Es simplemente lo fácil que es de usar. Cuando lo implementamos por primera vez, me sorprendió lo rápido que pudimos conectarnos a, como, múltiples fuentes de datos. No tuvimos un gran dolor de cabeza con la configuración, lo cual fue genial. La implementación no fue tan mala, especialmente comparada con algunas otras herramientas de BI que usamos. Quiero decir, no fue 100% fluida, tuvimos algunos pequeños contratiempos, pero en general lo pusimos en marcha mucho más fácil de lo que esperaba. Tiene un conjunto de características bastante rico: las reflexiones y la aceleración son geniales para el rendimiento, incluso si al principio se siente un poco abrumador. Integrarlo con nuestras cosas existentes, como nuestros buckets de AWS S3 y Snowflake, fue bastante sencillo. No hubo un gran drama ahí. Oh, y el editor de SQL es mucho mejor de lo que pensé que sería. En general, simplemente se siente como una herramienta construida para la velocidad y la flexibilidad. Lo usamos a veces varias veces al día cuando tengo que hacer análisis ad-hoc o explorar grandes conjuntos de datos. Sí, definitivamente hay una curva de aprendizaje, no lo niego. Pero una vez que la superas, te das cuenta de lo poderosa que es.

Me encanta la capacidad de la plataforma para conectarse a una amplia gama de fuentes de datos, incluyendo bases de datos relacionales (PostgreSQL, MySQL, Oracle, MS SQL), sistemas NoSQL (MongoDB, Elasticsearch) y almacenamiento en la nube o basado en archivos como S3 y HDFS, sin requerir complejas canalizaciones ETL. Este enfoque simplifica la integración de datos y reduce la carga de trabajo de ingeniería. El motor de consultas SQL es altamente eficiente, ofreciendo tiempos de respuesta de menos de un segundo incluso en grandes conjuntos de datos, y admite visualización de datos en vivo y vistas previas dinámicas durante la preparación de consultas. La función de reflejos de datos actúa como una capa de caché inteligente, optimizando el rendimiento de las consultas y permitiendo actualizaciones de paneles de control de baja latencia para cargas de trabajo de BI. Los conjuntos de datos virtuales de la plataforma permiten encapsular y reutilizar lógica de consultas complejas, apoyando principios de datos como código, tales como control de versiones similar a Git y experimentación. La arquitectura nativa de la nube ofrece escalado elástico de cómputo y está disponible como un servicio gestionado en AWS y Azure, lo que la hace adecuada tanto para implementaciones locales como en la nube. Admite control de acceso basado en roles y multitenencia, lo cual es esencial para entornos empresariales con fuertes requisitos de gobernanza de datos.

Me gusta el hecho de que puedes consultar directamente s3 y hdfs y también admite power bi como integración.