Recensioni e Dettagli del Prodotto Datacoves

Datacoves ha reso la gestione del nostro stack di dati molto più semplice. Riunisce dbt, Airflow e un ambiente simile a VS Code, così non dobbiamo gestire una serie di strumenti o infrastrutture separate.

È anche altamente personalizzabile, abbiamo recentemente aggiunto l'estensione Codex senza problemi.

L'esperienza per gli sviluppatori è davvero solida e iniziare è stato piuttosto semplice. Il loro team di supporto è anche molto reattivo e disponibile, il che fa una grande differenza.

Se stai cercando di semplificare i tuoi flussi di lavoro sui dati senza gestire tutto da solo, ne vale sicuramente la pena. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non c'è molto da non apprezzare. L'ambiente locale di Airflow ("My Airflow") è utile per i test durante lo sviluppo, ma ha ancora alcune limitazioni. Ad esempio, l'attivazione dei DAG basata su eventi di dataset, specialmente quando questi eventi devono provenire da sistemi esterni, non è completamente supportata, il che rende più difficili alcuni scenari di test. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi piace molto che lavorare in Datacoves sembri molto familiare se sei abituato a VSCode. Rende lo sviluppo di dbt molto facile e apprezzo l'integrazione con Airflow, che è piacevole. Un punto di forza importante è il loro team di supporto, che risponde sempre rapidamente a problemi, domande e richieste di funzionalità. La loro documentazione è molto utile per configurare diversi lavori o configurazioni dbt. L'installazione iniziale è stata molto semplice, supportata da guide dettagliate e assistenza rapida dal team di Datacoves. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La parte relativa ad Airflow dell'installazione è stata il nostro punto più critico. Abbiamo incontrato problemi con l'area di sviluppo (chiamata 'My Airflow') che esaurisce la memoria, e il fatto che funzioni su un esecutore diverso rispetto alla versione di produzione (file system locale vs Kubernetes) rende un po' difficile testare certe interazioni. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Prima di Datacoves, stavamo gestendo più strumenti per gestire dbt e l'orchestrazione — alcuni ospitati, altri open source — e questo creava una complessità non necessaria, specialmente man mano che il nostro team cresceva e adottava più progetti dbt. Sapevamo di volere la flessibilità di dbt Core e Airflow, ma costruire e mantenere tutto ciò da soli era complesso.

Datacoves ci ha aiutato a semplificare tutto. Ci hanno fornito indicazioni su come semplificare la struttura del nostro progetto, consolidare i progetti e impostare le migliori pratiche che ci sarebbero costate più tempo per capire da soli.

Ora, ogni sviluppatore del nostro team ha uno spazio di lavoro coerente e pronto all'uso con dbt, Python, Git e Airflow — tutto accessibile tramite un VS Code basato su browser. Nessuna difficoltà di configurazione locale, nessuna instabilità e nessuna confusione su dove vengono eseguite le cose.

Le loro istanze Airflow condivise e specifiche per l'utente sono state particolarmente preziose. Con ambienti di sviluppo e di team separati, sincronizzazione Git integrata e segreti gestiti, abbiamo guadagnato affidabilità senza rinunciare alla flessibilità.

Datacoves ci ha dato il meglio dell'open source, senza alcun sovraccarico. E il loro team è davvero disponibile, sembrano un'estensione del nostro. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È necessaria una pianificazione anticipata per sfruttare appieno la flessibilità. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il loro supporto clienti è davvero aperto a miglioramenti. Sono stato contattato e ho potuto discutere dei Grafana Dashboards che potrebbero essere disponibili nelle versioni future. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A volte la mancanza di dashboard come un'integrazione con Grafana per monitorare l'attività sarebbe utile per evitare di sovraccaricare il team di supporto clienti in caso di guasti. Sarebbe più facile controllare se avessimo una visione di come sta funzionando il Servizio e indagare sui colli di bottiglia o sui punti di attenzione. Un caso che abbiamo è quando, come team di sviluppatori, sovraccarichiamo il Postgres che funziona come background di Airflow. Non abbiamo idea di quando accadrà. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Datacoves ha aggiunto copilot e lineage del modello direttamente in VS Code Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Fornisci più opzioni per gestire l'ingestione Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il prodotto datacoves attraversa una finestra davvero stretta nel fornire una soluzione che è relativamente facile da configurare (rispetto all'implementazione di questi componenti da soli) pur offrendo la flessibilità di personalizzare e stratificare la propria architettura tecnica sopra le loro implementazioni di dbt/airflow/airbyte. Il team è stato molto reattivo e di supporto nell'assisterci nel processo di implementazione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il compromesso di consentire la personalizzazione è che certi aspetti che sono "premi un pulsante" in set di strumenti concorrenti (ad es. CI/CD per dbt) devono essere implementati attraverso i propri strumenti. Anche se è davvero un vantaggio perché si ha un controllo più stretto sui processi, ci vuole un po' di tempo per implementare tutto. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Datacoves ha accelerato la nostra adozione del moderno stack di dati fornendo un punto unico per gli strumenti più comunemente utilizzati nel settore dei dati e dell'analisi.

Il team di Datacoves è stato eccezionale nell'onboarding, nella consulenza sulle migliori pratiche, nella personalizzazione e nel fornire assistenza per la risoluzione dei problemi alla nostra comunità di ingegneri dei dati per un'adozione su così larga scala. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La complessità delle integrazioni e l'introduzione di una suite di strumenti nuovi per l'organizzazione possono causare ritardi nell'adozione su larga scala.

Le organizzazioni devono garantire che le competenze ingegneristiche siano pronte ad adottare lo stack tecnologico fornito da Datacoves e comprendere appieno le capacità e le migliori pratiche per realizzare il massimo valore che può essere derivato dalla piattaforma. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Datacoves raggruppa tutti gli strumenti necessari per supportare team di dati di tutte le dimensioni. Non è facile da fare! Se non usi Datacoves, le tue opzioni sono acquistare un insieme disparato di soluzioni basate su cloud o assumere talenti ingegneristici che possano installare tutto on-prem. Datacoves supera entrambe queste opzioni, offrendoti sia i vantaggi del cloud che il meglio dell'open source.

Il team di Datacoves è estremamente utile nel far partire tutto in una frazione del tempo che mi ci è voluto per installare tutto questo software on-prem in un progetto precedente.

Difficile esagerare quanto rapidamente Datacoves abbia risolto le mie esigenze infrastrutturali, permettendomi di concentrarmi sulla fornitura di valore aziendale.

Datacoves è anche estremamente reattivo alle domande dei clienti, qualcosa che normalmente non si ottiene quando si utilizza software open source. Questo è un enorme vantaggio nascosto nell'usare la loro implementazione di OSS invece di intraprendere il proprio percorso. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mantenere e aggiornare gli strumenti OSS è complicato e può portare a cicli extra di tempo di sviluppo per aggiornare il software. Datacoves fa un ottimo lavoro guidandoti attraverso i cambiamenti, ma se non hai mai programmato molto prima o non ti senti a tuo agio con i pacchetti open source o GitHub, avrai un po' di curva di apprendimento da superare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Alcune delle cose migliori nel lavorare con Datacoves sono che hanno completamente compreso ciò che stavamo cercando di ottenere con le nostre soluzioni dati. Per noi, si trattava di risolvere il difficile problema di implementare una soluzione CICD robusta per il data warehousing e i data pipelines. Avevano una soluzione pronta (per noi confezionando airflow e dbt) con una bella interfaccia di codice, che potevamo usare per sviluppare i nostri pipeline e distribuirli facilmente. Questo ci ha anche permesso di espandere rapidamente un team considerevole e senza le solite preoccupazioni. Devo dire che l'esperienza tecnica, il supporto rapido e la risposta, insieme ad alcuni suggerimenti utili, sono stati inestimabili per il nostro progetto e il suo continuo successo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non c'è molto da non apprezzare, avevamo un insieme predefinito di requisiti e stiamo ampiamente raggiungendo quegli obiettivi nel nostro progetto. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il problema più difficile in qualsiasi azienda è lo sviluppo di processi aziendali solidi che aiutino a svolgere il lavoro fornendo al contempo delle linee guida per mantenere il processo organizzato e ben gestito. I team più piccoli spesso non hanno la capacità di sviluppare questi processi e pagano il debito tecnologico in seguito con gli interessi. Datacoves si distingue da dbt fornendo non solo uno strumento, ma un processo ben sviluppato per l'ingegneria dei dati seguendo le migliori pratiche del settore del software più consolidate, con strumenti ponderati per aiutare gli sviluppatori senza ostacolarli nel loro lavoro. Lavorare con Datacoves è come avere un team di ingegneria dei dati ben oliato a portata di mano, in grado di superare di gran lunga le proprie capacità. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Datacoves fornisce un processo con opinioni che si adatta a una vasta gamma di casi d'uso, ma non a tutti. Abbiamo avuto alcuni casi che non si adattavano alla loro toolchain integrata, ma grazie alla natura flessibile di Airflow e Python e a un po' di aiuto da parte di Datacoves, siamo stati in grado di creare nuovi processi su misura per soddisfare le nostre esigenze. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.