Soitec のデータ環境で JMP が果たす重要な役割についてご紹介できることを嬉しく思います。当社には 600 名を超えるユーザーがおり、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、JMP 上に展開された製品を産業化することは常に課題となっています。
現在、JMP では多くのデータ ソースをターゲットにすることができますが、AWS サービスからデータを収集するのは依然として複雑すぎる場合があります。
JMP 15 以降、Python 統合のおかげで、JMP の機能をさらに拡張できるようになりました。エンドユーザーに必要な AWS サービスをターゲットにできるカスタム ライブラリ セット (S3、Athena、RDS を含む) を社内で検証しました。現在、JMP 18 には Python との統合が組み込まれているため、アーキテクチャの管理がはるかに簡単になりました。
このプレゼンテーションでは、データ エンジニアリング パイプラインで JMP が果たす役割と、JMP 18 と Python の統合によってさらにメリットが得られる理由について、もう少し詳しく説明します。
