Avaliações e Detalhes do Produto CData Virtuality

Temos usado o Data Virtuality por mais de 4 anos para coletar dados do Salesforce em nosso datalake: a configuração foi fácil, o nível de serviço foi bom, e a equipe de suporte estava pronta para ajudar quando tivemos alguns incidentes no pipeline. Além disso, a ferramenta é muito econômica em comparação com outras ferramentas de ETL (Fivetran, Stitch, etc.), o que foi uma das principais razões para escolhê-la na época. Recomendo esta ferramenta para qualquer equipe de dados que deseje coletar dados de terceiros a um preço competitivo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu não vi nenhuma desvantagem real com esta ferramenta. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usamos os Data Virtuality Pipes. Gostei que a configuração é direta e que, mesmo em caso de problema, sempre soubemos rapidamente o que estava errado. O suporte ao cliente também foi útil na resolução rápida de problemas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nada vem à mente. Também usamos concorrentes para alguns casos específicos, mas, se possível, eu teria usado tubos para tudo por causa do melhor preço. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Permite o acesso a dados em tempo real de qualquer fonte. Essencialmente, nos permite tratar qualquer fonte conectada como um banco de dados SQL.

Oferece várias capacidades de cache e dá controle sobre os métodos de otimização de desempenho, como otimização de consultas distribuídas, cache em memória e materialização em um banco de dados de terceiros. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Materiais de integração e melhores práticas são bastante escassos. Boas habilidades em usar SQL e, idealmente, conhecimento de como os bancos de dados funcionam são necessários para ser produtivo desde o início. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

- A extensa biblioteca de conectores. A equipe da Data Virtuality também os desenvolve sob demanda, o que precisamos ocasionalmente para novos clientes.

- O poderoso motor SQL. Ele nos permite personalizar completamente todos os aspectos do fluxo de dados desde as fontes até uma variedade de ferramentas de dados.

- A Data Virtuality também nos permite mover e migrar dados, o que precisamos para certas APIs onde a consulta de dados em tempo real encontraria limites de API. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Administrar o servidor pode ser um pouco complexo, levando à necessidade de executar scripts em vez de usar a interface gráfica. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Os tubos estão pré-configurados com todas as fontes de dados disponíveis. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Você precisa conhecer os dicionários de dados para entender todas as fontes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usamos o DataVirtuality para dados do Salesforce e Jira e conseguimos personalizar absolutamente tudo o que precisávamos. O suporte foi realmente excelente -- amigável e rápido! Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A interface do usuário do Pipes Web não era muito intuitiva e, às vezes, totalmente imprecisa. As definições de pipes personalizadas eram difíceis de acertar e não tinham controle de versão. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A Data Virtuality tornou a equipe de gerenciamento de dados muito mais eficiente e eficaz. Ela nos permite acessar diferentes fontes de dados, extrair os dados e analisá-los. Os dois principais benefícios para nós são (1) o curto tempo necessário para conectar às nossas fontes de dados e (2) a flexibilidade que a camada virtual de SQL oferece para atender às necessidades específicas de dados dos nossos usuários finais. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Data Virtuality permite que os usuários vejam coisas às quais não têm acesso ao usar uma ferramenta como o DBeaver; isso está no roteiro para ser alterado para que os usuários vejam apenas o que têm acesso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Estávamos procurando uma ferramenta ETL que fosse barata e não exigisse uma linguagem de programação extensa. Após procurar no mercado algo que atendesse às nossas necessidades, Pipes foi a única que era acessível e ainda nos oferecia o uso de um editor SQL integrado com o qual o ETL pode ser facilmente realizado. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O preço poderia ser mais flexível e se adaptar mais ao caso de uso atual. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Pipes tem uma configuração muito intuitiva e é fácil de usar. Os modelos de dados pré-desenvolvidos também são muito úteis. O editor SQL para transformar dados e esquemas parece ser muito útil também. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nenhuma desvantagem real. Levou algumas semanas para que a integração com o Stripe funcionasse completamente como gostaríamos. Por outro lado, as equipes de Suporte e Desenvolvimento foram INCRÍVEIS em ajustar cada pequeno problema e comportamento. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Um dos aprendizados mais importantes que obtivemos desta jornada é o quão importante é a integração de dados para o processo de aprendizado de máquina. E isso se refere a todas as partes envolvidas: equipe de arquitetura/analista de dados, bem como a equipe de ciência de dados. Data Virtuality nos ajudou a reduzir o trabalho pesado e eliminar o tempo ocioso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não há nada que eu não tenha gostado sobre a Datavirtuality. Análise coletada por e hospedada no G2.com.