Setor: Internet e telecomunicações

Produtos da JetBrains usados: Datalore

Tamanho da organização: 3000+

País: Japão

LINE Corporation

A Line Corporation fornece serviços em várias áreas, como mídia, comércio e fintech, com base no aplicativo de comunicação, o “LINE”, que tem 193 milhões de MAUs (usuários ativos mensais) em todo o mundo e 94 milhões de MAUs no Japão.

“Durante o processo de avaliação, descobrimos que a UX do Datalore era familiar para nossos desenvolvedores e que a funcionalidade de compartilhamento de relatórios era fácil de usar. Graças à colaboração da nossa equipe de engenharia e da equipe de desenvolvimento do Datalore, conseguimos satisfazer nossos requisitos de fluxo de trabalho e governança de dados.”

— Seongduk Cheon, gerente sênior da LINE Corporation

Como a LINE adotou o Datalore como uma nova plataforma de análise de dados

Sobre a LINE

Poderia, por favor, se apresentar?

Meu nome é Seongduk Cheon. Sou gerente sênior da LINE Corporation e lidero uma organização que se chama Data Platform Department. Nossa missão é democratizar o uso dos dados e fornecer uma plataforma para os usuários da empresa analisarem dados.

Em que tipo de projetos a LINE está envolvida?

Fornecemos serviços em várias áreas, como mídia, comércio e fintech, com base no aplicativo de comunicação “LINE”, que tem 193 milhões de MAUs (usuários ativos mensais) em todo o mundo e 94 milhões de MAUs no Japão.

O Data Platform Department fornece aos usuários uma plataforma para coletar, armazenar, gerenciar e analisar dados dos vários serviços da LINE. Chamada da IU, ou Information Universe, essa é a infraestrutura de dados de toda a empresa que contém os dados de várias divisões de negócios.


Problemas para resolver

O que fez vocês procurarem o Datalore ou soluções alternativas? Quais foram os desafios que vocês enfrentaram?

Nos últimos anos, a demanda por análise de dados dentro da empresa aumentou. As solicitações por soluções de notebooks cresceram muito além da simples execução de consultas, especialmente por cientistas de dados e engenheiros de machine learning. O OASIS, a solução interna de notebooks que estávamos usando, não tinha os recursos de desenvolvimento para atender a essas diversas necessidades.

Começamos a avaliar novas soluções de notebooks, e o Datalore foi um dos candidatos.

Durante o processo de avaliação, descobrimos que a UX (experiência do usuário) do Datalore era familiar para nossos desenvolvedores e que a funcionalidade de compartilhamento de relatórios era fácil de usar.

Graças à colaboração da nossa equipe de engenharia e da equipe de desenvolvimento do Datalore, conseguimos satisfazer nossos requisitos de fluxo de trabalho e governança de dados:

  • Suporte ao modo de cliente para o Spark
  • Suporte para pacotes R nativos
  • Registro em log de auditoria aprimorado
  • Gerenciamento refinado de permissões para relatórios e espaços de trabalho

Esses recursos foram essenciais para nós e decidimos escolher o Datalore como nossa plataforma de ciência de dados.


"Também temos o prazer de ver que o Datalore está sendo usado por muito mais usuários do que esperávamos inicialmente, incluindo aqueles em outras funções além de engenharia de dados e ciência de dados. Em última análise, esperamos que o Datalore seja usado por várias centenas de usuários na LINE."


A experiência com o Datalore

Quem usa o Datalore na sua equipe?

Embora o Datalore tenha sido implantado na LINE recentemente, quase metade das equipes de análise de dados do LINE Group e das empresas do grupo já estavam usando o Datalore em 1º de março de 2023. Também temos o prazer de ver que o Datalore está sendo usado por muito mais usuários do que esperávamos inicialmente, incluindo aqueles em outras funções além de engenharia de dados e ciência de dados. Em última análise, esperamos que o Datalore seja usado por várias centenas de usuários na LINE.

O processo de integração mudou após a adoção do Datalore?

Em primeiro lugar, as barreiras à introdução do Datalore não foram altas. Embora tenhamos recebido algumas perguntas dos usuários no início, a UI/UX familiar facilitou o trabalho inicial para aqueles que estavam usando nossas soluções internas: o OASIS e o Jupyter.

Em segundo lugar, o maior desafio para os nossos usuários era executar trabalhos no modo de cliente do Spark. Por meio da colaboração das nossas equipes de desenvolvimento e suporte do Datalore, conseguimos resolver esse problema.

Em terceiro lugar, havia uma lacuna entre o conceito do produto Datalore e a governança de dados da LINE em termos de gerenciamento de autoridade, o que trouxe algumas dificuldades. Graças às discussões colaborativas com a equipe de desenvolvimento do Datalore, conseguimos eliminar essa lacuna e adotar oficialmente o Datalore.

Com que tipo de dados você trabalha? Como você compartilha os resultados do seu trabalho?

Como somos um provedor de infraestrutura de dados, não sabemos os detalhes dos dados. Aqueles que têm acesso à IU (Information Universe) importam e analisam dados por meio do Datalore.

Geralmente compartilhamos os resultados do nosso trabalho publicando links de relatórios do Datalore nas wikis da organização, e achamos os recursos de relatórios muito úteis.


"Desde que o Datalore acabou de ser implantado,conseguimos liberar recursos internos de desenvolvimento quando decidimos mudar de nossa plataforma interna de ciência de dados para oDatalore. Também conseguimos satisfazer nossos requisitos de governançade dados, o que foi fundamental para as políticasde conformidade da LINE."


Como você acha que a LINE se beneficiará com o uso do Datalore?

Desde que o Datalore acabou de ser implantado, ainda não tivemos uma avaliação quantitativa do valor retornado. No entanto, conseguimos liberar recursos internos de desenvolvimento quando decidimos mudar de nossa plataforma interna de ciência de dados para o Datalore. Também conseguimos satisfazer nossos requisitos de governança de dados, o que foi fundamental para as políticas de conformidade da LINE.

Esperamos que a introdução da solução de notebooks da Datalore promova decisões baseadas em dados por aqueles que desempenham um papel na análise de dados dentro do LINE Group. Se os resultados da análise de dados puderem ser implantados de maneira suave e rápida nas várias divisões de negócios da LINE, isso contribuirá para os negócios ao possibilitar ciclos de PDCA mais rápidos e uma tomada de decisão mais baseada em dados.

Contatos

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