Le but de cet article est de présenter les fondements du data mesh et de poser quelques convictions issues d'expériences du terrain.
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Si tu as loupé la news, la semaine précédente a eu lieu le tant attendu, Data+AI Summit Europe, connu jusque là sous Spark+AI Summit. Comme l’année précédente, on a eu la chance d’y participer. Les organisateurs devraient publier les talks sous peu mais si tu ne peux plus attendre, voici un court résumé de ce qui s’y est passé du point de vue du data engineering. TL;DR Si tu te poses des questions sur le titre, il est là pour résumer les 2 annonces majeures…
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Beaucoup d’entreprises partagent maintenant l’idée que pour rester compétitives, la donnée est un élément clef. Il y a quelques années, le Big Data était le nouvel Eldorado : les données ont d’abord été rangées dans des Data Warehouses, construits principalement pour alimenter les activités de Business Intelligence. Puis lorsque de nouveaux cas d’usages ont commencé à émerger, les solutions de stockage ont évolué vers des architectures de type Data Lake qui pouvaient accueillir de la données sous plus de formes. De nouvelles technologies sont apparues…
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