LakeFlow

Le terme de pipeline de données désigne généralement un processus à plusieurs étapes qui déplace et transforme les données. Les pipelines de données sont essentiels en data engineering. Ils importent les données à partir d'une source, les nettoient, les modifient, les enrichissent et les rendent utilisables. Pour toutes ces raisons, les pipelines de données font partie intégrante de tous les projets ou presque d'analytique et d'IA. La complexité des pipelines de données varie selon les cas. Ils peuvent être amenés à traiter différents types de données (structurées et non structurées, notamment), parfois en temps réel. Ils doivent également pouvoir évoluer pour traiter de grandes quantités de données.

Le streaming de données fait référence aux données qui sont générées en temps réel et sont souvent organisées et consommées sous la forme de flux. Aujourd'hui, les capteurs, les sites web, les applications et bien d'autres sources produisent de plus en plus de données en temps réel. Les organisations qui cherchent à exploiter ces flux dans le cadre de solutions telles que l'analytique en temps réel sont souvent confrontées aux difficultés associées à leur gestion et leur traitement. C'est pourquoi de nombreux clients Databricks optent pour la Data + AI Platform, dont les capacités de streaming intégrées simplifient considérablement le traitement des flux de données et offrent un maximum d'efficacité et d'évolutivité.

Avec Lakeflow, Databricks fournit un moteur de data engineering puissant et unifié, capable de gérer l'ensemble du processus de l'ingestion à la transformation en passant par l'orchestration à grande échelle. Ses principales fonctionnalités : l'acquisition de données provenant d'un large éventail de sources avec Lakeflow Connect, le développement et la gestion de pipelines de données avec les Lakeflow Spark Declarative Pipelines, et l'orchestration des workflows avec Lakeflow Jobs.

Ces fonctionnalités ne n'adressent pas uniquement aux data engineers. Grâce à des interfaces comme l'éditeur de Databricks SQL et Lakeflow Designer (en utilisant le SQL, le langage naturel ou des workflows visuels), les spécialistes du SQL et les utilisateurs non techniques peuvent, eux aussi, profiter de la puissance de ce moteur ainsi que des performances, de l'automatisation et de la fiabilité de la plateforme sous-jacente.

Genie Code permet aux équipes de repousser leurs limites grâce au data engineering agentique. Avec l'IA agentique, elles peuvent en effet générer, affiner et optimiser des pipelines avec une parfaite connaissance de leurs données.