Constellation、Datalore によりデータサイエンスの開発研究とレポート作成を 50% 高速化

業界: ソフトウェア開発

使用されている JetBrains 製品: Datalore

組織規模: 100+

国: 米国

Constellation Software

Constellation はエンドツーエンドのエンタープライズ AI 駆動型データ分析およびコンテンツエンジンです。同社の顧客はデータに基づくインサイトで補完された SaaS プラットフォームによって効率とコンプライアンスに優れた市場調査とキャンペーン開発を行い、ヘルスケア、フィンテック、自動車などの規制対象業界内でのコンテンツの作成と配信を合理化することができます。

より優れたインサイトをより高速に提供する方法を求めて

データサイエンスの運用を拡大して顧客と内部関係者の両方に貴重なインサイトを提供するため、Constellation はコラボレーションを合理化してアジリティを強化する手段を必要としていました。従来のビジネスインテリジェンスツール(特に Power BI と Looker)にはレポート生成が遅かったり、ワークフローが途切れたりする問題があり、カスタマイズされたインサイトをタイムリーに生成する能力には限界がありました。また、同社はそれと同時にクラウドプロバイダーとして選択した AWS とシームレスに統合できるソリューションを探していました。

「弊社はどのようにして Constellation のクロスファンクショナルチームを円滑に連携させられるのかという疑問に直面していました。Datalore を導入するまでは各エンジニアがローカルの Jupyter ノートブックで別々に作業していました。このプロセスではコラボレーターがイテレーションごとにドキュメントをダウンロードして共有する作業が必要であったため、複数のクラウドサービスがつなぎ合わされていました。そのため、速度が上がらず、スケーラビリティが制限され、アクセス権限を管理する能力が妨げられていました」

— Nauman Hafiz、Constellation 最高技術責任者

それを解決したのは?データ、カスタマーサクセス、およびプロダクトマネジメントの 3 チームをつなげ、インサイトの提供を高速化できる共同作業および直感的なデータサイエンスプラットフォームです。

「Tableau と Power BI は使いやすいですが、複数のエンジニアで作業を分担する場合には大きな課題があります。Looker の Git との優れた統合機能を提供していますが、コラボレーションの促進とバランスの維持、柔軟性、機能性、および視覚的な魅力に関してはまだまだです。これらのツールは、イノベーションとコラボレーションの最大化を目指している中規模のチームを支援するように設計されていないのです」

— Yusuf Khan、Constellation データサイエンス部長補佐

Datalore を中央データサイエンスハブとして採用

Datalore は Constellatio チームのコラボレーションの方法を変え、以前は散在していた分析ワークフローを 1 つのツールに統合させました。

Constellation での Datalore を使用した典型的なワークフロー:

データエンジニアが Snowflake データベースから Datalore ノートブックに情報をプルします。そして SQL を使用して必要なデータを Datalore にリンクした後、Python コードに切り替えてから各種サードパーティ製 API からのデータを階層化します。データエンジニアはこのデータを統合して構造化した後、Datalore ノートブックのリンクをデータサイエンティストに送信します。データサイエンティストがそのノートブックにアクセスし、インサイトの導出、可視化表現の作成、およびモデルの構築を始めます。

「最初のデータスキャフォールディングはデータエンジニアリングプロセスの鍵となる部分であり、製品チームによる顧客ニーズの把握に密接に関係しています。Datalore で弊社のデータウェアハウスである Snowflake をより大規模なシステムに簡単に統合できることは、この点で重要な役割を果たしています。そのおかげでデータ処理の単純化と集中化を実現できています」

— Hammad Chaudhry、Constellation データエンジニア

データサイエンティストは最初のイテレーションを完了すると、プロダクトマネジメントチームとカスタマーサクセスチームに情報を共有してビジネスに焦点を当てた評価を行います。チームは初回レビューが完了した後、そのイテレーションを改善するか、別のイテレーションを行うか、ノートブックを Datalore のエンドユーザー向け対話型レポートに変換するかを決めます。

「Datalore は中東、北米、および南米で勤務するリモートチームの架け橋となっています」

— Yusuf Khan、Constellation データサイエンス部長補佐

Datalore はより広大なエコシステムへのポータルとして機能しています。作業をより素早く行うための基本的なツールを提供しています。これは、作成者が想定した範囲のみに限定されたクローズドシステムとして機能する他の多くのプラットフォームとは大きく異なっています」

— Mingwei Sun、Constellation データサイエンティスト

Constellation が使用している主な Datalore の機能:

  • Snowflake の統合と SQL セルのサポート

  • リアルタイムコラボレーションおよび Jupyter ノートブックとレポートの共有

  • チームワークスペース

  • 対話型レポート

  • レポートのスケジュール設定

Constellation は Jupyter ノートブックを使いやすい対話型のデータストーリーに簡単に変える機能を提供する Datalore のレポートビルダーにも価値を見出しています。レポートビルダーではコードセルの非表示、Markdown セルの整理、チャートの配置、およびレポートキャンバスへの対話型コントロールの追加が可能なため、Constellation はデータのナラティブを完全に制御し、以前は使用できなかったオープンソースのテクノロジーとフレームワークを活用できています

「Datalore の対話型レポートを使うと、プロトタイプを素早くデプロイし、複雑なデータストーリーをシームレスに伝達できます。このため、非技術系チームメンバーのためにデータレポートの分かりにくさを劇的に解消することができます。従来のレポート方法では、このレベルの明確な分かりやすさを実現することは不可能でした」

— Smit Shah、Constellation アソシエイトテクニカルプロジェクトマネージャー

Datalore のアジリティは顧客向けのレポートにおいて非常に重要です。弊社の顧客のニーズは業界や目的で大きく異なるため、標準のテンプレート化されたレポートでは対応できないためです」

— Ethan Lee、Constellation データアナリスト

結果

獲得した主なメリット:

より高速な結果

Constellation はデータサイエンスの研究開発タスクの展開を 50% 高速化しました。

効率の改善

高度にカスタマイズされたレポートを数か月ではなく数週間で顧客に提供できるようになりました。

満足度の向上

開発者も顧客も、Datalore のお陰で現状に大きく満足していると述べています。

Datalore により、Contellation は従来の BI ツールでは完了までに数か月かかっていた取り組みを数週間以内に完了できるようになりました。Constellation 全体の運用効率は JetBrains の共同データサイエンスプラットフォームによって大幅に向上しています。

「開発時間を大幅に短縮できました。多くの場合は 50% 以上削減できています」

— Michael Donovan、Constellation 上級プロジェクトマネージャー

Constellation はデータサイエンスワークスペースを Datalore に集中させることでサイロを克服し、冗長なワークフローを排除しました。このプラットフォームのコラボレーション機能によってリモートチーム間のつながりを築き、より短いフィードバックループでイテレーションの高速化を実現しています。

「Datalore の真の価値は、すべてのチームをつなげ、全体でのコミュニケーションとコラボレーションを簡素化する共有ワークスペースを作る機能にあります」

— Hammad Chaudhry、Constellation データエンジニア

Constellation は将来を見据えてプラットフォームのレポートスケジュール機能を拡大し、Datalore を業務に組み込もうと考えています。また、Datalore を社内トレーニングを改善して会社の急速な成長に追従するための手段として使用することも計画しています。

「弊社は Datalore を社内のトレーニングリソースとして使用する予定です。経験の浅い社員を弊社のシステムに徐々に投入するための構造化されたモジュールを作成するのに役立つでしょう」

— Michael Donovan、Constellation 上級プロジェクトマネージャー

「Datalore はチーム内の経験豊富なデータサイエンティストやエンジニアと直接コラボレーションする機会を与えてくれました。そのおかげで自分の役割の中で容易に成長できるようになりました」

— Rachel Hui、Constellation マーケティングデータアナリスト

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