold ao seu sistema de controle de versão, como GitHub ou GitLab.
2. Teste Automatizado: Quando um desenvolvedor abre um pull request contendo alterações no código de transformação de dados (por exemplo, um modelo dbt), o Datafold é acionado automaticamente para executar uma comparação de dados entre os ambientes de desenvolvimento и produção.
3. Revisar e Implantar: Os resultados são postados como um comentário claro e conciso dentro do pull request. Isso permite que os revisores vejam o impacto exato das alterações do código nos dados em nível de valor, impedindo que problemas de qualidade de dados cheguem à produção.

Recursos principais do Datafold

• Migração de Dados Alimentada por IA (Agente de Migração do Datafold - DMA): Automatiza todo o ciclo de vida da migração, desde a tradução de código SQL entre dialetos díspares até a validação completa de ponta a ponta. Ele lida de forma inteligente com casos de borda complexos, como diferenças no tratamento de tipos de dados, funções não determinísticas e codificação de caracteres, para entregar uma migração até 6x mais rápida.
• Comparação de Dados (Data Diffing): Um poderoso motor de validação que realiza comparações eficientes em nível de valor de conjuntos de dados inteiros, mesmo aqueles com bilhões de linhas. Ele identifica com precisão quaisquer adições, exclusões ou modificações para garantir 100% de paridade de dados.
• Teste Proativo de CI/CD: Integra-se diretamente ao fluxo de trabalho de desenvolvimento (teste shift-left) para testar o código de transformação de dados antes da implantação. Inclui análise de impacto para visualizar como as alterações afetam tabelas downstream, painéis de BI e pipelines de ETL reverso.
• Monitoramento e Observabilidade de Dados: Fornece detecção de anomalias alimentada por ML para monitorar a saúde dos dados em produção. Os usuários podem definir monitores como código (YAML) ou via UI para métricas, alterações de esquema e comparações agendadas entre bancos de dados, com alertas em tempo real via Slack, PagerDuty e e-mail.
• Linhagem em Nível de Coluna: Oferece um mapa abrangente de dependências de dados que se estende além do data warehouse para ferramentas de BI (Tableau, Looker, Power BI) e outras aplicações. Isso é crucial para análise de impacto, análise de causa raiz e conformidade.
• Teste de Replicação de Dados: Valida continuamente os dados entre os sistemas de origem e de destino em pipelines de replicação contínuos, garantindo que os dados de missão crítica permaneçam sincronizados e precisos o tempo todo.

Casos de uso para o Datafold

• Modernização da Pilha de Dados: Acelere drasticamente as migrações de sistemas legados (por exemplo, Oracle, Teradata, SQL Server) para plataformas de dados em nuvem modernas (por exemplo, Snowflake, BigQuery, Databricks). Por exemplo, a Faire migrou mais de 5.000 tabelas do Redshift para o Snowflake seis meses antes do previsto usando o Datafold.
• Desenvolvimento e Teste de dbt: Potencialize os fluxos de trabalho do dbt testando automaticamente cada pull request, garantindo que as alterações nos modelos dbt não introduzam regressões na qualidade dos dados.
• Garantia da Precisão do Painel de BI: Use a linhagem em nível de coluna para rastrear os dados desde a origem até os painéis de BI, garantindo que os relatórios de negócios sejam construídos sobre uma base de dados confiável e precisa.
• Validação de Pipelines de Replicação: Para organizações que usam ferramentas de ingestão de dados como Fivetran ou Airbyte, o Datafold pode agendar comparações de dados regulares para certificar que os dados no data warehouse de destino espelham perfeitamente a origem.

Vantagens do Datafold

• Velocidade Sem Precedentes: Comprime os cronogramas de migração de anos para semanas, automatizando as partes mais trabalhosas do processo.
• Precisão Garantida: Vai além da simples contagem de linhas para uma validação exaustiva em nível de valor, eliminando o risco de perda ou corrupção de dados.
• Aumento da Velocidade do Desenvolvedor: Captura bugs de dados no início do pipeline de CI/CD, capacitando os engenheiros a entregar código mais rápido e com maior confiança.
• Proativo, Não Reativo: Implementa uma filosofia "shift-left" para a qualidade dos dados, prevenindo problemas antes que possam impactar os sistemas de produção e as operações de negócios.
• Confiança e Colaboração Aprimoradas: Fornece prova auditável e inegável da qualidade dos dados, o que constrói confiança com as partes interessadas do negócio e otimiza as aprovações de projetos.
• Implantação Segura e Flexível: Oferece múltiplos modelos de implantação (SaaS, VPC de locatário único, auto-hospedado) e está em conformidade com os principais padrões como SOC2 Tipo II, GDPR e HIPAA.

Preços e planos

O Datafold oferece preços personalizados, adaptados aos requisitos exclusivos de cada equipe. O modelo de preços baseia-se principalmente no número de usuários e no volume de tabelas sendo monitoradas e testadas. Embora a plataforma seja normalmente vendida como uma solução abrangente, recursos específicos, como conversão e validação de migração única ou linhagem de nível de coluna independente, podem ser adquiridos separadamente. Para obter uma cotação de preço precisa, os clientes em potencial devem entrar em contato com a equipe de vendas do Datafold solicitando uma demonstração em seu site oficial.