Conseil Databricks : lakehouse, data engineering et IA
Conseil Databricks : conception du lakehouse, Delta Lake, gouvernance Unity Catalog, pipelines Lakeflow, Mosaic AI et maîtrise des coûts de vos données d'entreprise.
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Un lakehouse Databricks sur lequel vos ingénieurs et vos analystes peuvent compter
Databricks donne à une équipe data une grande puissance : formats de tables ouverts, Spark à toute échelle, streaming et batch au même endroit, machine learning au plus près des données. Cette liberté est aussi le problème habituel. Sans conception d'ensemble, les workspaces se remplissent de notebooks sans propriétaire, les clusters tournent plus longtemps que nécessaire et trois équipes construisent trois versions de la même table.
Notre conseil Databricks structure la plateforme : une architecture lakehouse aux couches clairement définies, Unity Catalog pour gouverner chaque table et chaque modèle, des pipelines déclarés et testés plutôt que lancés à la main, et des politiques de calcul qui alignent la facture sur la valeur produite. Nous travaillons dans votre compte cloud et vos workspaces, et vous remettons un code que vos ingénieurs peuvent s'approprier.
Nous menons une grande partie de ces missions pour des équipes pharma et sciences de la vie. Notre fondateur, Harsh Khubchandani, a fait ses armes dans le conseil en opérations commerciales pharmaceutiques chez ZS : les données de l'autre côté du pipeline (prescriptions, flux des pharmacies spécialisées, claims, référentiels de professionnels de santé) sont pour nous un terrain connu.
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Ce que couvre notre conseil Databricks
Architecture lakehouse
Une conception en couches bronze, silver et gold sur Delta Lake, avec des workspaces, des catalogues et des environnements organisés pour que développement, test et production restent séparés.
- Couches medallion aux responsabilités claires
- Tables Delta Lake avec contrôle du schéma
- Conception des workspaces et des environnements
Gouvernance Unity Catalog
Un point unique pour gérer les accès, le lignage et l'audit des tables, fichiers, modèles et fonctions, y compris la migration depuis d'anciens Hive metastores.
- Structure des catalogues et des schémas
- Droits, filtres de lignes et masques de colonnes
- Lignage et audit pour les données réglementées
Pipelines avec Lakeflow
Ingestion via Lakeflow Connect ou vos outils existants, transformations dans Lakeflow Spark Declarative Pipelines (le produit anciennement appelé Delta Live Tables) et orchestration dans Lakeflow Jobs.
- Tables déclarées avec attentes de qualité des données
- Chargements incrémentaux et en streaming
- Surveillance et alertes en cas d'échec
Machine learning et IA générative
Modèles et agents construits avec Mosaic AI : MLflow pour le suivi, Model Serving pour le déploiement, Vector Search pour la recherche et Agent Bricks lorsqu'un agent géré est pertinent.
- Tables de features gouvernées dans Unity Catalog
- Évaluation avant toute mise à disposition des utilisateurs
- Surveillance des entrées et sorties des modèles
Maîtrise des coûts
Politiques de calcul, clusters de jobs plutôt que clusters allumés en permanence, serverless quand c'est moins cher et reporting des dépenses par workspace et par équipe.
- Politiques de clusters et de calcul
- Jobs et SQL warehouses bien dimensionnés
- Tables système pour le reporting d'usage
Migration vers Databricks
Hadoop, Spark on-premise, anciens outils ETL ou entrepôts vieillissants migrés vers le lakehouse, avec des résultats rapprochés avant l'arrêt des anciens jobs.
- Inventaire des jobs et du code
- Conversion et exécutions en parallèle
- Rapprochement avec les résultats actuels
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Databricks ou Snowflake ?
Les deux sont performants, et beaucoup de grandes entreprises utilisent les deux. Le choix dépend en général de qui fait le travail et de la nature de ce travail.
| Databricks | Snowflake | |
|---|---|---|
| Utilisateurs principaux | Data engineers et data scientists travaillant en Python, SQL et Spark | Analystes et ingénieurs travaillant surtout en SQL |
| Stockage | Formats ouverts (Delta Lake) dans votre propre stockage cloud | Stockage géré, avec prise en charge des formats de tables ouverts |
| Point fort | Data engineering intensif, streaming et machine learning | Entrepôt géré demandant peu de réglages, et partage de données |
| Gouvernance | Unity Catalog | Rôles, politiques et fonctionnalités de gouvernance Horizon |
| À choisir quand | Le ML et l'ingénierie sont centraux et vous voulez des formats ouverts | La BI et l'analytique SQL sont centrales et vous voulez un faible effort d'exploitation |
Nous travaillons sur les deux et recommandons ce qui vous convient. Voir le conseil Snowflake pour l'autre versant.
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La place de Databricks pour les équipes pharma et sciences de la vie
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Cas client : reporting de l'accès des patients
Un prestataire de thérapies spécialisées reconstruisait à la main son reporting de l'accès des patients à chaque cycle, avec des identifiants qui ne concordaient pas d'une source à l'autre. Nous avons créé des identifiants propres et une structure MDM, automatisé les pipelines de dossiers, standardisé le reporting et les tableaux de bord, ce qui a réduit le travail manuel de 60 à 80 % et stabilisé le reporting. Sur Databricks, le même schéma se traduit par des pipelines déclarés alimentant un référentiel gouverné et des tables gold de reporting. Pour la partie données de référence, voir la gestion des données de référence patients.
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Déroulement d'une mission
Évaluer
Nous passons en revue les workspaces, les pipelines, la gouvernance, les dépenses de calcul et les résultats dont dépend l'activité.
Concevoir
Couches du lakehouse, structure Unity Catalog, standards de pipelines et politiques de calcul sont validés par écrit.
Construire
Pipelines et tables sont mis en place source par source, avec attentes de qualité et tests dès le départ.
Rapprocher et basculer
Les nouveaux résultats tournent en parallèle des anciens et la bascule n'a lieu que lorsqu'ils concordent.
Transférer et étendre
Votre équipe reçoit documentation et présentations guidées, puis des cas d'usage ML ou IA générative sont ajoutés sur ce socle gouverné.
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Comment nous traitons vos données
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Questions sur le conseil Databricks
Que comprend une mission de conseil Databricks ?
Avez-vous besoin d'un partenaire d'intégration Databricks ?
Qu'est-ce qu'un lakehouse Databricks ?
Que sont devenues les Delta Live Tables ?
Comment réduire les coûts Databricks ?
Databricks convient-il aux données des sciences de la vie ?
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Services associés
Voir l'architecture de données et l'ingestion de données pour les couches autour du lakehouse, le conseil en IA pour les cas d'usage au-delà de la plateforme, et le conseil Microsoft Fabric et Azure si vous utilisez Azure Databricks avec Fabric.
Dites-nous ce que votre lakehouse doit produire
Décrivez vos workspaces, vos sources et les résultats qui comptent. Nous reviendrons vers vous avec notre approche et les premières priorités à corriger.
Une réponse d'un consultant, généralement sous un jour ouvré.
Fait partie de notre dossier Gestion et ingénierie des données. Pour commencer : services de gestion des données.
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