Сфера деятельности: Финансы

Используемые продукты JetBrains: Datalore

Число сотрудников: 1-50

Страна: Германия

О компании neXDos

neXDos — немецкая компания по управлению активами, специализирующаяся на торговле акциями. В neXDos работают специалисты по обработке данных и отраслевые эксперты, которые используют методы количественного исследования и анализа данных для эффективного управления инвестициями клиентов. Недавно компания запустила свой первый открытый инвестиционный фонд, что стало значимым событием в ее истории.

Бесперебойная платформа для Data Science — это реально: neXDos выбирает Datalore

Проблемы с хостингом JupyterHub

neXDos работает с разными источниками данных, на основе которых формируется индивидуальная инвестиционная стратегия: от API фондового рынка до внутренних данных PostgreSQL. Раньше специалисты neXDos разрабатывали алгоритмы биржевой торговли, ретроспективно тестировали их и проверяли, используя хостинг JupyterLab и JupyterHub. Такой подход был проблематичен из-за сложностей во многих аспектах, включая управление серверным окружением, частые обновления и работу с плагинами в JupyterLab.

«Размещение JupyterHub в кластере Kubernetes — непростая задача, в первую очередь из-за сложностей с регулярными обновлениями, а также с установкой и обслуживанием множества плагинов»,

— д-р Штеффен Мелленхоф, управляющий партнер neXDos

Дополнительные сложности возникали в связи с требованиями к безопасности и немецкими законами о защите данных, из-за которых neXDos приходилось использовать физические серверы. Чтобы соблюдать эти требования, было важно управлять правами пользователей и доступом. Для этого приходилось разрабатывать собственные скрипты аутентификации LDAP, а это создавало высокие риски для безопасности, особенно при предоставлении стажерам временного доступа к определенным данным.

«Управлять правами доступа было непросто, особенно когда речь шла о временных разрешениях для стажеров. Предоставление и последующий отзыв такого доступа часто представляли риск для безопасности»,

— д-р Штеффен Мелленхоф, управляющий партнер neXDos

Столкнувшись с этими сложностями, в neXDos начали искать решение, которое удовлетворяло бы их техническим требованиям:

  1. Совместимость с физическими серверами.
  2. Соответствие требованиям немецкого законодательства о защите данных.
  3. Простое управление доступом и удобные возможности совместной работы.

Улучшение рабочего процесса благодаря Datalore: совместная работа, удобство и безопасность

Компания neXDos выбрала Datalore, потому что его можно установить в собственную инфраструктуру, он предлагает встроенную аутентификацию с технологией единого входа (SSO), удобные функции для совместной работы и простое управление разрешениями в Jupyter-ноутбуках.

«Datalore позволил нам упростить рабочий процесс и легко переходить от разработки стратегии к ее тестированию и внедрению»,

— д-р Штеффен Мелленхоф, управляющий партнер neXDos

Переход на Datalore позволил neXDos повысить эффективность на следующих этапах рабочего процесса:

  1. Для каждого нового проекта команда neXDos создает новое рабочее пространство и назначает права доступа нужным участникам. Руководитель команды может заранее настроить подключения к базе данных SQL и окружение для всего рабочего пространства с помощью скриптов init.sh.
  2. После этого специалисты по количественному анализу создают новый ноутбук Datalore, собирают в него все необходимые данные из API фондового рынка и корпоративной базы данных PostgreSQL с помощью Python и SQL, а затем разрабатывают индивидуальную инвестиционную стратегию.
  3. Затем аналитики выполняют тестирование стратегии на исторических данных и проверяют ее перспективность. Для ежедневного анализа используется функция запусков по расписанию в Datalore.
  4. Когда стратегия успешно пройдет проверку на данных, которые не использовались при ее создании, Python-разработчик превращает Jupyter-ноутбук в Python-скрипт и развертывает его для выполнения ордеров на продажу и покупку активов.
Пример рабочего процесса в Datalore

«Функции редактирования кода в Datalore значительно повысили нашу производительность: выполнять быстрое прототипирование и писать код на Python и SQL стало намного проще»,

— Генри Эйтель, разработчик в neXDos

Результаты

было

8

часов простоя в месяц

при использовании JupyterHub и JupyterLab с открытым исходным кодом, размещенных в кластере Kubernetes

стало

0

часов простоя в месяц

при использовании Datalore Enterprise, размещенного в кластере Kubernetes

«Благодаря Datalore мы получили надежную платформу, которая дала нам необходимое сочетание функций для совместной работы, защиты данных и эффективности»,

— д-р Штеффен Мелленхоф, управляющий партнер neXDos

Начав использовать Datalore в качестве основной платформы для Data Science, компания neXDos повысила скорость и производительность работы. Процессы прототипирования, ретроспективного тестирования и развертывания торговых стратегий стали гораздо эффективнее.

«Процессы совместной работы в Datalore, а также управление интегрированной средой, разрешениями и данными значительно ускорили переход от разработки инвестиционных стратегий к тестированию и развертыванию»,

— д-р Штеффен Мелленхоф, управляющий партнер neXDos

Кроме того, компания neXDos высоко оценила надежность Datalore. Благодаря отсутствию сбоев в работе решения у neXDos не было простоев, и это тоже повысило эффективность.

«Datalore работает бесперебойно, устанавливать обновления очень просто, поэтому я могу совершенно не беспокоиться об этом инструменте»,

— Генри Эйтель, разработчик в neXDos

Еще одно преимущество Datalore — функции управления разрешениями. Благодаря им neXDos может подключать стажеров к конкретным проектам.

«Возможности управления разрешениями в Datalore позволили нам приглашать в проекты стажеров, соблюдая при этом строгие требования к защите данных»,

— д-р Штеффен Мелленхоф, управляющий партнер neXDos

Похожие истории клиентов

Drama & Company

Ёнрэ Ли, руководитель центра больших данных, Drama & Company

До перехода на Datalore в Drama & Company для анализа данных использовался автономный сервер Jupyter. При такой конфигурации часто возникали проблемы с производительностью. Перенос результатов в пайплайн данных, распределение кода, написанного исследователями, и другие задачи отнимали много времени и сил. В итоге в Drama & Company пришли к выводу, что им нужна более надежная и масштабируемая платформа для Data Science.

Constellation Software

Науман Хафиз, CTO Constellation

Чтобы масштабировать операции Data Science и предоставлять клиентам и своему руководству ценную информацию, компании Constellation требовался способ упростить совместную работу и повысить гибкость. При использовании традиционных инструментов бизнес-аналитики (конкретно — Power BI и Looker) команда Constellation столкнулась с проблемами: медленное создание отчетов и несогласованные рабочие процессы мешали вовремя получать результаты анализа, соответствующие требованиям пользователей.

LINE Corporation

Сондук Чхон, старший менеджер LINE Corporation

Когда мы попробовали Datalore, оказалось, что его интерфейс хорошо знаком нашим разработчикам, а функции публикации отчетов очень удобны. Благодаря совместной работе наших инженеров и команды Datalore нам удалось адаптировать систему к нашим рабочим процессам и выполнить требования к управлению данными. Среди них были.

Другие истории клиентов