Confluent et Databricks ont annoncé une collaboration visant à intégrer leurs plateformes respectives, Tableflow et Unity Catalog, pour unifier les systèmes opérationnels et analytiques des entreprises. Cette initiative a pour objectif de faciliter l’accès en temps réel aux données, améliorant ainsi les applications d’intelligence artificielle et les processus décisionnels.
Dans un environnement numérique, les données deviennent le moteur des décisions stratégiques. Toutefois, leur gestion efficace constitue un défi important pour les entreprises. Le partenariat entre Databricks et Confluent vise à répondre à cette problématique, pour un accès plus cohérent et fluide aux données. Grâce à la plateforme de Confluent et l’Unity Catalog de Databricks, les systèmes analytiques et opérationnels peuvent être unifiés.
Au-delà de l’intégration technique, ce partenariat revêt un enjeu majeur : celui de l’adoption de l’IA à grande échelle. En abolissant les silos entre production et analyse des données, les deux entreprises donnent accès à des usages avancés de l’IA, accélérant l’innovation et la prise de décision au sein des entreprises.
Une gouvernance de données sans silos
Le but principal de Databricks et Unity Catalog est de défaire les silos entre les systèmes opérationnels générant des données et les systèmes analytiques qui les traitent. Cela permet une gestion cohérente et fluide des informations à travers l’entreprise. Cette intégration bidirectionnelle cherche à rendre la donnée en temps réel disponible pour toute application analytique et d’IA en permanence.
L’architecture mise en place par Confluent et Databricks garantit une gouvernance de données plus fine. Avec Unity Catalog, les équipes internes tirent profit d’une vision unifiée des métadonnées, indépendamment de leur type ou de leurs sources.
Les métadonnées sont cohérentes et accessibles à tous les acteurs de l’entreprise, permettant une exploitation optimale, que ce soit pour :
- Les analyses traditionnelles ;
- Les applications d’intelligence artificielle.
Dans un cadre plus large, où la data joue un rôle important dans la prise de décision et la gestion des ressources, certaines entreprises effectuent une simulation de portage salarial. Le but est d’évaluer la rentabilité et la viabilité des modèles économiques avant de les déployer. Cette approche assure aussi que toute information exploitée par les modèles d’IA est fiable et actualisée de manière constante.
Un partenariat clé pour une analyse continue
De cette collaboration réside une autre dimension essentielle : comment les données circulent entre les systèmes. Chaque flux généré par Confluent est accessible pour les outils d’analyse de Databricks, alimentant les moteurs d’IA et d’analytique (Polars, Trino, DuckDB, etc.). Cette évolution inverse permet de :
- Maintenir une cohérence entre les applications de l’entreprise et les services d’analyse ;
- Assurer l’alignement des données à tout moment avec un impact direct sur les décisions stratégiques.
La capacité à exploiter les données en temps réel pour alimenter les applications IA avancées constitue un défi dans ce partenariat. La séparation entre systèmes de production de données et ceux de l’analyse a longtemps freiné l’adoption de l’IA.
Avec son format Delta Lake, Databricks a su s’imposer comme étant la référence pour les architectures de type lac de données. Sa conception permet d’optimiser la gestion de grandes quantités de données, et Delta Lake garantit ainsi une diffusion efficace des informations en temps réel. Dans cette optique, certaines entreprises optent pour une simulation portage salarial dans le but d’estimer les implications financières et organisationnelles de l’adoption d’architectures.
Intégrer Tableflow dans Delta Lake sert à connecter directement les données des systèmes opérationnels aux outils d’analyse de Databricks. Cela facilite l’accès aux informations intéressantes pour les équipes de data science, simplifiant leur exploitation dans des moteurs analytiques puissants comme Apache Spark.
