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Serenytics : une solution tout-en-un pour exploiter ses données

Publié le
10/3/2020
|
Imane Bouzid
|
Serenytics
Temps de lecture estimé : 3 minutes
Publié le
10/3/2020
Imane Bouzid
|
Serenytics

Afin de proposer à nos clients les meilleures solutions, nous aimons nous tenir au courant des dernières technologies. Keley organise donc régulièrement des meet-ups dans ses locaux, où nous échangeons sur des outils d’avenir avec leurs créateurs. Mercredi 4 mars, nous avons eu la chance de recevoir Adrien Auclair, fondateur et CEO de Serenytics.

 

Data-préparation, Datavisualisation & Python, dans le Cloud, en une seule app.

Fondée en 2014 par Adrien Auclair, cette start-up française propose une plateforme de création simplifiée de dashboards. Serenytics promet à ses utilisateurs une application tout-en-un : préparation et analyse des données, création de dashboards, exécution de scripts Python, le tout résumé dans un workflow.

Contrairement à d’autres solutions semblables à Serenytics, celle-ci n’est pas purement orientée Data Science : elle met en avant la simplicité d’utilisation et d’accessibilité, autant au niveau technique, qu’au niveau des coûts de licences. En effet, en fonction des accès souhaités, le pricing diffère. Ainsi, une start-up peut se permettre d’utiliser Serenytics au même titre qu’une entreprise développée, que ce soit pour travailler sur un projet nécessitant de traiter des données, ou pour les présenter.

Exemple de schéma de Dataflow sur Serenytics
Exemple de schéma de Dataflow sur Serenytics

 

Cas d’usage

Depuis 6 ans, Serenytics travaille avec des grands groupes et des start-ups. Parmi ses références, on peut par exemple citer Bioderma, Le Bon Coin et Sushi Shop. Le point fort de Serenytics reste indéniablement le couple souplesse/puissance : ses clients apprécient notamment de pouvoir configurer ou créer chaque élément souhaité, tout en maniant un outil simple mais puissant grâce au Cloud - la solution traite des fichiers de plusieurs millions de lignes. Quelques outils Data Science sont de plus disponibles, comme une analyse prédictive de séries temporelles.

Et concrètement ?

Deux interfaces sont accessibles sur Serenytics : Viewer et Studio. La première s’adresse au visiteur qui pourra avoir accès aux différents dashboards auxquels il a droit.  

L’utilisateur du Studio, lui, possède les droits de création et de modification. Pour cela, il a accès a quatre fenêtres sur le studio :

  • Data : Différentes sources de données peuvent être chargées – CSV, via une API, SQL, etc. À noter que si les données sont accessibles par un moyen autre que prévu, il est toujours possible de coder son propre connecteur à l’aide de Python. Les données chargées sont stockées dans le Data warehouse interne de Serenytics. Suite au chargement, on peut s’occuper du pré-processing de données, joindre des tables, et même programmer une mise à jour de celles-ci.
  • Dashboard : Tout type de graphique peut être représenté. Plusieurs options permettent à l’utilisateur une certaine liberté quant à celui-ci, comme l’ajout de filtres statiques ou dynamiques, un formating des données, ou encore des analyses prédictives.
  • Automation : Que faire de nos indicateurs ? Plusieurs choix s’offrent à nous dans cette partie : on peut tout simplement décider de générer et envoyer un rapport pdf par un clic bouton. Plus intéressant, le consultant peut ici coder toute sorte d’actions via un script Python, comme programmer un envoi d’indicateurs via une boite de messagerie.
  • Flow : Un workflow représentant les différentes étapes de préparation et d’analyse sur les données.
Exemple d'un dashboard sur Serenytics
Exemple d'un dashboard sur Serenytics

Ces fonctionnalités, et plus généralement l’application, sont accessibles à tous. De l’utilisateur métier au data scientist expérimenté : il est possible de tout effectuer en clic-bouton, ou alors de coder de bout en bout à travers des scripts Python.

Édition de scripts Python
Édition de scripts Python

Cette start-up a quelque chose en plus : la facilité d’accès et d’utilisation ne remet pas en cause la qualité. Elle est évidemment performante sur la création de dashboards, mais nous imaginons travailler sur des problématiques mettant en jeu des données plus complexes à traiter, comme par exemple pour certains clients du retail.

Photo de l'auteur de l'article
Imane Bouzid

Data Scientist chez Keley Data

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