En tant que pure Player Data, Lincoln s’intéresse aux outils de traitement de données du marché qui apporte de la valeur à nos clients. Après avoir testé et implémenté la solution en interne, nous avons décidé de contractualiser un partenariat avec Databricks avec un plan d’action axé autour de 3 piliers : formation et certification en interne, expertise technique pour nos clients et conseil.
Qu’est-ce que Databricks ?
Databricks est une plateforme d’analyse de données basée sur Apache Spark, qui permet aux utilisateurs de préparer, analyser et exploiter les données de manière collaborative. Il offre des fonctionnalités avancées pour le traitement distribué des données, la création de modèles d’apprentissage automatique et la visualisation des résultats, le tout dans un environnement convivial et intégré. Databricks facilite ainsi les tâches d’analyse des données, accélère les projets d’IA et favorise la collaboration au sein des équipes.
Cette plateforme réunit 4 outils open source qui fournit le service nécessaire sur le cloud.
- Le cloud natif qui permet de créer, tester et déployer rapidement des nouveaux services ou des services existants. Il fonctionne très bien sur n’importe quel fournisseur de cloud de premier plan.
- Le stockage de données : comme son appellation l’indique, celui-ci conserve une large gamme de données
- La gouvernance et gestion : permet de s’occuper des contrôles de sécurité et gouvernance intégrés.
- Les outils de science des données: ce sont des éléments de données prêts pour la production, de l’ingénierie à la BI, l’IA et le ML.
Quels sont les avantages de Databricks ?
Databricks fournit une plateforme d’analyse de données unifiée pour les ingénieurs de données, les scientifiques de données, les analystes de données et les analystes commerciaux. Il offre une grande flexibilité sur différents écosystèmes – AWS, GCP, Azure.
Par ailleurs, la fiabilité et l’évolutivité des données via Delta Lake sont assurées dans Databricks.
Il prend en charge les frameworks (sci-kit-learn, TensorFlow, Keras), les bibliothèques (matplotlib, pandas, NumPy), les langages de script (R, Python, Scala ou SQL), les outils et les IDE (JupyterLab, RStudio).
En effet Databricks nous permet (en plus d’avoir un environnement complet) :
- D’automatiser le suivi et la gouvernance des expériences
- De gérer l’intégralité du cycle de vie des modèles, des données à la production
- De déployer les modèles de manière gérée (on n’a pas à nous soucier des ressources de calculs nécessaires)
En outre, à l’aide de MLFLOW, on peut utiliser AutoML et la gestion du cycle de vie des modèles. Databricks possède des visualisations intégrées de base. Il a aussi une intégration Github et bitbucket. Par ailleurs, le réglage des hyperparamètres est possible avec le support de HYPEROPT.
Il convient de dire que Databricks est 10 fois plus rapide que les autres ETL. Son installation est non seulement simple (du fait qu’il soit sur le cloud), mais il est également très facile à utiliser.
Pour en savoir plus sur cette solution