Recensioni e Dettagli del Prodotto Tonic.ai

Quello che mi piace di più di Tonic.ai è uno dei suoi prodotti, Tonic Textual, e come identifica e anonimizza efficacemente le entità senza rompere il contesto. Questo è fondamentale quando si lavora con grandi volumi di testo non strutturato.

I controlli sono intuitivi, l'output è coerente e l'esperienza complessiva sembra affidabile piuttosto che sperimentale. Da un punto di vista pratico, aiuta i team a procedere con fiducia sulla privacy senza compromettere il valore dei dati. Questo equilibrio è ciò che spicca di più. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A volte, lo strumento può tendere a un eccesso di mascheramento, ma ciò è generalmente accettabile dal punto di vista della privacy. Dal nostro punto di vista, un eccesso di mascheramento è di gran lunga preferibile a un mascheramento insufficiente, specialmente quando si tratta di gestire testi sensibili.

Nel complesso, questo sembra un compromesso ragionevole a favore della sicurezza piuttosto che un significativo svantaggio. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Abbiamo utilizzato Tonic Textual AI per l'anonimizzazione dei dati e siamo rimasti colpiti da quanto fosse facile da usare. Il loro team tecnico è stato molto utile e ha risposto prontamente a qualsiasi problema avessimo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il loro modello NER potrebbe necessitare di ulteriore sviluppo, in particolare quando si tratta di collegare valori sintetizzati identici. Inoltre, l'interfaccia utente dovrebbe supportare una gamma più ampia di tipi di file, come i CSV, per migliorare le capacità di elaborazione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Questo strumento eccelle nel generare dati di test realistici e sicuri che assomigliano molto al nostro database di produzione reale. È stato incredibilmente utile per il debugging e il testing, permettendoci di lavorare senza mai mettere a rischio i dati sensibili dei clienti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Impostare e configurare il sistema può essere piuttosto complicato, in particolare quando si ha a che fare con i nostri schemi di database più complessi. Inoltre, il costo è piuttosto elevato, rendendo difficile per i team più piccoli giustificarlo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Tonic elimina le congetture nel fornire dati agli ingegneri da utilizzare durante il debug, ecc. Abbiamo scritto un'automazione semplice che esegue Tonic ogni giorno e, di conseguenza, i nostri sviluppatori hanno informazioni aggiornate con cui lavorare che sono in gran parte "imposta e dimentica". Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non c'è integrazione con Okta e la possibilità di configurare i permessi utente è legata al loro livello Enterprise più costoso, ma questi non sono ostacoli insormontabili. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il servizio clienti di Tonic è eccezionale. Vogliono sempre assicurarsi che siamo ben assistiti, che il prodotto funzioni come previsto, e molto altro. Il design del prodotto stesso è impostato per essere affidabile. Quando de-identifichiamo i dati, dobbiamo sapere in grande dettaglio cosa sta succedendo. Il loro design è intuitivo e personalizzabile per garantire che tutti i dati che consideriamo importanti siano gestiti correttamente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La più grande antipatia che abbiamo è che il lavoro di de-identificazione dei dati del prodotto non può essere messo su un cron dall'interno del prodotto stesso. Abbiamo dovuto creare una Lambda in AWS per chiamare l'API strutturale di Tonic per avviare un lavoro. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Oltre 50 generatori di dati per vari tipi di dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Azienda tossica, praticamente si può fare tutto questo con i moderni LLM. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La parte che mi piace di più di Tonic è che è molto facile creare dati fittizi. Se guardiamo agli scenari precedenti, è complicato creare dati di test poiché potremmo dover utilizzare manualmente qualche combinazione o scrivere uno script in Python per creare dati casuali. Questi dati di test potrebbero non coprire tutti gli scenari possibili che si verificano effettivamente nell'ambiente di produzione e potremmo perdere osservazioni chiave.

I dati generati da Tonic sono molto simili ai dati reali e quindi coprono tutti gli scenari possibili. Inoltre, il team di supporto di Tonic è molto utile, infatti, se si incontrano problemi, si può chattare con loro. Sono rapidi nel rispondere e nell'aiutarti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Una cosa che a mio avviso è difficile riguardo a Tonic è la mancanza di documentazione e video sufficienti su come usarlo. Come nuovo arrivato, se sto usando Tonic per la prima volta, devo fare parecchie ricerche per capire come utilizzare lo strumento, specialmente gli argomenti avanzati come il Sintetizzatore AI e i generatori complessi.

Una documentazione dettagliata su come usarlo (considerando che anche la comunità QA non conosce la maggior parte dei concetti di Data Science) o anche dei video sarebbero davvero utili. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Prima di Tonic, nulla nel nostro ambiente demo era funzionale. La mancanza di dati demo di qualità impediva ai dipendenti e ai partner di formarsi e integrarsi con la piena funzionalità della nostra piattaforma. Abbiamo trovato Tonic come l'unica tecnologia che soddisfaceva le nostre esigenze per dati demo realistici generati sulla base della produzione a scala di database. In particolare, apprezziamo il suo supporto per più database, il rilevamento automatico delle modifiche dello schema e il facile sottoinsieme.

Ora, con i dati realistici che otteniamo da Tonic, la maggior parte dei nostri rappresentanti esce dalla formazione dicendo: 'Mi sento più a mio agio con le chiamate di onboarding e le dimostrazioni della piattaforma, rispetto alle chiamate di scoperta.' Sta avendo un impatto enorme. I dati che prima richiedevano giorni o settimane per essere reperiti manualmente ora vengono aggiornati e forniti durante la notte, con lavori di generazione completati in poche ore. Per sottoinsiemi più piccoli, i lavori si completano in appena 30 minuti. La facilità di ottenere questi dati e la qualità e il realismo degli scenari che cattura hanno trasformato il nostro ambiente demo rotto in una piattaforma che guida il successo in tutta l'azienda.

Non si può dire che il nostro ambiente demo funzioni su dati Tonic. È così vicino a un'esperienza speculare per ciò che affrontano i nostri partner, e questo ci aiuta a potenziarli e guidarli meglio. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il team può essere un po' insistente/spingente a volte. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Chiunque si trovi di fronte alla sfida di dover muoversi rapidamente e di essere estremamente concentrato sulla propria missione di fornire valore ai propri clienti, scelga la versione cloud hosted di Tonic. È il modo migliore per supportare quella missione in modo più ampio per la tua organizzazione e per assicurarti di poter sfruttare il tempo e il talento del tuo team in un modo che supporti tale obiettivo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Alcune automazioni aggiuntive (come i lavori di generazione dati programmati) sarebbero utili, ma la loro API ha reso facile costruirle noi stessi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Prima di Tonic, avevamo bisogno di un processo efficace per la fornitura di dati ai nostri ambienti di sviluppo e staging. Ora, è un processo semplice, che richiede circa cinque minuti per l'esecuzione dei lavori. Per lo sviluppo locale, i nostri sviluppatori estraggono da un'immagine del container che è una versione de-identificata della produzione e aggiornata dopo ogni rilascio. Per lo staging, il nostro team QA può aggiornare i dati su richiesta ogni volta che necessita di un aggiornamento. Questo dà al nostro team QA e ai nostri ingegneri fiducia nel testare le funzionalità. Prima di Tonic, vedevamo problemi critici almeno una volta alla settimana legati all'incapacità di testare accuratamente le nostre funzionalità in scenari reali. Non abbiamo avuto un problema critico da quando abbiamo completamente operazionalizzato Tonic nel nostro ciclo di vita dello sviluppo software. Questo è successo dieci mesi fa.

La facilità di configurare Tonic e gestire il servizio da soli è fantastica. Sapevamo di poterlo integrare nella nostra infrastruttura e configurarlo molto più facilmente che scrivere i nostri script. In termini di sicurezza e conformità, la facilità di poter identificare i campi sensibili e applicare i generatori appropriati a quei campi in modo da non perdere nulla è stata una grande motivazione per noi.

In termini di accelerazione dei nostri flussi di lavoro, Tonic riduce drasticamente il tempo necessario per un test di regressione completo per tutte le nostre funzionalità principali. Prima, ci volevano due settimane per il QA per impostare i dati; ora, sono pronti e hanno testato manualmente tutte le funzionalità principali in mezza giornata.

È stato un prodotto fantastico da usare. È stato enorme per noi, dalla configurazione iniziale al supporto che riceviamo fino all'operazionalizzazione. Non ho ancora trovato altre piattaforme che facciano ciò che fa Tonic. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Manteniamo l'infrastruttura per eseguire Tonic, ma ora hanno il cloud Tonic, quindi alla fine migreremo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.