Dremio vous aide à accéder et à diffuser à vos données en self-service

Le Data Lakehouse facile d’emploi et ouvert

Dremio fournit un moteur de requête et d’accélération basé sur Apache Arrow et offre la possibilité de créer une couche libre-service pour les scientifiques et les analystes. Avec Dremio, les entreprises bénéficient de la simplicité des manipulations du Data Warehouse et de la flexibilité du Data Lake !

Synaltic a mis un pas dans le Big Data en 2009, Dremio est ce que l’on pourrait qualifier de troisième ou quatrième vague dans le Big Data. Nous assurons la promotion de cette solution depuis 2018 !

Dremio se définit comme un Data Lake facile d’emploi et ouvert, basé sur des normes communautaires telles qu’Apache Iceberg et Apache Arrow. La connexion aux sources de données est rapide tout en permettant le croisement des données pour les différents métiers. L’entreprise est valorisée à 2 milliards de dollars, a déjà reçu de nombreux prix et adresse le marché Européen depuis 2022.

Notre premier client à parier sur Dremio a été Le Point en 2018. Dremio a permis d’unifier les données réparties dans les bases opérationnelles et celles collectés sur le cloud … et de les diffuser afin que les analystes et les data scientists les consultent directement dans Tableau. A l’initiative du projet chez Le Point, Olivier BOST a conclus ainsi le webinaire qu’il animait avec nous en mars 2020 :

« Le pari Dremio/Tableau est un succès, non pas parce que nous en sommes encore satisfait aujourd’hui, mais parce que nous décidons de continuer dans cette voie pour les années à venir. »
Oliver BOST,
Directeur Informatique et Industriel chez Le Point

Enfin, ce qui nous plait vraiment avec Dremio, c’est l’opportunité de revoir la manière d’organiser les équipes et les projets Data.

Nous retrouvons en effet avec Dremio une matérialisation des méthodes et de l’architecture que nous promotionnons depuis presque 20 ans !

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Les avantages de Dremio

Une architecture ouverte et évolutive

Sans data warehouse à alimenter, les données sont rapidement accessibles par les utilisateurs métiers. Cela veut dire des temps réduits et des données découplées !

Il est ainsi possible d’ajouter des sources de données en « plug and play« , autrement dit : sans « down-time » pour les utilisateurs métiers.

Une plus grande autonomie des utilisateurs grâce au self-service

Les utilisateurs métiers accèdent aux jeux de données directement dans leurs logiciels favoris ou par l’interface utilisateur de la plateforme Dremio.

Les utilisateurs s’habituent ainsi à découvrir, conserver, analyser et partager des ensembles de données dans un état d’esprit self-service.

VOIR LES VIDEOS

Dremio Arctic, Data-As-Code !

En offrant une expérience de type GIT pour le Data Lakehouse, Dremio simplifie l’ingénierie et l’analyse des données. Plus besoin de dupliquer vos environnements, on va créér des branches !

En plus de la création de branches pour l’ingestion de données ; cela inclus la transformation et l’expérimentation de manière isolée ainsi qu’une interface de type GitHub.

Des performances accrues pour un coût réduit

L’accélération des requêtes (Apache Arrow, C3 et Data Reflections) augmente les performances de 4 à 100 fois par rapport aux moteurs de requête simples.

Et ça pour 90% moins cher !

Ces chiffres sont extraits du livre blanc « Reducing The Cost Of Cloud Data Analytics » disponible ici en version anglaise.
EN SAVOIR PLUS

L’intégration d’Apache Iceberg

Transformer ses données directement à même votre lac de données via les commandes SQL DML standard. Telles que INSERT, UPDATE, MERGE INTO et DELETE de Dremio.

Avec le support SELECT existant pour les tables Iceberg, il est possible d’exécuter n’importe quelle instruction SQL sur les données de votre data lakehouse avec Dremio.

Une architecture hybride

Dremio fournit la connectivité vers les différents cloud storage (S3, Azure Block Storage, GCS). Il permet aussi de connecter les data warehouses, les bases de données opérationnelles et même une autre instance de Dremio

Dremio possède aussi un format de données ouvert pour accélérer l’interrogation des données, spécialement conçu pour le cloud, le Cloud Columnar Cache (ou C3).