Nexla accélère le retour sur investissement grâce à l’ingénierie automatisée des données

Must Try

Pour chaque fonction d’une organisation, l’exploitation des données est devenue la bouée de sauvetage nécessaire à une prise de décision optimale. Mais compte tenu de la grande variété et de la quantité de données que les entreprises collectent, il est impossible d’utiliser toutes les données.

C’est l’un des plus gros goulots d’étranglement pour accélérer les affaires et être axé sur les données, selon Saket Saurabh (photo), co-fondateur et PDG de Nexla Inc.

Basée sur l’objectif et la mission de Nexla de déclencher des données prêtes à l’emploi entre les mains des utilisateurs, l’ingénierie de données automatisée relie les points grâce à des initiatives telles que des flux de travail collaboratifs et des connecteurs bidirectionnels générés automatiquement.

« Chaque application SaaS que vous utilisez devient la source de données, chaque type de base de données, chaque type d’événement utilisateur, tout peut être une source de données… c’est un énorme défi d’ingénierie pour les entreprises de rendre les données utilisables », a expliqué Saurabh. « Les entreprises ne peuvent tout simplement pas avoir suffisamment de personnes pour écrire ce code afin de concrétiser cette ingénierie des données. Là où nous intervenons avec une valeur tout à fait unique, c’est comment commencer à penser à rendre tout ce processus beaucoup plus rapide et beaucoup plus automatisé.

Saurabh s’est entretenu avec l’analyste de l’industrie theCUBE Lisa Martin lors de l’événement AWS Startup Showcase : « Data as Code — The Future of Enterprise Data and Analytics », une émission exclusive sur theCUBE, le studio de diffusion en direct de SiliconANGLE Media. Ils ont discuté de la manière dont Nexla optimise le délai de rentabilisation en améliorant la convivialité des données grâce à l’ingénierie automatisée des données. (* Divulgation ci-dessous.)

Faire des données prêtes à l’emploi une réalité

Bien que les entreprises souhaitent intégrer les données à leur activité, le manque de données prêtes à l’emploi devient un défi. Nexla comble le vide grâce à l’ingénierie automatisée des données.

« Le problème pour les entreprises est que pour chacun des utilisateurs et des équipes, les données ne sont pas prêtes à être utilisées telles quelles… il se passe beaucoup de choses avant que les données puissent être entre leurs mains », a expliqué Saurabh. « Ainsi, l’ingénierie des données dans ce cas consiste à prendre des données de différents endroits et à les rendre utiles. »

L’un des plus grands défis consiste à connecter les systèmes de données pour obtenir les données souhaitées. L’ingénierie des données joue un rôle déterminant pour rendre les données utiles après les avoir collectées à différents endroits, selon Saurabh.

« C’est la tâche de l’ingénierie des données de consommer des données de tous ces différents endroits, formats, API et systèmes, puis d’unifier d’une manière ou d’une autre toutes les données afin qu’elles puissent être utilisées par les applications qu’ils construisent », a-t-il ajouté.

La clientèle de Nexla s’étend des moyennes aux très grandes entreprises réparties dans différents secteurs tels que la finance, les médias, la gestion, la santé, l’éducation, la logistique, la vente au détail et le commerce électronique.

« L’une des trois principales banques du pays est un grand utilisateur de Nexla dans le cadre de sa pile de données… nous faisons en fait partie de leur plate-forme d’IA à l’échelle de l’entreprise fournissant des données à leurs scientifiques des données », a déclaré Saurabh. « LinkedIn est de loin le plus grand réseau social… leur équipe marketing s’appuie sur Nexla pour rassembler également les données de différents types de systèmes. »

Il y a plus qu’il n’y paraît dans l’ingénierie des données

L’ingénierie des données se résume à relier toute la connectivité et les flux de données afin que plus de personnes puissent effectuer des tâches plutôt que du personnel spécialisé. Nexla aide à automatiser certaines parties de l’ingénierie des données afin que les équipes puissent accélérer plus rapidement.

« L’ingénierie des données est essentiellement tout le code, le processus et les personnes qui se connectent essentiellement à leur système », a déclaré Saurabh. « L’ingénierie des données est assez intéressante en ce sens… qu’il est difficile de mettre en œuvre le type de pièces nécessaires, mais c’est aussi très répétitif à un certain niveau. »

Lorsqu’il s’agit d’automatiser l’ingénierie des données, le voyage commence aux connecteurs bidirectionnels générés automatiquement, car il implique l’intégration de systèmes de données, a expliqué Saurabh.

« La connexion aux données concerne essentiellement la passerelle vers les données, la capacité de lire et d’écrire des données à partir de différents systèmes… mais c’est extrêmement complexe car les gens doivent écrire du code pour se connecter à différents systèmes », a-t-il déclaré. « Une partie que nous avons automatisée consiste à générer ces connecteurs afin que vous n’ayez pas à écrire de code pour cela. »

La deuxième phase implique des produits de données générés automatiquement sous la forme de Nexsets qui présentent les données de manière lisible par l’utilisateur. Le produit de données est conditionné de manière à ce que d’autres personnes puissent l’utiliser facilement car il implique l’ajout d’autres structures aux matières premières. Collectivement, les produits de données créent le cadre de maillage de données.

« La deuxième partie est que la passerelle ou le connecteur a lu les données, mais comment les représentez-vous à l’utilisateur pour que tout le monde puisse les comprendre ? » demanda Saurabh. « C’est là qu’intervient le concept de produit de données… nous envisageons donc également la génération automatique de produits de données. Celles-ci deviennent le langage et l’entité communs que les gens peuvent comprendre et avec lesquels travailler. »

La troisième et dernière phase implique des flux de travail collaboratifs où les utilisateurs de données travaillent avec les ingénieurs de données pour des résultats optimaux, selon Saurabh.

« La troisième partie consiste à prendre toute cette automatisation et à amener l’humain dans la boucle », a-t-il expliqué. « Aucune automatisation n’est parfaite et, par conséquent, amener l’humain dans la boucle signifie qu’une personne experte en données, qui peut les regarder et les comprendre, peut désormais faire des choses que seuls les experts en systèmes de données étaient capables de faire auparavant. »

En permettant aux ingénieurs de données d’accéder au même système utilisé par les utilisateurs, Saurabh pense que cette approche améliore l’aspect délai de rentabilité.

« Alors qu’un ingénieur passe par des API, un SDK, des commandes et des interfaces, un utilisateur de données passe par une belle interface utilisateur sans code », a-t-il déclaré.

Restez à l’écoute pour l’interview vidéo complète, qui fait partie de la couverture pré-événement par SiliconANGLE et theCUBE de l’événement AWS Startup Showcase : « Data as Code — The Future of Enterprise Data and Analytics ».

(* Divulgation : TheCUBE est un partenaire média payant pour le AWS Startup Showcase : « Données en tant que code — L’avenir des données et de l’analyse d’entreprise » un événement. Ni Nexla Inc., le sponsor de la couverture des événements de theCUBE, ni les autres sponsors n’ont de contrôle éditorial sur le contenu de theCUBE ou de SiliconANGLE.)

Photo: SiliconANGLE Montrez votre soutien à notre mission en rejoignant notre Cube Club et notre communauté d’experts Cube Event. Rejoignez la communauté qui comprend Amazon Web Services et le PDG d’Amazon.com Andy Jassy, ​​le fondateur et PDG de Dell Technologies Michael Dell, le PDG d’Intel Pat Gelsinger et bien d’autres sommités et experts. .

LAISSER UN COMMENTAIRE

S'il vous plaît entrez votre commentaire!
S'il vous plaît entrez votre nom ici

Latest Recipes

Block title

More Recipes Like This

Voir aussi