Siamo lieti di presentare come JMP svolga un ruolo importante nel nostro ambiente dati presso Soitec. Con oltre 600 utenti nella nostra azienda, è sempre una sfida migliorare l'esperienza utente e industrializzare i nostri prodotti distribuiti su JMP.
Oggi, JMP consente di indirizzare numerose fonti di dati, ma la raccolta di dati dai servizi AWS può risultare ancora eccessivamente complessa.
A partire da JMP 15 e grazie all'integrazione Python, siamo stati in grado di estendere ulteriormente le capacità di JMP. Abbiamo convalidato internamente un set di librerie personalizzate (tra cui S3, Athena e RDS) che ci consente di indirizzare i servizi AWS necessari per gli utenti finali. Oggi, con l'integrazione incorporata di JMP 18 con Python, è molto più facile gestire l'architettura.
In questa presentazione spieghiamo più in dettaglio il ruolo che JMP svolge nella nostra pipeline di ingegneria dei dati e come possiamo trarre ancora più vantaggi dall'integrazione di Python con JMP 18.
