Avaliações e Detalhes do Produto Sifflet

Valor em Destaque

Médias baseadas em avaliações de usuários reais.

Tempo para Implementar

1 mês

Mídia Sifflet

Demo Sifflet - Data Catalog List
Set up in a few clicks the fundamental coverage of all your tables. Get a clear vision of your set up and start configuring your monitoring.
Demo Sifflet - Detailed view of each of your assets
Get a detailed view of each of your tables.
Demo Sifflet - Field level lineage from ingestion to BI
Automatically cover thousands of tables with ML-based anomaly detection and 50+ custom metrics.
Demo Sifflet - Root cause analysis
Exhaustive mapping of all dependencies between assets, from ingestion to BI.
Demo Sifflet - Powerful metadata search engine
Automatically cover thousands of tables with ML-based anomaly detection and 50+ custom metrics.
Demo Sifflet - Incident management and business impact assessment
Assign, prioritize, and categorize all data alerts and their resolution - on one centralized page.
Sifflet: Data Observability in Action
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Avaliações Sifflet (53)

Avaliações

Avaliações Sifflet (53)

4.5
avaliações 53

Review Summary

Generated using AI from real user reviews
Os usuários elogiam consistentemente o Sifflet por sua facilidade de uso e detecção eficaz de anomalias, o que ajuda as equipes a identificar rapidamente problemas de dados e manter a qualidade. A interface intuitiva da plataforma e a integração perfeita com várias ferramentas de dados melhoram a experiência do usuário, tornando-a acessível tanto para usuários técnicos quanto não técnicos. No entanto, alguns usuários observam que a configuração de alertas pode ser avassaladora para os novatos.

Prós & Contras

Gerado a partir de avaliações reais de usuários
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As avaliações da G2 são autênticas e verificadas.
MH
Chief Executive Officer (CEO)
Tecnologia da Informação e Serviços
Médio Porte (51-1000 emp.)
"Finalmente conquistamos a confiança em nível executivo em nossos dados"
O que você mais gosta Sifflet?

Como CEO, não preciso ver tabelas brutas. Preciso de confiança. O Sifflet oferece uma visão clara e de alto nível sobre se nossos dados podem ser confiáveis antes de chegarem aos relatórios de liderança. Os painéis são fáceis de entender, e os alertas destacam problemas antes que afetem as decisões de negócios. Ele preenche a lacuna entre as equipes técnicas e os executivos de forma extremamente eficaz. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta Sifflet?

Algumas opções avançadas de configuração ainda exigem a participação da engenharia. Para os executivos, mais alguns resumos prontos tornariam a adoção ainda mais fácil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Resposta de Romain Doutriaux de Sifflet

Obrigado por esta avaliação! É fantástico ouvir que o Sifflet está conseguindo fazer a ponte entre suas equipes técnicas e a liderança—nosso objetivo é precisamente mudar a conversa de 'os dados estão corretos?' para 'o que devemos fazer com eles?'.

Em relação ao seu feedback sobre a necessidade de mais resumos prontos para uso sem a participação da engenharia: Concordamos completamente. A visibilidade executiva não deve exigir um ticket para a engenharia.

Estamos lançando recursos específicos em nosso Roteiro do 1º Trimestre de 2026 para resolver isso:

• Chat de IA no Aplicativo: Em breve, você poderá simplesmente fazer perguntas como 'Quais anomalias foram detectadas nas últimas 48 horas?' ou 'Crie um relatório sobre nossos ativos de maior risco' para gerar resumos executivos instantaneamente, sem necessidade de configuração.

• Análise de Impacto nos Negócios: Estamos introduzindo avaliações geradas por IA que traduzem automaticamente incidentes técnicos em contexto de negócios (por exemplo, 'Relatório de Receita em risco'), para que você possa avaliar o impacto imediatamente sem mergulhar em tabelas brutas.

Estamos comprometidos em tornar a confiança nos dados acessível aos tomadores de decisão, não apenas aos engenheiros.

Asta S.
AS
Senior Data Analyst
"Detecção Inteligente de Anomalias com Melhorias Necessárias"
O que você mais gosta Sifflet?

Gosto que o Sifflet aprenda com as tendências de dados passados para prever o que é normal e identificar o que deve ser classificado como um incidente. Este recurso é realmente útil porque só recebemos alertas se os dados se comportarem de maneira diferente do que no passado, reduzindo o ruído e permitindo que nos concentremos em problemas reais. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta Sifflet?

Não consigo editar em massa as tags e seria bom ter mais opções para editar vários monitores ao mesmo tempo. No momento, estas são muito limitadas. Levou algum tempo e havia muitos recursos não disponíveis no início, mas o produto evoluiu muito desde que começamos a usá-lo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Resposta de Romain Doutriaux de Sifflet

Obrigado pela revisão detalhada! É ótimo saber que a detecção baseada em ML do Sifflet está reduzindo com sucesso o ruído de alertas para seus pipelines dbt — esse é exatamente o objetivo do nosso agente Sentinel: aprender os padrões únicos dos seus dados para que você possa se concentrar em problemas reais em vez de configurações.

Em relação ao seu feedback sobre ações em massa: Concordamos completamente. À medida que sua cobertura de monitoramento cresce, gerenciá-los individualmente se torna um gargalo.

Estamos trabalhando ativamente nisso em nosso próximo roadmap. Especificamente, priorizamos a Suspensão em Massa para Monitores e Qualificações em Massa para Falsos Positivos para ajudá-lo a gerenciar incidentes e monitores em escala. Também estamos introduzindo Modelos de Notificação para eliminar configurações repetitivas em vários monitores.

Obrigado por reconhecer o quanto o produto evoluiu, estamos avançando rapidamente para trazer essas funcionalidades de escalabilidade em breve!

Clément G.
CG
Médio Porte (51-1000 emp.)
"Gestão de Dados Simplificada com Sifflet"
O que você mais gosta Sifflet?

Gosto da facilidade de integração do Sifflet em nosso pipeline. As novas funcionalidades são bastante regulares, e realmente aprecio o fato de ser ouvido como cliente sobre nossas necessidades de funcionalidades. A instalação inicial foi muito simples. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta Sifflet?

No nosso nível de utilização, vejo uma possível melhoria que seria poder interagir com o Sifflet diretamente através de comandos do Slack. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Resposta de Romain Doutriaux de Sifflet

Obrigado pela análise atenciosa! Estamos encantados em saber que o Sifflet está ajudando você a transmitir com sucesso o conhecimento de dados através do catálogo e do glossário de negócios — preencher essa lacuna entre ativos e contexto de negócios é exatamente o motivo pelo qual construímos a plataforma.

Sobre sua sugestão de interagir com o Sifflet diretamente via comandos do Slack: Você tocou em uma parte fundamental da nossa visão. Estamos indo além de simples 'alertas' em direção a uma interação bidirecional.

Estamos desenvolvendo ativamente essa capacidade como parte do nosso roteiro de Inteligência Incorporada. Especificamente, estamos trabalhando em um Servidor MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) para o Slack, que permitirá aos usuários consultar agentes do Sifflet, perguntar sobre o status de incidentes e recuperar detalhes de saúde diretamente nos seus canais do Slack, sem mudar de contexto.

Enquanto isso, nosso Roteiro para o 1º trimestre de 2026 inclui Alertas Aprimorados com modelos personalizáveis para tornar as notificações que você atualmente recebe mais ricas e acionáveis.

Valorizamos muito sua parceria — por favor, continue enviando solicitações de recursos!

LC
Lead Data Engineer
Médio Porte (51-1000 emp.)
"Ganhando Confiança em Nosso Pipeline de Dados com Sifflet"
O que você mais gosta Sifflet?

Sifflet nos oferece uma visão unificada e transparente de todo o nosso pipeline de dados. A detecção de anomalias, as verificações de atualidade e a visualização de linhagem funcionam perfeitamente juntas, então não precisamos mais alternar entre várias ferramentas. Os alertas em tempo real e o painel limpo ajudaram nossa equipe a identificar problemas antes que afetem os relatórios subsequentes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta Sifflet?

A configuração inicial em nosso ambiente complexo demorou mais do que esperávamos. Algumas integrações e configurações personalizadas de monitoramento exigiram tentativa e erro, e algumas partes da personalização da interface do usuário/painel poderiam ser melhoradas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

SB
Senior Data Engineer
Tecnologia da Informação e Serviços
Médio Porte (51-1000 emp.)
"Controle de Qualidade de Dados Confiável para Toda a Nossa Equipe"
O que você mais gosta Sifflet?

Sifflet torna incrivelmente fácil monitorar e manter a qualidade dos dados em vários pipelines de dados. Eu realmente gosto da forma como centraliza todos os incidentes de dados, cobertura e testes em um painel unificado. O recurso de alertas automáticos é uma grande vantagem, nossa equipe é notificada instantaneamente quando surge um problema, o que nos economiza horas de verificação manual a cada semana. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta Sifflet?

Algumas opções de configuração para monitores personalizados poderiam ser um pouco mais flexíveis. Não é um grande problema, mas adicionar mais modelos para tipos de dados específicos tornaria a configuração ainda mais rápida para grandes equipes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

AC
Senior Data Analyst
Tecnologia da Informação e Serviços
Médio Porte (51-1000 emp.)
"Simplificamos nossos fluxos de trabalho de dados e aumentamos a confiança"
O que você mais gosta Sifflet?

Sifflet tornou a gestão da qualidade dos dados incrivelmente simples. Os verificações automáticas e o sistema de alertas nos ajudam a detectar inconsistências instantaneamente, sem depender de auditorias manuais. Também aprecio o quão bem ele se integra ao nosso data warehouse - a configuração levou menos de um dia, e temos operado sem problemas desde então. A visualização de linhagem é extremamente útil para explicar o fluxo de dados aos usuários de negócios. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta Sifflet?

Honestamente, não há muito do que reclamar. Às vezes, a taxa de atualização para painéis maiores poderia ser um pouco mais rápida, mas isso é esperado com ferramentas de monitoramento detalhadas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

SS
Data Quality Lead
Tecnologia da Informação e Serviços
Médio Porte (51-1000 emp.)
"Uma Plataforma Inteligente Que Detecta Problemas de Dados Antes de Nós"
O que você mais gosta Sifflet?

Sifflet destaca-se pelo seu monitoramento proativo. Ele nos alerta sobre potenciais problemas de qualidade de dados antes que causem qualquer interrupção. Eu adoro a forma como ele visualiza anomalias, você pode ver instantaneamente quando e onde algo deu errado. A interface parece muito natural, e configurar monitores para novos ativos de dados leva apenas alguns minutos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta Sifflet?

A única desvantagem é que o painel de configuração de alertas poderia ter um pouco mais de flexibilidade para fluxos de trabalho complexos. Ainda assim, é um problema pequeno considerando o quanto de valor obtemos no geral. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

SL
Data Engineer
Médio Porte (51-1000 emp.)
"Observabilidade de Dados Confiável com Excelente Alertas e Automação"
O que você mais gosta Sifflet?

Sifflet nos oferece total visibilidade em nossos pipelines de dados com configuração mínima. A detecção de anomalias é inteligente e realmente útil, permitindo-nos identificar problemas antes que afetem os relatórios. As integrações com Snowflake, dbt e Looker foram tranquilas, e o sistema de alertas via Slack mantém todos atualizados em tempo real. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta Sifflet?

A interface do usuário poderia ter mais algumas opções de personalização para os layouts do painel, mas, no geral, é limpa e fácil de usar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Houda H.
HH
"Observabilidade de Dados Excepcional com Alertas Sem Interrupções"
O que você mais gosta Sifflet?

Eu uso o Sifflet para manutenção de dados e observabilidade, e acho particularmente valioso para detectar problemas como o acompanhamento do tráfego diário para ver se mudanças recentes tiveram um impacto negativo e notificações sobre fraudes. Gosto que temos alertas no Slack que podem ser vistos não apenas pela equipe de dados, para que as pessoas interessadas possam começar a tomar medidas para resolver problemas. Lembro que a configuração inicial foi rápida, e fomos muito ajudados pela equipe deles. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta Sifflet?

Nada a relatar aqui Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Resposta de Romain Doutriaux de Sifflet

Obrigado pelo ótimo feedback! Estamos entusiasmados em saber que o Sifflet está ajudando você a detectar proativamente questões críticas para o negócio, como quedas de tráfego e padrões de fraude—ligar a observabilidade diretamente ao risco e à receita é exatamente o que almejamos.

É especialmente encorajador saber que seus stakeholders fora da equipe de dados estão usando alertas do Slack para tomar medidas. Tornar a qualidade dos dados 'um assunto de todos' é uma parte central da nossa missão. Para apoiar ainda mais isso, estamos lançando recursos de Alerta Aprimorado em nosso Roteiro do Q1 2026, que incluirá contexto mais rico e modelos personalizáveis para tornar essas notificações ainda mais acionáveis para os usuários de negócios.

Também estamos felizes em saber que a configuração inicial foi rápida—priorizamos uma experiência 'plug and play' para garantir que você veja valor desde o primeiro dia. Obrigado pela sua parceria!

Mess A.
MA
"Monitoramento Proativo de Dados, Mínimas Disrupções"
O que você mais gosta Sifflet?

Eu uso o Sifflet para monitorar pipelines de dados e a qualidade das tabelas. Desde que começamos a usar o Sifflet, conseguimos nos afastar do combate constante a incêndios. Ele nos ajuda a identificar problemas antes que eles se agravem, e como temos uma clara responsabilidade em nossos pipelines, não perdemos tempo tentando adivinhar quem chamar ou qual é o tamanho do impacto. Basicamente, é mais sinal, menos ruído. A configuração foi rápida e facilitada pela equipe de suporte do Sifflet. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta Sifflet?

Nada em mente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Resposta de Romain Doutriaux de Sifflet

Obrigado pela avaliação fantástica! Estamos encantados em saber que o Sifflet ajudou sua equipe a passar de 'apagar incêndios constantemente' para um monitoramento proativo—essa mudança de reativo para proativo é exatamente o que pretendemos oferecer.

É ótimo ver você destacar 'mais sinal, menos ruído.' Esta é a missão central do nosso agente Sentinel, que é projetado para aprender os padrões dos seus dados para que você só receba alertas sobre o que realmente importa. Também estamos entusiasmados que nossa equipe de suporte facilitou uma configuração rápida; garantir um rápido retorno sobre o investimento é uma prioridade para nós.

Estamos ansiosos para ajudá-lo a manter essa clara propriedade e confiabilidade em seus pipelines!

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Informações de Preços

Médias baseadas em avaliações de usuários reais.

Tempo para Implementar

1 mês

Retorno sobre o Investimento

9 meses

Desconto Médio

7%

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