Industria: Finanzas

Productos de JetBrains utilizados: Datalore

Tamaño de la organización: 1-50

País: Alemania

Acerca de neXDos

neXDos es una empresa de gestión de activos con sede en Alemania que se centra principalmente en la renta variable que cotiza en bolsa. Con su equipo de profesionales de datos y expertos del sector, neXDos utiliza una amplia investigación cuantitativa y análisis de datos para ayudar a gestionar eficazmente las inversiones de los clientes. La empresa ha lanzado recientemente su primer fondo de inversión público, lo que ha marcado un hito importante en su trayectoria.

Cero tiempo de inactividad de la plataforma de ciencia de datos: neXDos afirma que es real con Datalore

Obstáculos del alojamiento de JupyterHub

neXDos depende en gran medida de diversas fuentes de datos, desde las API del mercado bursátil hasta datos de PostgreSQL internos, para fundamentar sus estrategias de inversión a medida. Anteriormente, neXDos creaba prototipos, realizaba pruebas retrospectivas y preparaba sus algoritmos de negociación para el futuro alojando JupyterLab y JupyterHub. Pero este enfoque era problemático debido a la complejidad en muchas áreas, incluida la gestión del entorno del servidor, la realización de actualizaciones frecuentes y el manejo de los complementos asociados dentro de JupyterLab.

«Alojar JupyterHub en un clúster de Kubernetes era una tarea difícil, principalmente debido a las complejidades de gestionar las actualizaciones periódicas e instalar y mantener muchos complementos.»

— Dr. Steffen Möllenhoff, socio director de neXDos

Surgieron más complicaciones debido a los requisitos de seguridad y a la estricta normativa alemana sobre protección de datos, que obligaba a alojar las operaciones de neXDos en servidores de hardware propio. Para cumplir la normativa, era fundamental gestionar los permisos y derechos de acceso de los usuarios. Para ello era necesario desarrollar scripts de autenticación LDAP personalizados, un proceso que planteaba complejos riesgos de seguridad, especialmente a la hora de conceder a los becarios acceso temporal a determinados datos.

«Gestionar los derechos de acceso fue todo un reto, especialmente cuando se trataba de permisos temporales para becarios. Conceder acceso y más tarde rescindir este acceso a menudo planteaba problemas de seguridad.»

— Dr. Steffen Möllenhoff, socio director de neXDos

Ante estos desafíos, neXDos necesitaba una solución que cumpliera sus requisitos técnicos:

  1. Compatibilidad con servidores en su propio hardware (bare metal)
  2. Cumplimiento de los requisitos alemanes de protección de datos
  3. Control de acceso de usuarios simplificado, junto con una fácil colaboración en equipo

Flujo de trabajo mejorado con Datalore: simplificado, colaborativo y seguro

neXDos se decantó por Datalore porque se adaptaba a sus necesidades y ofrecía una instalación local, autenticación SSO integrada y una colaboración y gestión de permisos optimizadas dentro de los notebooks de Jupyter.

«El flujo de trabajo optimizado de Datalore nos permitió pasar de la creación de prototipos de estrategias a las pruebas y la implementación con facilidad.»

— Dr. Steffen Möllenhoff, socio director de neXDos

La adopción de Datalore como plataforma de ciencia de datos impulsó la eficiencia de neXDos en los siguientes pasos de su flujo de trabajo:

  1. Para cada nuevo proyecto, el equipo de neXDos creaba un nuevo espacio de trabajo y otorgaba permisos de visualización y edición a determinados miembros del equipo. El jefe del equipo preconfiguraba las conexiones de base de datos SQL necesarias para todo el espacio de trabajo y las configuraciones del entorno mediante scripts init.sh.
  2. Los analistas cuantitativos creaban entonces un nuevo notebook de Datalore para recopilar todos los datos necesarios de las API del mercado bursátil y la base de datos PostgreSQL corporativa mediante Python y SQL, y creaban un prototipo de estrategia de inversión a medida.
  3. A continuación, los analistas realizaban pruebas retrospectivas de los resultados y preparaban la estrategia para el futuro utilizando la funcionalidad de ejecuciones programadas de Datalore para ejecutar un análisis diario.
  4. Una vez que se demostraba que la estrategia tenía éxito fuera de la muestra, un ingeniero de Python convertía el notebook de Jupyter en un script de Python y lo implementaba para efectuar órdenes de asesoramiento de venta y compra.
Ejemplo de flujo de trabajo en Datalore

«La funcionalidad de asistencia a la codificación de Datalore mejoró enormemente nuestra productividad. Nos ayudó a crear rápidamente los prototipos e hizo que la codificación en Python y SQL fuera mucho más fácil.»

— Henry Eitel, ingeniero de software en neXDos

Resultados

Antes

8

horas de inactividad al mes

con JupyterHub y JupyterLab de código abierto alojados en un clúster de Kubernetes

Después

0

horas de inactividad al mes

con Datalore Enterprise alojado en un clúster de Kubernetes

«Con Datalore, descubrimos una plataforma fiable que nos proporcionaba el equilibrio adecuado entre colaboración, eficiencia y seguridad de los datos.»

— Dr. Steffen Möllenhoff, socio director de neXDos

La implementación de Datalore como su principal plataforma de ciencia de datos generó mejoras en el rendimiento y la productividad de neXDos. El proceso de creación de prototipos, pruebas retrospectivas e implementación de estrategias de negociación se hizo más eficiente.

«Los flujos de trabajo colaborativos de Datalore y la gestión integrada de entornos, permisos y datos aceleraron significativamente nuestro paso de la creación de prototipos de estrategias de inversión a las pruebas y la implementación real.»

— Dr. Steffen Möllenhoff, socio director de neXDos

neXDos también encontró beneficiosa la fiabilidad de Datalore. Con cero incidentes de inactividad del servicio, las operaciones de neXDos fueron ininterrumpidas, lo cual impulsó la productividad.

«El servicio ininterrumpido de Datalore y las actualizaciones sencillas me dan tranquilidad y es una herramienta menos de nuestra pila en la que pensar.»

— Henry Eitel, ingeniero de software en neXDos

Otro aspecto positivo de Datalore es la forma en que sus sólidas funcionalidades de gestión de permisos permitieron a neXDos incorporar becarios a proyectos específicos.

«La sólida gestión de permisos de Datalore nos permitió invitar a becarios a nuestros proyectos al tiempo que cumplíamos con nuestras estrictas obligaciones de seguridad de datos.»

— Dr. Steffen Möllenhoff, socio director de neXDos

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Drama & Company

Youngrae Lee, responsable del equipo del Centro de big data de Drama & Company

Antes de adoptar Datalore, Drama & Company utilizaba un servidor Jupyter independiente para sus necesidades de investigación de datos. Sin embargo, esta configuración se enfrentaba a menudo a problemas de rendimiento. La transferencia de los resultados de la investigación a un proceso de datos, la distribución del código escrito por los investigadores y otras tareas similares resultaban ser arduas y requerían mucho tiempo. Drama & Company se dio cuenta de que necesitaba una plataforma de ciencia de datos más sólida y escalable.

Constellation Software

Nauman Hafiz, director tecnológico de Constellation

Para ampliar las operaciones de ciencia de datos y proporcionar información valiosa tanto a los clientes como a las partes interesadas internas, Constellation necesitaba una forma de optimizar la colaboración y mejorar la agilidad. Problemas como la generación lenta de informes en las herramientas tradicionales de inteligencia empresarial (Power BI y Looker, concretamente) y los flujos de trabajo inconexos limitaban su capacidad para producir información oportuna y personalizada.

LINE Corporation

Seongduk Cheon, gerente sénior de LINE Corporation

Durante el proceso de evaluación, comprobamos que la experiencia de usuario de Datalore resultaba familiar a nuestros desarrolladores y que la funcionalidad de compartir informes era fácil de utilizar. Gracias a la colaboración de nuestro equipo de ingenieros y del equipo de desarrollo de Datalore, conseguimos satisfacer nuestros requisitos de flujo de trabajo y gobernanza de datos.

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