Pour une entreprise, une des clés de la réussite, c’est aujourd’hui de pouvoir prendre des décisions “data-driven”, des décisions basées sur les données qu’elles génèrent ou qu’elles collectent. La data est stockée à grande échelle, préparée, puis analysée pour essayer d’en tirer des insights et informations pertinentes pour les équipes métier. On optimise ainsi ses prévisions de vente, sa chaîne logistique ou encore la connaissance que l’on a de ses clients finaux.

Pour atteindre de tels objectifs, les spécialistes de la data d’entreprise ont besoin d’outils performants, fiables, rapides et évolutifs. C’est ici qu’entre en jeu Databricks. 

Qu’est-ce que Databricks ? 

Databricks est tout simplement un outil de gestion des données dans le cloud utilisé par les entreprises pour traiter, transformer, explorer et exploiter de grandes quantités de données grâce à des modèles de machine learning. 

Plus encore, Databricks permet de révéler le plein potentiel d’une organisation en combinant les processus de type ETL (extract, transform, load) et le machine learning. Ce qui en fait un outil unique, c’est qu’il combine le stockage et l’analyse de la data.

En lisant le reste de cet article, vous en apprendrez davantage sur le mode de fonctionnement de Databricks.

Comment fonctionne Databricks ? 

L’un des importants défis auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu’elles travaillent sur les grands ensembles de données en silo qu’elles possèdent déjà ou qu’elles achètent, c’est de les stocker dans un seul et même endroit pour les rendre plus facilement exploitables. 

Databricks aide ses clients à stocker, nettoyer et visualiser de grandes quantités de données provenant de sources disparates. Il leur permet de travailler sur une plateforme unique pour de nombreuses tâches courantes liées aux données, allant de l’ETL élémentaire à la business intelligence, en passant par le machine learning et l’IA.

Databricks permet entre autres la création de data warehouses dernière génération et la conception de modèles de machine learning, tout en assurant un niveau de sécurité de la data très élevé. Le cœur de la plateforme Databricks se compose de quatre outils en open source intégrés dans un ensemble cohérent et user-friendly, proposé en mode SaaS. 

Le cœur de Databricks : Apache Spark

Le cœur de Databricks est Apache Spark, un moteur open source de traitement des Big Data. Spark a eu un impact considérable sur l’industrie du Big Data, en permettant le calcul distribué à grande échelle sur de grands ensembles de données à une vitesse et une précision qui n’étaient pas atteignables jusqu’alors.

DeltaLake

DeltaLake est une couche de stockage open source qui se superpose aux data lakes pour offrir une fiabilité, une sécurité et des performances accrues. Elle est entièrement compatible avec les API Apache Spark et elle permet également d’exécuter des opérations en continu ou par batches successifs.

MLFlow

MLFlow est un outil open source qui gère le cycle de vie des pipelines de données et des applications de machine learning.

Koalas

Koalas aide les data scientists à être plus productifs lorsqu’ils travaillent avec le Big Data, et Apache Spark en particulier.

Les experts data travaillent souvent en langage Python, qui n’est pas nativement compatible avec Spark. De plus, ils sont pour la plupart très attachés à une bibliothèque Python appelée Pandas.

Koalas est une API pour Pandas qui se superpose à Spark. Cela permet aux data scientists de l’utiliser sans avoir à apprendre un nouveau langage de programmation.

Pourquoi Databricks est-il une petite révolution dans le monde de la data ? 

La plateforme Databricks combine ces quatre outils open source et les rend disponibles en mode SaaS sur le cloud.

Le package de services rassemble en un seul endroit toutes les fonctionnalités que les outils de base proposent séparément. Elles sont toutes accessibles via une interface SaaS unique et user-friendly. Le résultat est une plateforme capable d’offrir toute la palette des possibilités en matière d’analyse et de traitement des données ; une vraie petite révolution ! 

Quatre points importants à retenir sur Databricks : 

– Databricks est “cloud-native” : l’outil fonctionne avec tous les principaux fournisseurs de cloud ;

– Databricks permet le stockage d’un large éventail de données, y compris les données structurées, non structurées et en flux continu ;

– gouvernance et gestion : Databricks propose des mécanismes de contrôle de sécurité et de gouvernance intégrés ;

– outils de data science : Databricks propose une large gamme d’outils de données opérationnels pour le data management, la business intelligence, l’analyse prédictive, le machine learning et l’intelligence artificielle. 

Ensemble, ces couches forment une véritable plateforme technologique unifiée qui fournit tout ce dont un data scientist a besoin pour exploiter de manière autonome les différents environnements, outils et infrastructures qu’il utilise.

Ce qui fait toute la différence, c’est qu’en fournissant un package de services cloud-native qui englobe les outils de base, Databricks contribue à répondre à l’un des plus grands défis des entreprises en matière de données : la fragmentation.

Les environnements, les outils, les pipelines, les bases de données, les API, les data lakes, les data warehouses… il y a des milliers de composantes dans un environnement de données d’entreprise. La véritable valeur ajoutée de vos données ne réside pas dans le bon fonctionnement d’une composante en particulier, mais plutôt dans la création d’un réseau cohérent, homogène et intégré de services de données dans lequel on fait passer la data pour créer une valeur ajoutée nouvelle ou supplémentaire et exploitable par l’entreprise.

Databricks : gardez le contrôle permanent sur vos données

Databricks accède aux données et se charge de leur intégration, mais vous contrôlez où et comment vos données sont stockées.

Une base de données ou un data warehouse ne fait pas que gérer vos données à l’aide de son propre outil de traitement des requêtes, il stocke également vos données dans un format qui lui est propre. Vous ne pouvez donc accéder à ces données qu’en utilisant la base de données ou le data warehouse. Et dans certains cas, une fois que vous y avez placé vos données, vous devez payer pour les récupérer, à chaque requête en somme.

Databricks ne stocke pas les données de la manière dont on le conçoit habituellement. Il y a une subtilité qui fait toute la différence. Databricks accède aux données à partir de leur lieu de stockage (un serveur data en général) et les enregistre dans celui-ci, mais ce lieu de stockage vous appartient. Selon le cloud que vous avez choisi, vos données seront stockées dans Amazon S3, Azure Data Lake Storage Gen2 ou Google Cloud Storage, par exemple. 

Et Databricks n’exige pas l’utilisation d’un format de stockage de données propriétaire, il utilise des formats open-source, bien qu’il puisse également procéder à la lecture et à la sauvegarde de bases de données. Vous avez le choix.

Le résultat final, c’est que vous avez toujours le contrôle total de vos données. Vous savez exactement où elles se trouvent et comment elles sont stockées. Vous n’êtes pas non plus limité : si vous voulez accéder à vos données sans utiliser Databricks, vous pouvez le faire.

Pour finir, il est important de préciser que Databricks est dix fois plus rapide que les autres ETL. Son installation est non seulement simple, mais il est également très facile à prendre en main. 

Le but ultime de Databricks, c’est de fluidifier toute création de projet de machine learning, de data mining ou d’analyse d’énormes volumes de données, tant par l’optimisation de chaque cluster que par la conception du modèle en lui-même par une équipe et sa mise en production.

Vous souhaitez affiner vos prévisions de ventes par rapport à vos marchés et atteindre un meilleur pricing de vos produits, maîtriser le cycle de vie de vos clients actifs et inactifs, anticiper précisément vos dépenses et achats, contrôler au mieux votre trésorerie, fidéliser vos ressources et prévoir l’évolution de votre masse salariale… ?

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