Sigma a annoncé son partenariat avec Databricks autour de Lakehouse//RT, une nouvelle technologie conçue pour améliorer les performances des analyses en temps réel sur les plateformes de données modernes. En tant que partenaire de lancement, Sigma accompagne l’évolution de l’écosystème Databricks vers des usages plus rapides, plus gouvernés et mieux adaptés aux besoins des entreprises.
Répondre aux nouveaux besoins de l’analytique temps réel
Les entreprises exploitent aujourd’hui des volumes de données toujours plus importants et attendent des réponses instantanées pour piloter leurs activités. Jusqu’à présent, obtenir des performances élevées sur des analyses en temps réel nécessitait souvent de mettre en place des architectures complémentaires : systèmes spécialisés, copies de données ou infrastructures supplémentaires.
Cette approche pouvait entraîner davantage de complexité, des coûts supplémentaires et une perte de cohérence dans la gouvernance des données. Avec Databricks Lakehouse//RT, l’objectif est de supprimer ces contraintes en permettant l’exécution rapide des requêtes directement dans l’environnement lakehouse.
Une nouvelle génération de plateforme analytique
Présenté comme un entrepôt de données temps réel nouvelle génération, Lakehouse//RT repose sur une architecture pensée pour fournir des performances élevées, même lorsque de nombreux utilisateurs interrogent les données simultanément.
La technologie vise notamment les environnements nécessitant une faible latence :
- tableaux de bord opérationnels actualisés en continu ;
- applications analytiques intégrées aux produits digitaux ;
- suivi des comportements utilisateurs ;
- usages liés aux agents IA nécessitant un accès rapide aux données.
L’un des principaux objectifs est de permettre aux entreprises de conserver leurs données dans un environnement unique, tout en bénéficiant d’une expérience proche du temps réel.
Sigma mise sur une approche native du cloud data
De son côté, Sigma explique que son architecture a été conçue pour fonctionner directement avec les entrepôts de données des entreprises, sans déplacer les informations vers une infrastructure intermédiaire.
Grâce à cette approche, l’intégration avec Lakehouse//RT doit permettre aux utilisateurs Sigma de profiter directement des performances offertes par Databricks, tout en conservant les règles de gouvernance et de sécurité déjà en place.
Les utilisateurs pourront ainsi exploiter des tableaux de bord, des applications analytiques ou des analyses collaboratives avec une meilleure rapidité d’exécution, sans nécessiter de refonte majeure de leur architecture existante.
Une complémentarité avec les futurs usages IA
Sigma évoque également le développement d’ETL Cache, une fonctionnalité destinée à accélérer certains traitements complexes en préparant à l’avance des résultats analytiques fréquemment utilisés.
Associée à Lakehouse//RT, cette approche doit permettre de répondre à différents types de besoins : analyser des données en direct lorsque la fraîcheur est essentielle, ou utiliser des résultats pré-calculés lorsque les traitements sont plus lourds.
source : Sigma
