Nos complace presentar cómo JMP desempeña un papel importante en nuestro entorno de datos en Soitec. Con más de 600 usuarios en nuestra empresa, siempre es un desafío mejorar la experiencia del usuario e industrializar nuestros productos implementados en JMP.
Hoy en día, JMP permite identificar muchas fuentes de datos, pero recopilar datos de los servicios de AWS aún puede ser demasiado complejo.
A partir de JMP 15 y gracias a la integración con Python, pudimos ampliar aún más las capacidades de JMP. Hemos validado internamente un conjunto de bibliotecas personalizadas (incluidas S3, Athena y RDS) que nos permiten orientar los servicios de AWS necesarios para los usuarios finales. Hoy, con la integración incorporada de JMP 18 con Python, es mucho más fácil administrar la arquitectura.
En esta presentación, explicamos un poco más sobre el papel que juega JMP en nuestro flujo de trabajo de ingeniería de datos y cómo podemos beneficiarnos aún más de la integración de Python con JMP 18.
