Cas d'usage â Databricks (arrive bientĂŽt)
Databricks traite vos données. Le Data Vault les structure.
Databricks excelle dans le traitement massif, le machine learning et l'exploration. Mais un lakehouse sans modĂšle de rĂ©fĂ©rence produit des donnĂ©es sur lesquelles personne ne peut s'appuyer. beVault gĂ©nĂšre les structures Data Vault sur Delta Lake et expose des donnĂ©es historisĂ©es, tracĂ©es et qualifiĂ©es â exactement ce que vos modĂšles IA et vos rapports rĂ©clament.
- Structures Data Vault générées sur Delta Lake
- Historisation native : chaque état de la donnée est conservé et datable
- Lignage du champ source jusqu'au jeu d'entraĂźnement
- Exposition via API et serveur MCP pour vos agents IA
Enjeux
Le lakehouse sans structure : ce qu'on retrouve
Bronze/Silver/Gold flou
Les couches se multiplient, les rÚgles de promotion ne sont pas documentées, et personne ne sait quelle table Silver fait foi pour quel cas d'usage.
Pas de source de vérité
Chaque équipe construit sa propre agrégation. Les chiffres divergent entre notebooks et les réconciliations prennent des jours.
Jeux d'entraĂźnement non reproductibles
Un modĂšle ML entraĂźnĂ© aujourd'hui ne peut pas ĂȘtre recrĂ©Ă© Ă l'identique dans six mois. La conformitĂ© rĂ©glementaire devient un problĂšme.
Qualité invisible
Les anomalies sont détectées dans les résultats des modÚles, pas à la source. Le coût de correction est maximal.
Ce que beVault apporte
Une fondation Data Vault sur votre lakehouse
- 01
Modélisation sur Delta Lake
Les structures Data Vault sont générées directement sur Delta Lake. La couche Bronze reste intacte comme source de vérité brute.
- 02
Historisation et qualité
Chaque enregistrement est historisé avec sa date de chargement et son score de qualité. L'état des données à n'importe quelle date passée est reconstituable.
- 03
Exposition gouvernée
Les marts sont générés avec lignage complet. Vos data scientists accÚdent à des jeux de données versionnés et documentés.
- 04
Connexion aux agents IA
Via l'API et le serveur MCP, les agents peuvent interagir avec les métadonnées et les données exposées selon les permissions et contrÎles configurés.
Questions fréquentes
Databricks et beVault
beVault remplace-t-il les notebooks Databricks ?
Non. beVault prend en charge la couche de structuration et de gouvernance. Vos data scientists gardent Databricks pour l'exploration et le ML.
Est-ce compatible avec Unity Catalog ?
Contactez-nous pour discuter de votre configuration Unity Catalog et du périmÚtre d'intégration.
Databricks est-il déjà supporté ?
Pas encore. Snowflake, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server et PostgreSQL sont supportés aujourd'hui ; Databricks arrive bientÎt. Contactez-nous pour discuter de votre calendrier.
Peut-on exposer les données vers Power BI ou Tableau ?
Oui. Les marts sont exposés directement aux outils BI via les connecteurs standard.
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