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Mindbody : un pionnier des métadonnées actives – Atlan

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Mindbody : un pionnier des métadonnées actives – Atlan


Créer un espace permettant aux utilisateurs techniques et professionnels de collaborer sur les données

La série Active Metadata Pioneers présente les clients d’Atlan qui ont récemment réalisé une évaluation approfondie du marché de la gestion active des métadonnées. Transmettre ce que vous avez appris au prochain leader des données est le véritable esprit de la communauté Atlan ! Ils sont donc ici pour partager leur point de vue durement acquis sur un marché en évolution, ce qui constitue leur pile de données moderne, des cas d’utilisation innovants des métadonnées, et bien plus encore.

Dans cet épisode de la série, nous rencontrons Thomas Evans, directeur de la plateforme de données chez Mindbody + Classpass, qui explique comment leur pile de données est le produit de plusieurs fusions et acquisitions, le rôle qu’un catalogue de données moderne peut jouer dans l’amélioration de la compréhension par l’équipe technique de leur pile et comment l’équipe Data Platform entend améliorer la découvrabilité, la documentation et l’optimisation du système avec Atlan.

Cette interview a été éditée par souci de concision et de clarté.


Pourriez-vous nous parler un peu de vous, de votre parcours et de ce qui vous a attiré vers Data & Analytics ?

Pour moi, c’est un parcours assez sinueux. J’ai fait des études en ingénierie et en fabrication, puis en gestion de projet, puis cela m’a conduit au secteur de la technologie. Je suis donc entré dans le secteur de la technologie et des logiciels en tant que PM et j’ai passé beaucoup de temps à déplacer les bonnes données aux bons endroits.

Ensuite, je suppose que j’avais tout simplement trop de bonnes questions, et cela m’a amené à diriger notre équipe d’entreposage de données. Cela fait désormais partie de notre équipe de plateforme de données. Nous sommes responsables des opérations DBA de nos plates-formes de production, à travers tous les mouvements de données autour de nos différents systèmes jusqu’à notre Enterprise Data Warehouse, et vers nos nombreux cas d’utilisation différents en aval.

Pourriez-vous décrire Mindbody et la manière dont votre équipe de données soutient l’organisation ?

Mindbody, dans son ensemble, est une entreprise SaaS. Nous activons le secteur du bien-être, du fitness et de la santé en grande partie à travers le marché intermédiaire, même jusqu’à certaines des plus grandes chaînes que vous verrez, ainsi que dans certaines des plus petites entreprises de fitness haut de gamme.

Toutes ces entreprises gèrent leurs activités sur notre plateforme. Nous connectons ces entreprises et ces consommateurs sur notre marché. Nous avons donc le côté consommateur, avec des personnes qui arrivent sur le marché et qui ont besoin de services, nous avons le côté gestion d’entreprise, et Mindbody fournit le marché pour les connecter et les activer tous.

L’équipe de la plateforme de données Mindbody soutient et garantit la sécurité des opérations de nos mouvements de données au sein de notre entreprise.

À quoi ressemble votre pile de données ?

Snowflake est notre entrepôt de données, puis nous effectuons une grande partie de notre chargement soit avec Fivetran, soit avec des pipelines construits en interne. Il s’agit de Python sur SQL que nous orchestrons avec Databricks.

Ensuite, nous alimentons en aval des outils de modélisation tels que dbt et Airflow, principalement. Il en résulte des données et des mesures modélisées qui alimentent nos outils BI. Looker est notre principale plate-forme Mindbody, et nous utilisons Tableau du côté ClassPass, nous avons donc deux types d’opérations là-bas. Ensuite, nous faisons également un certain nombre de choses autour de la transmission des données à nos systèmes de production, ou de la fourniture d’un flux de données à nos clients, que nous faisons via un certain nombre de piles différentes, mais tout est cohérent autour de Snowflake.

Il convient de mentionner que nous sommes une entreprise en croissance et quelque peu disparate compte tenu des diverses fusions et acquisitions au fil des ans. Nos systèmes de production et nos opérations sont donc bien plus vastes que cela. Nous devons établir des connexions avec ces technologies et parfois les migrer vers notre pile actuelle.

Donc, avoir Atlan pour nous donner cette conscience de ce qui se trouve, de la manière dont cela se déplace et de ce qui est important pour tout le monde est essentiel pour nous assurer que lorsque nous effectuons ces mouvements, nous le faisons en toute sécurité et nous le faisons de concert. avec les bonnes personnes.

Pourquoi rechercher une solution de gestion active des métadonnées ? Ce qui manquait?

Nous sommes une entreprise vieille de plus de 20 ans qui est arrivée jusqu’ici sans disposer d’un catalogue de données de quelque ordre que ce soit, et nos comportements en matière de glossaire de données étaient localisés et plutôt isolés. Ainsi, à mesure que notre entreprise grandit et mûrit, nous abordons de nouveaux cas d’utilisation, nous accueillons de nouveaux utilisateurs, et s’appuyer sur des pools de connaissances tribales s’est avéré un jeu dangereux.

Nous sommes maintenant à ce point d’inflexion où nous voulons changer cela. Nous recherchons donc spécifiquement la possibilité de permettre à nos utilisateurs d’accéder à ce type d’informations et de connaissances, et nous voulons nous éloigner du réseau tribal et des pratiques de connaissances que nous avons mises en place au cours des deux dernières décennies.

Pourquoi Atlan était-il un bon choix ? Est-ce que quelque chose est ressorti lors de votre processus d’évaluation ?

L’examen technique de notre équipe a placé Atlan en tête de notre liste en raison des fonctionnalités disponibles proposées. La convivialité générale de l’outil, depuis l’apparence et la convivialité jusqu’à la possibilité de se déplacer intuitivement dans l’outil, signifiait qu’Atlan répondait à un grand nombre de nos besoins.

Atlan fournit également un espace commun permettant aux utilisateurs techniques et professionnels de collaborer et d’échanger de la valeur autour de nos données d’une manière qui fonctionne pour les deux parties. Et c’était vraiment important pour nous. Nous ne voulions pas d’un outil trop axé sur l’ingénierie et répondant aux besoins de ce groupe, mais les équipes commerciales se sentaient alors dépassées et confuses. Atlan établit un très bon équilibre pour les deux groupes.

L’évaluation financière a également été favorable pour Atlan. C’est à égalité avec l’engagement nécessaire pour d’autres outils, mais équilibrer les engagements financiers avec les offres techniques est ce qui place Atlan en tête de liste, pour nous.

Que comptez-vous créer avec Atlan ? Avez-vous une idée des cas d’utilisation que vous créerez et de la valeur que vous générerez ?

Nos principales priorités avec Atlan sont la découverte et la documentation des données, la gestion des glossaires, puis l’utilisation, la surveillance et le réglage du système. Cela permettra donc à tous les utilisateurs de nos données de connaître ce qui est disponible avec les informations complémentaires, et de pouvoir suggérer et demander des informations supplémentaires en cas de besoin. Encore une fois, tout cela au même endroit. Ni dans le réseau tribal, ni perdu dans Slack.

Nous consoliderons et rationaliserons également un certain nombre de ressources de glossaires disparates qui faciliteront la compréhension, la clarté et l’alignement entre les équipes et les cas d’utilisation. Ainsi, au lieu d’avoir à demander : « Parlez-vous du glossaire BI et des termes qu’il contient, ou parlez-vous du glossaire RevOps et des termes qu’il contient ? qui peuvent ou non être les mêmes termes, ou qui peuvent ou non signifier la même chose, nous aurons désormais un glossaire d’entreprise autour duquel tout le monde pourra graviter.

Du côté de l’utilisation et de la surveillance, Atlan permettra à nos équipes d’identifier et de protéger nos actifs les plus utilisés et les plus valorisés tout en fournissant également des informations sur les domaines qui peuvent être obsolètes en raison d’une utilisation faible ou inexistante. Cela garantit que nos données sont pertinentes, précises et fiables tandis que nos systèmes sont régulièrement nettoyés et optimisés.

photo par Sven Mieke sur Unsplash

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