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História do cliente

Deutsche Börse Group estabelece as bases para seu laboratório de data science

Principais desafios

O Deutsche Börse Group identificou uma oportunidade de transformar o que antes era considerado um "subproduto" do seu negócio de trading — grandes volumes de dados de ações — em uma fonte significativa de receita. Ao investir em data science, o grupo poderia ir além da venda de dados brutos, oferecendo conteúdos mais avançados. Embora já fizesse investimentos em arquitetura local, o Deutsche Börse Group sabia que seu novo centro de data science precisava ser construído na nuvem, para aproveitar sua flexibilidade e escalabilidade. O desafio, no entanto, era que os usuários corporativos exigiam transformações específicas nos dados antes de enviá-los para a nuvem, mas não queriam sobrecarregar uma equipe de TI já afogada em demandas. Além disso, mesmo após a migração, o grupo buscava evitar que seus cientistas de dados gastassem a maior parte do tempo em tarefas de limpeza e preparação de dados.

Como o Designer Cloud resolveu o problema

O Designer Cloud permite que o Deutsche Börse Group transforme e migre os dados com segurança do seu ambiente local para uma plataforma na nuvem sem colocar o TI sob pressão. Com ele, os usuários corporativos podem ver exatamente como os dados serão transformados antes de serem enviados para a nuvem e, talvez igualmente importante, criar uma trilha de auditoria clara, registrando a origem dos dados e como as transformações foram aplicadas. A capacidade de salvar e reutilizar transformações acelera o trabalho a cada novo lote de dados. Além disso, à medida que os cientistas de dados aproveitam as informações no machine learning ou em modelos preditivos, o Designer Cloud reduz o tempo gasto na preparação delas. Por exemplo, um projeto que anteriormente levava nove meses foi reduzido a apenas três semanas com o uso do Designer Cloud.

VANTAGENS DE SE USAR O ALTERYX
Migração segura dos dados

A transformação e migração de dados de plataformas locais para a nuvem são feitas de forma segura e visualmente orientada. A linhagem de dados detalhada dá transparência à origem dos dados e às mudanças realizadas

Maior qualidade dos dados

Ao permitir que os usuários corporativos, com o contexto adequado, preparem os dados por conta própria, a qualidade deles melhora significativamente, levando a insights mais robustos no futuro

Aumento na eficiência

O TI se envolve na preparação dos dados apenas quando necessário, enquanto os cientistas de dados mantêm o foco na modelagem, em vez de perder tempo com tarefas de limpeza

 

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