Par Data-developer, nous entendons toute personne qui manipule des données et qui a des bases en code (que ce soit en Python, en HTML, en Javascript...).

Si c'est votre cas, vous allez adorer toutes les possibilités offertes par Serenytics.

Bien sûr, pour la majorité des tâches, il n'y a pas besoin de coder dans notre plateforme. Notre interface permet d'aller plus vite que d'avoir à coder.

Mais pour des besoins spécifiques, Serenytics a une approche low-code qui vous permet en un minimum de lignes de code, sans infrastructure à mettre en place, d'obtenir tout ce que vous souhaitez.

Notre plateforme intègre un système d'exécution de scripts Python. Codez tous vos traitements de données (import, export, calculs avancés, nettoyage de données, machine learning, analyses prédictives ...) et exécutez-les de manière régulière via notre scheduler ou en déclenchant leur exécution via un appel d'API REST. Vous évitez d'avoir à gérer votre propre infrastructure de tâches de traitement de données.

Dans un script Python, vous pouvez utiliser le package Serenytics. Celui-ci fournit de nombreuses fonctions qui vous permettent d'interroger une source de données configurée dans l'interface (avec des agrégats et des filtrages). Le résultat de cette requête peut être manipulé avec le langage Python, souvent en utilisant des librairies comme Pandas ou bien Scikit-learn. Et en fin de traitement, la librairie Serenytics vous permet de charger votre résultat dans notre Datawarehouse interne pour visualiser/partager les résultats.

Pour vos tests et mises au point, vous pouvez aussi exécuter un script utilisant la librairie Serenytics en local, dans votre debugger Python favori. Vous pouvez effectuer un traitement et envoyer le résultat dans un storage Serenytics pour le visualiser ou fouiller visuellement les données de manière interactive. Cela peut aussi vous permettre de faire la mise au point d'un traitement dans un notebook Jupyter avant de le passer en production sur notre plateforme.

Souvent pour des questions de rendu graphique, vous souhaitez écrire un widget pour afficher un ou plusieurs KPIs avec un design très particulier (par exemple, avec une icône pouce vers le haut si une valeur dépasse un seuil, ou vers le bas sinon).

Pour cela, vous pouvez écrire directement dans Serenytics le code HTML de votre widget. Dans ce code, vous pouvez récupérer des données avec la syntaxe {{valueX}}.

Et tout ce qui est écrit entre double accolade est passé à notre interpréteur. Vous pouvez donc afficher des KPIs, mais aussi modifier un style en fonction des données, changer le format d'une date, limiter la taille d'une chaîne de caractères... Les possibilités sont très nombreuses.

Ce système d'interpréteur se retrouve à de nombreux endroits dans notre plateforme. Vous pouvez par exemple l'utiliser pour adapter le contenu d'une cellule d'un tableau ou bien encore pour appliquer un calcul sur une valeur choisie dans un filtre dynamique avant de la passer au requêteur de données.

Le CSS de votre dashboard est complètement modifiable. Cela vous donne toutes les options pour obtenir exactement le design que vous souhaitez.

Le bandeau en haut d'un dashboard peut être écrit en HTML / CSS / JS. Cela ouvre beaucoup de possibilités.

Par exemple, vous pouvez créer un design avancé avec un logo. Vous pouvez mettre des icônes qui redirigent le lecteur du dashboard vers un autre dashboard ou une autre application. Vous pouvez aussi ajouter du code Javascript par exemple pour déclencher un rechargement des données de manière régulière (e.g. toutes les 10 minutes).

Si vous souhaitez intégrer un widget graphique complet, par exemple écrit en D3.js, vous pouvez utiliser notre éditeur de widget. Vous pouvez utiliser les langages HTML/CSS/JS directement dans notre studio. Les données issues de notre moteur sont accessibles dans le code source de votre widget au format JSON. Vous n'avez qu'à écrire le code source de visualisation.

Notre plateforme utilise une architecture web de type backend/frontend avec communication par API REST. Vous pouvez vous aussi utiliser cette API REST fournie par notre backend.

Vous pouvez par exemple déclencher l'exécution d'un script Python avec un simple appel d'API (avec passage de paramètres). Vous pouvez aussi envoyer des données de type message/évènement dans notre datawarehouse.

Dans la majorité des cas, nous recommandons d'utiliser notre client Python plutôt que l'API brute, notamment pour bénéficier de toute la couche de gestion d'erreur. Mais si vous avez un besoin dans un autre langage, l'API est disponible.