Partant pour décrypter la Modern Data Stack ?🚀 Une chose est sûre, une fois adoptée vous ne pourrez plus vous en passer !

Aujourd’hui, zoom sur deux composants clés qui transforment la manière dont les entreprises accèdent, stockent et utilisent leurs données : le Data Storage dans le Cloud et la Transformation en ELT. C’est parti 👇

☁️ Stockage des données dans le cloud
Opter pour un stockage des données dans le cloud avec des solutions de pointe telles que Snowflake ou BigQuery, c’est choisir la synergie parfaite entre les performances d’une Data Warehouse et la flexibilité du Cloud. La scalabilité est native sur ces solutions ce qui offre un gain de temps et de charges pour les services IT.

🤫 L’argument qui fera mouche lors de votre prochain Comex ? 👉 Il assure une haute disponibilité et d’excellentes performances techniques sans l’investissement initial en infrastructure de stockage.

Avec des modèles de facturation basés sur le volume et le service, comme ceux proposés par Snowflake, vous maîtrisez vos coûts tout en bénéficiant d’une sécurité renforcée. Les données sont chiffrées. Leur transport peut être assuré via un VPN et elles ne sont déchiffrables uniquement sur votre environnement (pas d’accès web à la donnée).
La gestion des mots de passe est effectuée directement via les secret files des environnements devops.

Le partage de données avec des partenaires tiers peut être effectué en temps réel et en toute sécurité.

Et côté hashtag#IA ? Les algorithmes d’IA sont déjà disponibles dans les Data Storage Cloud. C’est une tendance de fond de ces acteurs de proposer un maximum de possibilités nativement sur le storage.

🔁 Transformation des données en hashtag#ELT
Le passage à l’ELT marque un tournant stratégique pour la transformation des données. Utilisant SQL, le langage de manipulation de données par excellence, nous exploitons DBT pour transformer les données directement sur le Data Storage. Cela élimine les flux réseau superflus et utilise pleinement la puissance de calcul des serveurs.

Le must pour les Data Engineers : ils génèrent du SQL, directement gitable. Tout est prêt pour le devOps.
Et donc ➖ de temps passé sur la gestion technique et ➕ de temps pour l’innovation.

Grâce à l’intégration continue et à l’automatisation des tests, DBT permet également une amélioration constante de la qualité et de la cohérence des données.

📈 Allez, on vous donne une dernière bonne raison : vos futurs recrutements !
En adoptant la Modern Data Stack, non seulement vous optimisez vos opérations IT, mais vous devenez également un pôle attractif pour les data engineers, un atout non négligeable dans ce secteur compétitif.