Release v2.4 : une interface repensée et de nouvelles fonctionnalités !

Une nouvelle interface pour les utilisateurs

Les utilisateurs de Cleyrop bénéficient désormais d’une interface plus directe et plus rapide afin d’accéder à :

• Tous leurs projets en un seul clic
• Tout le patrimoine de données auquel ils ont accès avec les dernières modifications et les derniers ajouts
• Toutes leurs visualisations de données (tableaux de bord, reporting...)

Les utilisateurs peuvent aussi directement, via l’interface d’accueil, effectuer les tâches les plus fréquentes : ajouter ou transformer des jeux de données, valider des permissions d'accès...Ce nouveau parcours dans la plateforme Cleyrop va permettre aux utilisateurs de travailler plus efficacement et rapidement tout en améliorant la collaboration et le partage de l’information dans la plateforme.

Des nouvelles fonctionnalités pour libérer encore plus l’usage de la donnée

Exploration SQL

Les data analystes peuvent maintenant directement explorer et requêter leurs données en SQL, et ce directement depuis un projet dans Cleyrop. Pour les requêtes les plus utiles, ils pourront directement transformer leur code SQL en dataflow et ainsi industrialiser leurs recherches.

No code / low code

Les utilisateurs métiers, non familiers avec Python ou SQL, peuvent désormais créer leurs propres pipelines de transformation de données dans Cleyrop en utilisant la nouvelle fonctionnalité low code / no code.

Des nouvelles fonctionnalités sur le catalogue Cleyrop

La plateforme renforce son offre sur le data catalogue en offrant la possibilité aux utilisateurs de filtrer sur toutes les métadonnées de son catalogue et de pouvoir sélectionner les bonnes de données selon ses critères.

Rapidité de traitement

Les fonctionnalités de traitement de données de Cleyrop repose sur la technologie Spark, qui permet de paralléliser les traitements de données et ainsi optimiser les temps d'exécution.Avec l’intégration de Lighter, Cleyrop va un cran plus loin dans l’efficacité du processing. Cette intégration permet désormais un traitement encore plus rapide et efficace des données (quasi instantané) ou ouvrent de nouvelles possibilités pour le développement des modèles Machine Learning et des analyses complexes.