Soda

Soda apporte une approche unifiée pour renforcer la data quality dans les organisations. Avec l’augmentation des volumes de données, les entreprises rencontrent des difficultés pour contrôler la fiabilité et l’intégrité de leurs bases. Soda cible ces enjeux métier par une plateforme conçue pour la surveillance, la validation et l’amélioration automatique des données à travers toute la chaîne analytique. La gestion proactive des risques de qualité, la capacité à automatiser le suivi et à croiser les attentes techniques et métiers répond aux besoins des équipes data et des services opérationnels.

Dans un contexte où la synchronisation des pipelines est critique, une équipe data peut déployer Soda pour surveiller la fraîcheur, la complétude et la conformité des jeux de données hébergés sur BigQuery, Snowflake ou Databricks. Chaque modification détectée sur un schéma ou une anomalie sur un indicateur clé génère instantanément une alerte via Slack, Microsoft Teams ou PagerDuty. Les collaborateurs métiers suivent l’état de conformité en temps réel à partir d’une interface cloud centralisée. Les actions correctives sont lancées immédiatement, limitant les risques d’exploitation de données incorrectes et permettant un traitement rapide.

La particularité de Soda tient dans son moteur d’anomaly detection exploitant l’IA, accompagné de la gestion explicite des règles métier via les data contracts. L’utilisateur définit, avec le langage YAML, des checks automatiques sur ses flux, obtient des diagnostics de causes racines, orchestre les contrôles dans les workflows en place et retrouve ces vérifications versionnées sur GitHub Actions ou dans la CI/CD. Soda couvre l’observability data en détectant les dérives sur la fraîcheur, le volume, le taux de null ou les changements de structure, tout en permettant un pilotage adapté par source de données.

Un gestionnaire de plateforme peut, en développant ses contrôles qualité sur Spark ou Redshift, historiser les résultats, effectuer du backtesting, puis automatiser reporting et alertes dans ses outils de ticketing tels que Jira ou ServiceNow. Par exemple, la création automatique d’un ticket lors d’une détection d’écart assure la traçabilité du suivi pour chaque incident qualité de données signalé.