Découvrez la révolution de la Lakehouse et de SQL Analytics

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Découvrez la révolution de la Lakehouse et de SQL Analytics

Table des matières

  1. Introduction
  2. La révolution d'Apache Spark dans le traitement des données
  3. Les entreprises natives de données et l'IA
  4. Les défis de l'architecture actuelle des entrepris
  5. La solution : La Lakehouse
  6. Présentation de la Lakehouse
  7. Les avantages de la Lakehouse pour les entreprises
  8. Delta Lake : la solution pour les problèmes des data lakes
  9. Les quatre percées technologiques de Delta Lake
  10. La qualité des données avec la Lakehouse
  11. SQL Analytics : la nouvelle interface de requête
  12. Les avantages du SQL Analytics
  13. La gouvernance des données avec la Lakehouse
  14. La performance de la Lakehouse et du SQL Analytics
  15. Les cas d'utilisation de la Lakehouse
  16. L'étude de cas : Unilever
  17. Conclusion

🚀 La révolution d'Apache Spark dans le traitement des données

De nos jours, les entreprises sont confrontées à une explosion des données et cherchent des moyens efficaces de les traiter et d'en tirer des insights exploitables. Apache Spark est une technologie qui a révolutionné la manière dont les entreprises gèrent et analysent leurs données. Elle permet de collecter et de traiter de grandes quantités de données de manière rapide et efficace. Grâce à Spark, les entreprises peuvent désormais exploiter ces données de manière stratégique.

🌍 Les entreprises natives de données et l'IA

Il y a environ dix ans, certaines entreprises ont commencé à exploiter les données et l'intelligence artificielle de manière stratégique. Elles ont permis d'innombrables cas d'utilisation qui ont perturbé des industries entières. Des entreprises comme Airbnb, Netflix et Uber ont utilisé l'IA pour traiter d'énormes volumes de données. Ils ont réussi à prédire les prix, à gérer l'offre et la demande, à recommander du contenu aux utilisateurs et à améliorer l'expérience globale de leurs clients.

Mais ces entreprises ne se sont pas contentées d'un seul cas d'utilisation. Elles ont ouvert toute l'organisation à des centaines de cas d'utilisation pour perturber ces industries. Elles ont utilisé une approche unifiée et des outils open source pour permettre à toutes les équipes de faire de l'apprentissage automatique et de l'analyse de données.

🏨 Les défis de l'architecture actuelle des entreprises

Cependant, les entreprises traditionnelles ne disposent pas des mêmes ressources et de la même infrastructure que ces entreprises natives de données. Elles ont des données sur site et migrent vers le cloud, ce qui change considérablement leur architecture. L'architecture des entreprises actuelles ressemble plutôt à ceci :

  • Stockage des données brutes dans un data lake, souvent avec Apache Spark
  • Utilisation de l'apprentissage automatique et de la science des données sur le data lake
  • Utilisation d'un entrepôt de données séparé pour les rapports et les analyses commerciales.

Cette architecture est complexe et présente plusieurs problèmes, notamment la duplication des données, la latence des données et la nécessité de faire des investissements importants dans les opérations sur les données.

🏠 La solution : la Lakehouse

Databricks propose une nouvelle architecture appelée la Lakehouse. Elle permet de stocker toutes les données dans un data lake et de les structurer de manière à pouvoir les utiliser directement pour l'apprentissage automatique, les analyses et les rapports. La Lakehouse repose sur un format et une architecture ouverts et stocke les données dans des data lakes, sans avoir besoin de les déplacer ailleurs.

Les avantages de la Lakehouse sont nombreux. Elle offre une prise en charge complète de l'apprentissage automatique et de l'IA, ainsi que de l'intelligence d'affaires basée sur SQL. Elle garantit la récence des données, avec une seule source de vérité dans le data lake. Elle fonctionne également très bien avec l'écosystème des outils existants, ce qui lui permet de se connecter aux entrepôts de données, aux solutions de sécurité et aux fournisseurs de données externes.

📦 Delta Lake : la solution pour les problèmes des data lakes

L'un des problèmes des data lakes traditionnels est le manque de fiabilité et de qualité des données. Databricks a développé une technologie open source appelée Delta Lake pour remédier à ces problèmes. Delta Lake offre des transactions ACID pour garantir l'intégrité des données, des index pour accélérer le traitement des données, un contrôle d'accès au niveau des tables pour garantir la sécurité et des validations de schéma pour garantir la qualité des données.

Avec Delta Lake, les entreprises peuvent construire des data lakes fiables et de haute qualité. Elles peuvent spécifier les critères de qualité des données et les métriques qu'elles attendent, afin de créer des data lakes soigneusement curatés. Ainsi, les données brutes peuvent être stockées dans le data lake, puis filtrées et validées pour créer des tables de données de haute qualité. Les applications peuvent utiliser ces tables de données, tout en conservant toutes les données brutes dans le data lake. Cela permet une flexibilité et une réutilisation des données de haute qualité pour répondre aux besoins changeants de l'entreprise.

🎯 SQL Analytics : la nouvelle interface de requête

Databricks a récemment annoncé une nouvelle interface de requête appelée SQL Analytics, qui est maintenant disponible sur le Lakehouse. SQL Analytics est un moteur haute performance optimisé pour Delta Lake, qui offre une intégration complète avec tous les outils BI couramment utilisés. Les utilisateurs peuvent facilement visualiser et analyser de grandes quantités de données dans des tableaux de bord personnalisables. SQL Analytics offre des performances exceptionnelles, avec une réduction significative du temps de latence des requêtes.

Avec SQL Analytics, les entreprises bénéficient d'une interface utilisateur conviviale et familière, qui leur permet d'accéder rapidement et efficacement aux données du data lake. Les utilisateurs peuvent créer des requêtes SQL, explorer les bases de données et les tables, et créer des visualisations et des tableaux de bord à partir de leurs données. Les requêtes sont exécutées de manière rapide et efficace, grâce à l'optimisation du moteur SQL Analytics et à l'intégration transparente avec Delta Lake.

👩‍🔬 La gouvernance des données avec la Lakehouse

La gouvernance des données est un aspect essentiel de la gestion des données dans une entreprise. La Lakehouse offre une gouvernance des données solide grâce à ses fonctionnalités de contrôle d'accès et de suivi des modifications. Les tables et les colonnes peuvent être sécurisées à l'échelle de la table, du rôle et de la ligne, ce qui permet de contrôler précisément qui a accès à quelles données.

En outre, Delta Lake offre une traçabilité complète des modifications apportées aux données. Toute modification est enregistrée dans le journal des transactions, ce qui permet de suivre l'historique des modifications et de revenir à une version antérieure si nécessaire. La qualité des données peut également être validée à l'Aide de contraintes de schéma, ce qui permet de garantir que les données sont conformes aux spécifications attendues.

💪 La performance de la Lakehouse et du SQL Analytics

La performance est un aspect clé de la Lakehouse et du SQL Analytics. Les entreprises peuvent bénéficier de l'évolutivité et de la performance de la plateforme Databricks pour traiter de grandes quantités de données en parallèle. Delta Lake et SQL Analytics sont conçus pour optimiser les performances de requête en utilisant des techniques telles que la vectorisation, le partitionnement et l'indexation.

En outre, la fonctionnalité d'équilibrage de charge entre les clusters de calcul de SQL Analytics permet de gérer efficacement la charge de travail, en ajoutant et en supprimant dynamiquement des clusters en fonction de la demande. Cela permet d'obtenir des performances cohérentes même avec des charges de travail variables.

📊 Les cas d'utilisation de la Lakehouse

La Lakehouse offre un large éventail de cas d'utilisation pour les entreprises. Les entreprises peuvent l'utiliser pour l'analyse des données, la science des données, l'apprentissage automatique, les rapports commerciaux, la gouvernance des données et bien plus encore.

Par exemple, une entreprise peut utiliser la Lakehouse pour analyser ses données de vente et identifier les tendances et les modèles. Elle peut également utiliser la Lakehouse pour mettre en place un système de recommandation personnalisé pour ses clients, basé sur l'apprentissage automatique. En outre, la Lakehouse peut être utilisée pour gérer et traiter de grandes quantités de données provenant de sources multiples, afin de fournir des insights en temps réel.

🏢 L'étude de cas : Unilever

Unilever est l'une des plus grandes sociétés de produits de consommation au monde et a appliqué avec succès la Lakehouse à ses opérations. Grâce à la Lakehouse, Unilever a pu analyser les performances de catégorie, effectuer une analyse concurrentielle, analyser les promotions et bien plus encore. Ces outils analytiques ont permis à Unilever de stimuler la croissance de ses catégories, d'augmenter le chiffre d'affaires de ses produits et d'améliorer son positionnement sur le marché.

Grâce à la Lakehouse, Unilever a également pu réaliser des économies de temps et d'efforts, en automatisant de nombreuses tâches manuelles liées à l'analyse des données. Unilever a constaté que la Lakehouse était non seulement un outil puissant pour l'analyse des données, mais aussi un moyen de faciliter et d'accélérer la prise de décision dans toute l'entreprise.

🎉 Conclusion

La Lakehouse est une nouvelle architecture de données qui permet aux entreprises de stocker, de structurer et d'analyser leurs données avec efficacité et fiabilité. Avec des outils tels que Delta Lake et SQL Analytics, les entreprises peuvent tirer parti de leurs données pour prendre des décisions éclairées et stimuler leur croissance. La Lakehouse offre une solution complète pour la gestion des données, la gouvernance, l'analyse et les rapports, le tout dans un environnement flexible et évolutif. Avec la Lakehouse, les entreprises peuvent transformer leurs données en avantage concurrentiel et accélérer leur transformation numérique.

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