Domaine : Développement de logiciels
Produits JetBrains utilisés : Datalore
Taille de l'organisation : 100+
Pays : République de Corée
En tant que société informatique axée sur la « mise en relation des opportunités professionnelles », Drama & Company a fait sensation dans le secteur du recrutement avec son application phare, Remember. Avec plus de 4,5 millions d'utilisateurs actifs en République de Corée, Remember témoigne de l'engagement de l'entreprise à utiliser les données pour générer des opportunités professionnelles.
Drama & Company dispose d'une multitude de données utilisateur couvrant divers domaines, notamment les informations des cartes de visite, l'historique de recrutement, les chiffres de recherche et les statistiques publicitaires. Sans surprise, la gestion d'un aussi gros volume de données comportait son lot de défis.
« Lors de la création d'un compte dans l'application, les utilisateurs ne fournissent que quelques informations personnelles. Pour apporter plus de valeur aux autres utilisateurs de l'application, notre équipe doit enrichir les profils utilisateur à l'aide de données provenant d'autres sources. Nous avons donc besoin d'un processus rapide et fiable pour la recherche, le traitement, l'affinement et la livraison des données. »
— Youngrae Lee, chef d'équipe du centre Big Data chez Drama & Company
L'entreprise utilisait auparavant un serveur Jupyter autonome pour ses besoins en recherche de données. Cette configuration rencontrait toutefois souvent des problèmes de performances, particulièrement lorsque certains chercheurs utilisaient un grand nombre de ressources de calcul. Transférer les résultats de la recherche vers un pipeline de données, diffuser le code écrit par les chercheurs et d'autres tâches similaires se sont avérées difficiles et chronophages.
Compte tenu de ces défis, Drama & Company a compris la nécessité d'une plateforme de science des données plus robuste et évolutive. L'équipe du centre Big Data de Drama & Company avait deux objectifs majeurs. Premièrement, ils souhaitaient améliorer la qualité de leurs données et en élargir la portée. Deuxièmement, ils visaient à accroître l'utilisation des données dans l'ensemble de l'entreprise afin de rendre leur organisation plus compétitive.
Voici une liste de leurs exigences pour la nouvelle plateforme de science des données :
Après avoir examiné différentes options, Drama & Company a choisi Datalore. Il était disponible sous forme d'installation sur site avec l'authentification par identifiant unique sur place, offrait des intégrations avec les sources de données AWS, incluait une gestion des versions de notebooks facile à utiliser, une collaboration en temps réel sur les notebooks et dans l'espace de travail d'équipe, ainsi qu'une option de calcul en arrière-plan, permettant d'exécuter des notebooks même lorsque le navigateur est éteint. De plus, JetBrains était déjà un fournisseur de confiance de Drama & Company.
Grâce à Datalore, Drama & Company a perfectionné sa recherche et sa gestion des données. La collaboration est essentielle chez Drama & Company. Leur équipe comprend quatre pôles : planification et ingénierie des données, ingénierie de la fiabilité des données, cartes de visite et ingénierie de la plateforme de données. Chaque pôle a son propre rôle, mais ils travaillent tous en étroite collaboration.
« L'interface intuitive et les fonctionnalités robustes de Datalore nous permettent d'explorer et d'analyser des ensembles de données en toute fluidité. Cela entraîne un gain de productivité et favorise une prise de décision informée au sein de l'équipe. »
— Yeojin Kim, ingénieur de données chez Drama & Company
Principales fonctionnalités de Datalore utilisées par Drama & Company :
Connecteurs de données sans code pour Amazon Glue, Athena, S3 et AuroraDB.
Combinaison de SQL et Python dans un même notebook Jupyter.
Contrôle de version intégré.
Collaboration et partage en temps réel de notebooks et d'espaces de travail.
Installation sur site et authentification SSO.
Planification des notebooks et calcul en arrière-plan.
Voici à quoi ressemble un workflow type avec Datalore chez Drama & Company :
« Les connexions sans codage à Amazon Glue, Athena, S3 et AuroraDB, ainsi que la possibilité de combiner SQL et Python dans un même notebook nous ont aidés à réduire les ressources nécessaires à la recherche, à la vérification et au retraitement des données, ce qui a permis d'accélérer le processus de recherche. »
— Youngrae Lee, chef d'équipe du centre Big Data chez Drama & Company
Troisièmement, les chercheurs mènent leur analyse de données dans des notebooks Datalore et transmettent leurs recherches à un ingénieur de données pour une révision du code. Les ingénieurs de données collaborent avec les chercheurs pour apporter des modifications ou des corrections en temps réel au code si nécessaire. Ce processus sert également d'expérience d'apprentissage pour les chercheurs, car il les aide à améliorer leur écriture de code pour une infrastructure de données plus efficace.
« L'un des plus gros avantages de Datalore pour l'équipe est que, contrairement à Jupyter, leur travail ne s'arrête pas lorsqu'ils s'éloignent du navigateur. Ils peuvent ainsi quitter leur poste en toute confiance, sachant que les calculs intensifs de leur notebok se poursuivent en arrière-plan. »
— Youngrae Lee, chef d'équipe du centre Big Data chez Drama & Company
Avantages clés :
50 %
de temps en moins consacré aux tâches courantes grâce à une collaboration améliorée
80 %
d'amélioration de la rapidité de livraison des analyses
L'adoption de Datalore a permis un gain d'efficacité considérable pour l'équipe. La collaboration entre les différents groupes de l'équipe de données s'est notamment améliorée : le temps consacré aux tâches courantes a été réduit de plus de 50 %. Grâce à des intégrations de données fluides, des révisions de code améliorées et des cycles d'itération plus rapides, l'analyse des données a été accélérée de 80 %, ce qui améliore considérablement la capacité globale des membres de l'équipe.
« La collaboration avec mon équipe est devenue nettement plus efficace grâce à Datalore. La plateforme excelle dans le partage et l'analyse des données et du code, permettant une collaboration et une révision transparentes. Contrairement à nos outils précédents, Datalore nous permet de diviser les notebooks en feuilles distinctes. Grâce à cette fonctionnalité, nous pouvons travailler sur les différentes étapes du traitement des données dans des feuilles distinctes, ce qui améliore considérablement la lisibilité et la structure de nos rapports d'analyse. »
— Yeeun Im, ingénieur de données chez Drama & Company
Drama & Company dispose d'une multitude de données utilisateur couvrant divers domaines, notamment les informations des cartes de visite, l'historique de recrutement, les chiffres de recherche et les statistiques publicitaires. Sans surprise, la gestion d'un aussi gros volume de données comportait son lot de défis.
« Je pense que de nombreuses entreprises partagent nos préoccupations. J'espère que beaucoup d'entre elles découvriront comment Datalore peut optimiser et simplifier la collaboration, de l'analyse au développement de données, pour maximiser le partage de leur savoir-faire. »
— Youngrae Lee, chef d'équipe du centre Big Data chez Drama & Company
Nauman Hafiz, directeur général de Constellation
Afin de faire évoluer son activité de science des données et fournir des insights de qualité aux clients et parties prenantes internes, Constellation recherchait une solution permettant d'optimiser la collaboration et d'améliorer la flexibilité. Des problèmes tels que la lenteur de la génération de rapports des outils de Business Intelligence traditionnels (Power BI et Looker, notamment) et des workflows en silo freinait la production d'insights personnalisés.
Seongduk Cheon, manager senior chez LINE Corporation
Au cours du processus d'évaluation, nous avons constaté que nos développeurs trouvaient l'expérience utilisateur de Datalore familière et que la fonctionnalité de partage des rapports était facile à utiliser. Grâce à la collaboration de notre équipe d'ingénierie et de l'équipe de développement de Datalore, nous avons pu satisfaire nos exigences en matière de workflow et de gouvernance des données .
Regeane, responsable produit, Ometria
L’année dernière, notre équipe a réalisé une avancée révolutionnaire avec l’aide de Datalore. Sa puissance nous a permis de porter nos services de Retail Intelligence vers de nouveaux sommets. Grâce au développement de services internes et de rapports de données personnalisés, notre équipe Réussite client a pu fournir des informations ultrarapides, pour le plus grand profit de nos clients. Cette réalisation constitue l’une des plus grandes victoires de notre équipe au cours de la dernière année.