Databricks

Databricks est une plateforme de traitement de données conçue pour simplifier l’analyse à grande échelle. Elle permet de regrouper les équipes de données, les outils et les flux de travail sur un espace unifié.

Elle est utilisée par les entreprises pour explorer, transformer et modéliser des données, souvent dans des projets d’intelligence artificielle ou de business intelligence.

Qu’est-ce que Databricks ?

Databricks est une plateforme cloud qui aide à traiter, analyser et visualiser de grandes quantités de données. Elle repose sur Apache Spark, un moteur de traitement de données rapide et distribué.

Elle réunit les fonctions de science des données, d’ingénierie des données et d’analyse dans un environnement collaboratif. Les données peuvent venir de sources multiples : bases de données, fichiers, ou systèmes d’entreprise.

Databricks automatise certaines tâches complexes comme l’optimisation de requêtes, la gestion de clusters ou le nettoyage de données. Les utilisateurs peuvent écrire du code en Python, SQL, Scala ou R.

À quoi sert Databricks ?

Databricks est utilisé pour extraire de la valeur à partir de gros volumes de données. Il est reconnu pour sa capacité à traiter des données rapidement.

Les entreprises s’en servent pour créer des tableaux de bord, des modèles prédictifs ou des pipelines de données automatisés.

• Un data scientist peut entraîner un modèle d’IA à partir de données brutes.
• Un analyste peut visualiser les tendances de ventes sur plusieurs années.
• Un ingénieur peut construire un workflow pour recevoir, transformer et stocker des flux de données en continu.

La plateforme permet aussi de collaborer plus facilement entre équipes techniques et métiers. Le code, les résultats et les commentaires sont centralisés dans des "notebooks" accessibles à plusieurs utilisateurs.

Comment fonctionne Databricks ?

Databricks fonctionne sur le cloud (AWS, Azure ou GCP). Les données sont stockées sur ces serveurs, et les calculs s’exécutent dans des clusters créés à la demande.

Un cluster est un ensemble de machines virtuelles reliées entre elles. Il permet de paralléliser les traitements : au lieu d’exécuter une tâche sur un seul ordinateur, elle est répartie sur plusieurs.

L’utilisateur écrit du code dans un "notebook", qui est une interface web interactive. Ce code peut transformer, fusionner, filtrer ou modéliser les données. Les résultats sont affichés en direct.

Databricks intègre aussi des outils de visualisation, de gestion des versions et de surveillance des tâches. Cela en fait une plateforme complète pour les projets de données complexes.

Différences avec des notions proches

Databricks est souvent comparé à des outils comme Hadoop, Snowflake ou les notebooks Jupyter. Bien que similaires à certains niveaux, ces outils diffèrent par leurs usages et objectifs.

• Hadoop : système de traitement distribué, plus ancien, moins souple et plus difficile à configurer.
• Jupyter Notebook : outil de développement local, sans gestion de cluster ni traitement distribué.
• Snowflake : entrepôt de données performant mais orienté SQL, moins adapté au machine learning.

Databricks combine la souplesse d’un notebook, la puissance du cloud et la scalabilité d’un moteur comme Spark. Il vise une approche unifiée pour les équipes travaillant sur les données.

Exemples ou cas d’usage concrets

Une entreprise de e-commerce peut utiliser Databricks pour analyser le comportement d’achat de ses clients. Les données sont collectées en temps réel, transformées automatiquement, puis utilisées pour ajuster les campagnes marketing.

Dans une banque, les analystes peuvent détecter des fraudes en croisant des millions de transactions avec des modèles d’intelligence artificielle entraînés sur la plateforme.

Un cabinet RH peut étudier l’évolution des talents dans plusieurs filiales à partir de données issues des logiciels internes. Les résultats sont partagés sous forme de tableaux de bord dynamiques.

Databricks accélère aussi le développement d’outils prédictifs dans le secteur industriel : entretien préventif, détection de pannes, ou optimisation de chaînes de production.