Nous sommes heureux de vous présenter le rôle majeur que joue JMP dans notre environnement de données chez Soitec. Avec plus de 600 utilisateurs au sein de notre entreprise, c’est toujours un défi d’améliorer l’expérience utilisateur et d’industrialiser nos produits déployés sur JMP.
Aujourd'hui, JMP permet de cibler de nombreuses sources de données, mais la collecte de données à partir des services AWS peut encore s'avérer trop complexe.
À partir de JMP 15 et grâce à l'intégration de Python, nous avons pu étendre encore plus les capacités de JMP. Nous avons validé en interne un ensemble de bibliothèques personnalisées (dont S3, Athena et RDS) qui nous permettent de cibler les services AWS nécessaires aux utilisateurs finaux. Aujourd'hui, grâce à l'intégration intégrée de JMP 18 avec Python, il est beaucoup plus facile de gérer l'architecture.
Dans cette présentation, nous expliquons un peu plus le rôle que joue JMP dans notre pipeline d'ingénierie de données et comment nous pouvons bénéficier encore plus de l'intégration de Python avec JMP 18.
