Recensioni e Dettagli del Prodotto Elementary Data

Questo progetto combina una mentalità da startup con un approccio open-source, prosperando grazie al feedback e migliorando continuamente. Configurare una base solida per l'osservabilità dei dati è rapido ed efficiente, grazie al loro sistema di configurazione batch intuitivo e all'approccio nativo dbt.

L'interfaccia utente è pulita e facile da usare, ma c'è spazio per miglioramenti nel rendere più semplice filtrare e agire sugli avvisi.

Inoltre, mi piace lo spirito incredibile del team e il loro impegno nel migliorare lo strumento. Ascoltano attivamente il feedback. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Le integrazioni limitate con ulteriori piattaforme BI e sistemi di ticketing riducono la flessibilità dello strumento e la sua capacità di adattarsi senza problemi a flussi di lavoro diversi. Espandere queste integrazioni migliorerebbe significativamente la sua versatilità. Inoltre, le opzioni di filtraggio dell'interfaccia utente potrebbero essere più robuste, consentendo agli utenti di identificare e agire rapidamente su problemi critici. Migliorare queste aree renderebbe lo strumento più efficiente, adattabile e facile da usare per una gamma più ampia di team. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Flessibilità di integrazione, in particolare con modelli dbt e adattatori per data warehouse rilevanti; versione CLI gratuita che è abbastanza buona per iniziare e configurazione personalizzata; punteggio di salute dei dati - rilascio recente, misurazione della validità dei dati su 6 dimensioni; lineage delle colonne Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La soluzione del catalogo è piuttosto grezza, investirei comunque in una soluzione di catalogo dati separata e matura. Alcune integrazioni (come con strumenti BI o GitHub) dipendono da chiavi private, non da modi più nuovi e pubblici per autenticarsi (o almeno non li ho trovati).

Il comportamento degli avvisi dovrebbe essere regolato per evitare la fatica da avvisi, il comportamento predefinito potrebbe non essere applicabile al caso d'uso. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Elementary Data eccelle nel semplificare il processo di monitoraggio della qualità dei dati. La sua interfaccia intuitiva e l'integrazione senza soluzione di continuità con lo stack di dati moderno lo rendono uno strumento eccezionale. Apprezzo particolarmente il rilevamento delle anomalie e le dettagliate informazioni che fornisce, che aiutano a identificare e risolvere i problemi dei dati prima che si aggravino. Inoltre, i cruscotti di reportistica visiva sono sia facili da usare che altamente informativi, permettendo alle parti interessate di comprendere rapidamente le metriche chiave senza bisogno di una profonda competenza tecnica. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Direi che alcune sezioni dell'interfaccia utente non sono abbastanza chiare e spero che la funzione Metrics e il loro rilevamento automatico delle anomalie possano migliorare presto, ma finora sono molto a mio agio con lo strumento. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Come consulente di dati, lavoro con diversi clienti che richiedono un'elevata qualità dei dati per le loro piattaforme dati. Elementary è una parte fondamentale delle funzionalità che posso offrire per soddisfare tali aspettative. La combinazione di compilare i log di dbt dag e il potente rilevamento delle anomalie basato su statistiche lo rende una scelta perfetta per i team di dati di tutte le dimensioni. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Poiché Elementary richiede l'integrazione solo con dbt, potrebbe non essere sempre la scelta migliore per i team con livelli di maturità dei dati più bassi o per i team che non utilizzano dbt come principale strumento di trasformazione dei dati. In tali casi, è necessario affrontare problemi fondamentali prima di sfruttare uno strumento come dbt ed Elementary. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Elementary Cloud eccelle nella facilità d'uso e fornisce test automatizzati che coprono aspetti chiave come volume, freschezza e schema. Configurare i test tramite l'interfaccia utente semplifica la collaborazione e riduce la complessità tecnica. La tracciabilità dei dati a livello di campo è particolarmente preziosa per valutare gli impatti e risolvere gli incidenti in modo efficiente. Gli avvisi su Slack sono ben progettati e configurabili, rendendo più facile notificare le parti interessate e migliorare l'affidabilità dei dati. Inoltre, l'integrazione con Looker aggiunge un valore significativo ai flussi di lavoro di analisi dei dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Sebbene sia uno strumento robusto, alcuni processi, come la modifica dei test e la generazione di pull request, potrebbero essere più snelli. Un'integrazione migliorata con la documentazione e una vista centralizzata dei test definiti sarebbero anche utili. Tuttavia, questi piccoli inconvenienti non sminuiscono molto un'esperienza complessivamente molto positiva. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

1. Ha reso la qualità dei dati misurabile e trasparente attraverso il suo cruscotto.

2. Ha ridotto significativamente lo sforzo richiesto per costruire e mantenere un sistema di monitoraggio e osservabilità dei dati robusto.

3. Ha amplificato l'impatto della validazione dei dati in DBT tracciando la cronologia delle validazioni e integrandosi senza problemi con il nostro sistema di allerta.

4. Risposta rapida a qualsiasi problema e richiesta. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Sarebbe utile includere informazioni sui meccanismi sottostanti, come ad esempio come sono state verificate le anomalie di freschezza dei dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Se stai usando dbt, Elementary data è un ottimo addon per il tuo stack di dati per monitorare le tue query, la copertura dei test e segnalare i fallimenti su Slack. La versione cloud aggiunge miglioramenti alla qualità della vita rispetto alla versione OSS. È abbastanza facile integrare il tuo progetto dbt e le diverse opzioni da aggiungere agli avvisi sono utili per fare un po' di triage. La comunità e il team sono disponibili e forniscono supporto sullo Slack dell'azienda. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La piattaforma sta aggiungendo metadati tramite pre-hooks e post-hooks in dbt, il che rallenta un po' il tuo flusso di lavoro.

Il modello di avviso Slack ha un supporto limitato per la personalizzazione e, sebbene vada bene, penso che potrebbe essere un po' più leggibile. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

* Migliorata la convalida dei dati e il rilevamento delle anomalie.

* Integrazione senza soluzione di continuità con dbt.

* Monitoraggio automatico della qualità dei dati.

* Dashboard intuitiva e reportistica.

* Rilevamento e risoluzione dei problemi più rapidi.

* Personalizzazione e flessibilità. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

* La documentazione è un po' poco chiara, rendendo difficile comprendere appieno come configurare e ottimizzare lo strumento. Molte funzionalità non sono ben documentate, portando a un'implementazione per tentativi ed errori piuttosto che a un'esperienza di onboarding strutturata.

* La funzione di rilevamento delle anomalie necessita di miglioramenti. Attualmente, quando si verifica un'anomalia, i limiti superiori e inferiori si espandono, rendendo difficile ignorare facilmente l'anomalia. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Elementary Cloud è stato rivoluzionario, fornendo un'implementazione senza soluzione di continuità e con minimo sforzo, oltre a un'integrazione diretta con il nostro ambiente dbt Core. Iniziare con Elementary è stato incredibilmente semplice, senza necessità di modifiche significative alla configurazione del nostro progetto dbt. Dopo una semplice installazione del pacchetto e la concessione dell'accesso in lettura di base allo schema Elementary nel nostro magazzino dati, eravamo operativi lo stesso giorno!

L'integrazione con Slack si è rivelata inestimabile, poiché il nostro team riceve avvisi in tempo reale che ci tengono aggiornati su potenziali problemi di dati man mano che si presentano. Essere in grado di collaborare con i colleghi all'interno del nostro principale strumento di comunicazione rende la risoluzione dei problemi più veloce e facile.

L'interfaccia utente della piattaforma è un'altra caratteristica eccezionale. È pulita, intuitiva e perfettamente bilanciata per utenti sia tecnici che non tecnici. E include la tracciabilità a livello di colonna!!

E ultimo ma sicuramente non meno importante, il team di supporto di Elementary è fenomenale! Le loro risposte sono tempestive, le loro raccomandazioni sono incisive e ascoltano davvero le nostre esigenze. Adoro lavorare con loro! Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Le nostre antipatie sono molto poche, soprattutto sapendo che i miglioramenti delle funzionalità in arrivo affronteranno queste preoccupazioni.

Ma per evidenziare qualcosa in particolare... Una cosa che non mi piace è che non sono creativo come il loro team di marketing! Adoro il loro slogan "Voglio dati, non la tua opinione!" Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La maggior parte degli strumenti di osservabilità che ho visto rientrano in due categorie: o sono open source e davvero difficili da usare, oppure hanno un blocco totale del fornitore. Elementary si posiziona su quella linea essendo open source e costruito sopra il tuo stack dbt, ma è ancora molto facile da configurare e impostare. Il prezzo per Elementary Cloud è molto più accessibile per le piccole startup che vogliono iniziare con l'osservabilità dei dati, che, nella mia esperienza, è spesso riservata alle aziende di scala enterprise, nonostante sia spesso necessaria anche per le aziende di dimensioni più piccole. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

se non ti piace dbt o non hai dbt configurato, non c'è nulla con cui lavorare qui. Penso che l'azienda sia ancora giovane e che ci siano ancora casi limite da risolvere, ma altrimenti, sono abbastanza soddisfatto finora. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.