Face à une double dynamique – l’envolée des coûts des projets data et l’afflux constant de nouveaux cas d’usage – les organisations cherchent plus que jamais à décloisonner leurs données pour libérer la prise de décision.
C’est dans ce contexte que les architectures de type Lakehouse ouvert, basées sur des standards comme Apache Iceberg, s’imposent comme la solution d’avenir. Elles offrent la flexibilité, la gouvernance et la performance nécessaires pour répondre à ces enjeux.
En tant que partenaire de longue date de Talend, et aujourd’hui de Qlik, avec une expertise de plus de 20 ans, Synaltic se réjouit de la nouvelle offre Qlik Open Lakehouse. Cette avancée stratégique va permettre aux entreprises de moderniser leur patrimoine de données avec une agilité sans précédent.
Notre mission est de vous accompagner dans cette transition. Les experts Synaltic sont à votre disposition pour vous aider à concevoir et gérer vos tables Apache Iceberg au sein de l’écosystème Qlik, notamment avec les outils Talend, afin de garantir que votre architecture soit prête à relever les défis futurs, dont celui de l’Intelligence Artificielle.
Qlik Open Lakehouse va vous aider dans la gestion des données à plusieurs niveaux.
Gérer un data lakehouse performant exige une maîtrise totale du cycle de vie des données. La solution Qlik Open Lakehouse, intégrée à Talend Cloud, fournit une plateforme unifiée pour exploiter toute la puissance d’Apache Iceberg, de l’ingestion en temps réel à l’optimisation continue.
Ingestion de Données Simplifiée et en Temps Réel
Ne perdez plus de temps avec des configurations complexes. En quelques clics, mettez en place l’ingestion de données, en batch ou en temps réel, depuis des centaines de sources hétérogènes :
- Bases de données (SQL, NoSQL)
- Applications SaaS
- Systèmes SAP et mainframes
- Stockage objet comme Amazon S3
La plateforme Qlik assure une réplication à faible latence et sans perte de données, tout en gérant l’évolution automatique des schémas. Vos équipes accèdent ainsi sans ralentissement à des données fraîches et fiables, prêtes pour l’IA, l’analytique et le reporting.
Performance et Coûts Maîtrisés grâce à l’Optimisation Continue
Divisez vos coûts de stockage par deux et accélérez vos requêtes de 2,5 à 5 fois, sans aucun ajustement manuel.
Le moteur d’optimisation adaptatif de Qlik, piloté par l’IA, surveille et optimise en permanence vos tables Apache Iceberg. Il gère de façon dynamique et automatique les opérations critiques pour maintenir des performances optimales à grande échelle :
- Partitionnement et compactage des fichiers (compaction)
- Indexation intelligente
- Nettoyage des données obsolètes (vacuuming)
Gestion Unifiée pour un Pipeline de Données de Bout en Bout
Qlik Open Lakehouse est la seule offre intégrant nativement un pipeline de données complet. Via Qlik Talend Cloud, vous gérez de manière centralisée toutes les étapes essentielles du traitement de vos données structurées et non structurées :
- Ingestion depuis n’importe quelle source
- Transformation et modélisation
- Optimisation continue des tables Iceberg
- Qualité et gouvernance des données
Cette approche unifiée simplifie radicalement la gestion de votre lakehouse et accélère la livraison de projets data à forte valeur ajoutée.
Retours d’Expérience en Production de Qlik Open Lakehouse
Les avantages techniques d’Apache Iceberg ne sont pas simplement théoriques ; ils se traduisent par des résultats métiers transformateurs. En s’appuyant sur les succès de clients de premier plan, nous pouvons illustrer comment une architecture soutenue par Iceberg, telle que celle proposée par Qlik Open Lakehouse, résout des problèmes concrets et génère une valeur mesurable.
Unity : Remplacer un Entrepôt de Données, Débloquer l’Échelle et la Vitesse
- Défi : Unity, un leader de la technologie publicitaire, était freiné par son entrepôt de données Redshift. L’architecture existante ne pouvait pas gérer la charge massive d’événements publicitaires en temps réel et créait des goulots d’étranglement pour plus de 100 ingénieurs logiciels qui avaient besoin d’un accès flexible et performant aux données.
- Solution soutenue par Iceberg : En remplaçant Redshift par des tables de lac de données basées sur Apache Iceberg, Unity a transformé son infrastructure. Le format de table ouvert d’Iceberg a permis de découpler le stockage du calcul, passant d’un modèle d’entrepôt propriétaire coûteux à un stockage objet rentable. Les transactions ACID d’Iceberg ont assuré la cohérence des données lors de l’ingestion de 5 millions d’événements par seconde, un volume qui aurait paralysé l’ancien système. L’ouverture d’Iceberg a permis à Unity d’utiliser trois moteurs de requête différents sur le même ensemble de données, donnant aux ingénieurs la liberté de choisir le meilleur outil pour leur tâche sans créer de silos de données.
- Résultat : Une économie de plus d’un million de dollars par an en coûts d’infrastructure, une capacité à traiter des volumes de données massifs en temps réel et la suppression des blocages pour une centaine d’ingénieurs, accélérant ainsi l’innovation.
Proofpoint & Cox Automotive : Construire des Lakehouses de Sécurité Agiles et Rentables
- Défi : Proofpoint avait besoin de construire un lakehouse de sécurité pour la recherche et les tableaux de bord produits, tandis que Cox Automotive cherchait à remplacer sa coûteuse solution Splunk par une alternative plus efficace. Les deux entreprises devaient gérer d’énormes volumes de journaux de sécurité sans augmenter leurs équipes.
- Solution basée sur Iceberg : Les deux entreprises ont adopté une architecture de lakehouse de sécurité basée sur Iceberg. Pour Proofpoint, l’agilité d’Iceberg a été essentielle. La fonctionnalité d’évolution de schéma a permis aux équipes d’ajouter de nouvelles sources de données et de modifier les analyses à la volée, sans perturber les pipelines existants, ce qui a permis de livrer une dizaine de produits de données en quelques mois. Pour Cox Automotive, le passage à Iceberg a permis une réduction drastique des coûts en remplaçant les licences basées sur l’ingestion de Splunk par un stockage objet à faible coût. La simplicité de gestion d’une solution Iceberg gérée, comme celle de Qlik, a permis au personnel de sécurité existant de maintenir le système sans avoir besoin d’ingénieurs de données spécialisés.
- Résultat : Proofpoint a accéléré l’innovation sans augmenter ses effectifs de R&D. Cox Automotive a économisé plus d’un million de dollars par an, démontrant la viabilité économique de l’architecture Iceberg pour les cas d’usage de sécurité à grande échelle.
Doosan & ConocoPhillips : Maîtriser les Données IoT et le Streaming en Temps Réel
- Défi : Doosan devait mettre à l’échelle une initiative IoT pour des piles à combustible, impliquant des flux de données de capteurs à haute fréquence. ConocoPhillips avait besoin d’une visibilité quasi instantanée sur les problèmes de capteurs sur des milliers de kilomètres de pipelines, un défi technique majeur pour le streaming vers un lakehouse.
- Solution propulsée par Iceberg : Pour ces cas d’usage de streaming intense, Iceberg a fourni la fondation nécessaire. Le partitionnement caché d’Iceberg a permis à Doosan de gérer et d’interroger efficacement les données de séries temporelles sans que les analystes aient à se soucier de la structure physique des données, ce qui a permis de faire évoluer l’initiative sans recruter de nouveaux ingénieurs de données. ConocoPhillips a relevé son défi en utilisant la technologie d’Upsolver (maintenant au cœur de Qlik Open Lakehouse) pour ingérer en continu des données de streaming directement dans des tables Iceberg optimisées. Cette approche a permis des transactions atomiques et une optimisation continue des fichiers, garantissant que les données étaient disponibles pour l’analyse en quelques minutes.
- Résultat : Doosan a mis à l’échelle son programme IoT de manière rentable. ConocoPhillips a obtenu la visibilité en temps réel nécessaire pour la maintenance prédictive, transformant les données brutes des capteurs en informations exploitables quasi instantanément.
Appflyer : Optimiser les Opérations et les Coûts en Remplaçant un Entrepôt Cloud
- Défi : Appflyer utilisait l’entrepôt de données BigQuery pour ses opérations clients, mais était confronté à des coûts élevés et à une rigidité qui freinait l’agilité.
- Solution motorisée par Iceberg : En migrant vers une architecture de lac de données ouverte avec des tables Iceberg, Appflyer a pu tirer parti d’un stockage objet à faible coût, réduisant immédiatement les dépenses. La transition a été transparente pour l’équipe existante car les fonctionnalités d’Iceberg, telles que les transactions ACID et l’évolution de schéma, ont fourni la fiabilité et la flexibilité d’un entrepôt de données sans les coûts associés ni la dépendance vis-à-vis d’un fournisseur. L’équipe a pu continuer à gérer son environnement de données efficacement sans avoir besoin de ressources supplémentaires.
- Résultat : Une économie de 750 000 $ par an et une agilité accrue, le tout sans augmenter la taille de l’équipe, illustrant parfaitement comment une architecture Iceberg peut optimiser à la fois les coûts et l’efficacité opérationnelle.
Synaltic est convaincu que Apache Iceberg devient la pierre angulaire de la gestion moderne des données. Vous pouvez en savoir plus depuis en parcourant notre site. Nous vous invitons à mieux découvrir Aparche Iceberg avec notre livre blanc. Revenez vers nous pour de plus amples informations.
