Ce que l'on vérifie

Trois dimensions, au niveau colonne

Vos tables sont scorées sur trois dimensions, jusqu'à chaque colonne. Les contrôles s'exécutent automatiquement selon les seuils que vous définissez, sont historisés et peuvent être planifiés.

Complétude

Détecte les valeurs manquantes ou NULL par colonne. Garantit que chaque champ censé contenir une donnée la contient effectivement, pour que les consommateurs en aval puissent s'appuyer sur des enregistrements complets.

Unicité

Fait remonter les doublons dans vos clés primaires et métier. Identifie les problèmes silencieux d'intégrité qui propagent des erreurs dans vos rapports et analyses.

Intégrité référentielle

Identifie les clés étrangères sans correspondance dans la table parente. Valide que les relations entre tables sont respectées et que vos jointures produisent les résultats attendus.

Comment ça marche

De la configuration aux résultats en un clic

Décrivez ce que vous voulez auditer, lancez le scan, lisez les résultats. Aucune infrastructure à gérer, aucune donnée à déplacer.

01

Décrire

Listez les colonnes à auditer ou déposez un fichier DBML. L'application génère automatiquement un test par contrôle.

02

Scanner

Un clic lance le scan complet dans un job Snowpark Container Services éphémère. Tout s'exécute dans votre compte.

03

Analyser

Les résultats arrivent dans une interface Streamlit : score global, heatmap table par métrique, colonnes les moins performantes, et tendance dans le temps.

Ce qui nous différencie

Conçu pour Snowflake, pas greffé dessus

Pas d'intermédiaire SaaS, pas d'extraction de données, pas de nouveau prestataire à embarquer. Vos données restent où elles sont.

Architecture

100 % dans votre compte

Aucun service externe, aucun déplacement de données. Chaque contrôle s'exécute nativement dans votre environnement Snowflake.

Exécution

Lancement en un clic

À la demande ou planifié, avec un historique complet des exécutions. Chaque résultat passé est stocké et comparable.

Contrôle

Vos seuils

Définissez les niveaux de qualité acceptables par métrique et par colonne. Vous décidez de ce qui est acceptable pour vos données.

Prise en main

Jeu de données de démo inclus

Scannez des données réelles en quelques minutes, puis pointez l'outil vers vos propres tables quand vous êtes prêt.

Besoins métier

Qualité des données et nettoyage

Bomzai Data Quality audite n'importe quelle table de votre compte Snowflake sur trois dimensions, jusqu'au niveau de chaque colonne :

Complétude

Les valeurs sont-elles présentes là où elles devraient l'être ?

Unicité

Y a-t-il des doublons inattendus ?

Intégrité référentielle

Les relations entre tables sont-elles respectées ?

Vous définissez les seuils de qualité acceptables pour vos données, lancez les contrôles à la demande ou de manière planifiée, et conservez un historique complet de chaque résultat.

Tout s'exécute dans votre compte : aucune donnée ne sort, aucun service externe.

Les anomalies remontent dans une interface Streamlit : score global, heatmap table par métrique, et colonnes les moins performantes. Vos équipes savent exactement quoi nettoyer avant que la donnée n'alimente le reporting ou les pipelines en aval.

Prêt à scorer vos données ?

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