Ce mois-ci, c’était la conférence de Dremio et il faut avouer que les équipes de Dremio marquent une fois encore leur ambition, qui est de modifier complètement nos habitudes avec leurs solutions en matière de gestion de données. Dremio lance Arctic, un gestionnaire de métadonnées pour vos “tables” de données. Dit ainsi… ça ne vous fait pas rêver et vous n’y voyez pas la magie que je tente de promouvoir… Éloignez-vous donc, et rapprochez-vous à nouveau.
Dremio vous permet désormais de gérer et valider vos données comme le code source de vos développements. Ainsi, vous pouvez effectuer toutes vos opérations, vos transformations, vos agrégations pour enfin accepter toutes les données qui sont arrivées jusqu’à vous ce jour, où je veux dire pour ce traitement là. Parlez-en à votre ingénieur pour la fiabilité des données, je suis sûr que ça va lui parler. Reportez-vous à la keynote de Tomer Shiran. Dremio offre l’une des meilleures expériences utilisateur pour gérer les couches de données… Il faut bien avoir en tête que les bases de données dans le cloud apportent ce genre de fonctionnalités là.
Bien réussir la transition vers le modèle hybride du travail avec vos équipes de données
Lu ce mois-ci ! “Aider les gens à utiliser “effectivement” la donnée” est un problème difficile” ! Nous devons reconnaître que ce n’est effectivement pas une chose aisée ! Et en plus, le travail est un peu au bureau, un peu à la maison, un peu chez les clients… Ce qui ne vient pas arranger nos affaires… Organisez-vous en mode hybride, créez des équipes de données au sein de vos services ou département métier ou centre de services ! En tout cas, collez à un modèle qui vous ressemble et qui vous est pratique ! Soyez pragmatique… allez-y par petite itération.
Les bases de données open source en passe de prendre le leadership
Synaltic a bientôt 20 ans ! Et nous avons fait le choix de l’open source dès le départ ! Nous nous sommes concentrés sur l’intégration et l’analytique ! Fort est de constater que le modèle open source attire désormais plus, les bases de données ne sont pas en reste. Avouez qu’avec ce modèle vous pouvez bien mieux mesurer le coût de vos projets, vous choisissez les fonctionnalités qui vous sont utiles et pour lesquelles vous avez besoin du support ! Mieux encore, vous pouvez faire le choix de ces mêmes briques dans le cloud ! Les formats ouverts ne vous enferment pas. Mieux encore, votre bon vieux SQL va même vous aider dans vos flux d’intégration de données…
Difficile actualité de ce dernier mois ; la guerre a refait irruption en Europe ! Le monde de l’open source est impactée ! Vladimir Agafonkin, le créateur de Leaflet, une librairie Javascript particulièrement appréciée pour la création d’application géo-décisionnelle est ukrainien et nous relate la guerre via son compte Twitter ! Une pensée pour lui et tous ses compatriotes. Ce même, Vladimir Agafonkin, partage une mini-application géo-décisionnelle du Financial Time : les données sont projetées sur une carte pour faciliter notre compréhension des enjeux.
HEAVY.AI (anciennement OmniSci) est une technologie puissante qui prend divers ensembles de données à grande échelle et fournit une analyse contextuelle rapide en tirant parti du parallélisme massif du matériel GPU et CPU. Nous envisageons un monde où les décideurs peuvent accéder à des informations critiques et urgentes de n’importe où, en quelques millisecondes, lorsque l’échelle et la précision sont primordiales.
HEAVY 6.0 introduit de nouvelles fonctionnalités importantes pour permettre une prise de décision rapide et éclairée : permettre d’exécuter des requêtes en quelques millisecondes, où que soit la donnée (sans la copier). En outre, HEAVY 6.0 introduit de nouvelles fonctionnalités bêta d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML) qui fournissent une base pour les futures mises à niveau de visualisation et d’intégration analytiques avancées.
Decodable est une plate-forme d’intégration et d’ingénierie de données en temps réel en tant que service. Avec Decodable, vous définissez des pipelines en SQL qui traitent des flux de données en temps réel et qui sont attachés à votre infrastructure de données par des connexions. Les connexions peuvent se faire entre les systèmes decodables et de messageries, les magasins d’objets, les systèmes de base de données opérationnels, les entrepôts de données, les lacs de données et les microservices. Dans ce contexte, le temps réel signifie une latence de bout en bout inférieure à une seconde. Dans la plupart des cas, les pipelines reçoivent, traitent et envoient des données en quelques dizaines de millisecondes.
