Witboost simplifie la mise en œuvre de la gouvernance shift left. Plutôt que d'être une réflexion après coup, Witboost vous permet d'intégrer la gouvernance des données dans votre processus de développement.
Ce que j'apprécie le plus, c'est la façon dont Witboost intègre la gouvernance dans le processus, plutôt que de la considérer comme un obstacle. Il est conçu de manière à ce que les politiques et les contrôles soient intégrés dans votre façon de travailler, plutôt que d'être ajoutés par la suite. Cela signifie que la conformité devient plus facile à atteindre, et non plus difficile. En même temps, les équipes de domaine obtiennent une véritable autonomie. Elles peuvent créer, publier et maintenir des produits de données selon leurs propres conditions, en utilisant les modèles et les structures fournis par la plateforme.
Je trouve également que la manière dont Witboost gère les contrats de données est très solide. Il ne s'agit pas seulement de schémas — les contrats sont validés à la fois au moment du déploiement et à l'exécution, et les bonnes personnes sont automatiquement informées si quelque chose ne fonctionne pas. Cela crée un niveau de confiance difficile à atteindre autrement.
J'aime aussi la façon dont il peut être faiblement couplé avec les technologies sous-jacentes. La plateforme s'intègre bien avec des outils comme Snowflake et Collibra, ce qui la fait ressembler davantage à une extension d'un écosystème existant qu'à quelque chose de complètement nouveau que vous devez apprendre depuis le début.
Dans l'ensemble, elle soutient les principes de Data Mesh d'une manière qui semble ancrée dans la réalité, et non théorique.
SP
Stefano P.
Data Mesh Specialist, maximing value of Data in a fragmented and regulatory environment to boost meaningful insights towards Business and Customers
Witboost vous permet de mettre en œuvre un cadre complet de DataOps de bout en bout connecté à une belle place de marché, alimenté par des technologies et des cadres ouverts. Il vous aide à fédérer les technologies actuelles et à en adopter de nouvelles en intégrant des politiques computationnelles dans le cycle de vie complet des produits de données.
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