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by Vincent Heuschling, Alexander Dejanovski, Jérôme Mainaud, Nicolas Steinmetz
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Cet épisode spécial du Big Data Hebdo, enregistré à Devoxx Paris, on donne la parole aux auditeurs ! On parle des dernières news de chez Clever Cloud avec quentin Adam,On parle aussi de ce que l'IA change dans nos vies de développeurs, avec notament le tout "as code" Jérôme nous fait part de ses aventures dans le monde java avec Schematron pour parser des factures electroniques... Stéphane Walter comme a son habitude nous relate les conférences auxquelles il a pu assister à Devoxx, avec notament des choses intéressantes du côté des objects connectés
Dans cet épisode du Big Data Hebdo, Vincent Heuschling et Nicolas Steinmetz accueillent Victor Coustenoble pour une discussion sur Trino, Starburst. Découvrez l'historique, les cas d'usage, et les différenciateurs de ces moteurs SQL distribués, ainsi que leur impact sur la fédération de données et la gouvernance.## au menu :Historique de Trino et PrestoCas d'usage de Trino dans le monde réelDifférenciateurs de Starburst et TrinoArchitecture et déploiement de TrinoFédération de données et Data MeshIntégration avec cloud et on-premFonctionnalités avancées de StarburstContributions open source et communauté ## Chapitres00:00 Introduction au Big Data Hebdo01:18 Présentation de Victor Coustenoble et de Starburst03:49 Comprendre Trino et son historique12:12 Fonctionnement de Trino et cas d'usage23:17 Clients et déploiement de Trino et Starburst25:47 Gestion des connexions et du cache dans Starburst28:50 Fonctionnalités premium de Starburst30:35 Développements et contributions à Trino32:48 Évaluation des alternatives à Snowflake et BigQuery34:11 Déploiement hybride et souveraineté des données35:57 Évolution du concept de Data Mesh38:59 Préparation à l'ère agentique et intégration des data products## Le BigdataHebdoLe BigdataHebdo est le podcast Francophone de la Data et de l'IA.Retrouvez plus de 200 épisodes https://bigdatahebdo.comRejoignez la communauté sur le Slack https://join.slack.com/t/bigdatahebdo/shared_invite/zt-a931fdhj-8ICbl9dbsZZbTcze61rr~Q
Vincent Heuschling reçoit Hayssam Saleh, créateur de **Starlake**, une plateforme data open source française née de la factorisation de projets clients depuis 2017-2018. L'épisode intervient dans un contexte de consolidation du marché (rachat de DBT et de SQLMesh par Fivetran), qui invite à challenger les solutions établies.Starlake se distingue par une approche **entièrement déclarative** (YAML + SQL natif, sans Jinja) couvrant toute la chaîne data engineering : ingestion, transformation, orchestration et qualité des données. L'outil s'appuie sur les moteurs sous-jacents des plateformes cibles (Snowflake, BigQuery, Spark) et génère automatiquement les DAGs pour les orchestrateurs du marché (Airflow, Dagster, Snowflake Tasks).Parmi les fonctionnalités marquantes : le **data branching** (branches de données à la manière de Git), l'inférence automatique de schémas YAML à partir de fichiers sources, un **transpiler SQL** multi-plateformes, et l'extraction du lineage depuis du SQL brut sans annotation. L'intégration récente de **DuckLake** ouvre la voie à des architectures on-premise souveraines à coût maîtrisé (sous 300 €/mois sur OVH, Scaleway, Clever Cloud).Le modèle économique repose sur le support, la formation, et le consulting : Starlake s'installe dans le cloud du client, avec mise à jour automatique gérée par l'équipe, sans accès aux données.**Chapitres****00:00:27** – Introduction : consolidation du marché data (rachat de DBT et SQLMesh par Fivetran) et présentation de l'épisode**00:03:13** – Hayssam et la genèse de Starlake : parcours Spark/Scala, POC à 4 000 formats de fichiers (2017-2018)**00:09:51** – Architecture et philosophie : load, transform, orchestration unifiés en déclaratif (YAML + SQL natif, pas de Jinja)**00:00:18:18** – Starlake vs DBT : différences philosophiques, composabilité, fonctionnalités 100 % open source**00:00:22:20** – Data branching, Starlake Labs (pipe syntax, transpiler SQL, lineage) et expérience développeur (DuckDB local, UI point-and-click)**00:36:35** – Modèle open source et économique : licence Apache, support, formation, marketplace cloud souveraine**00:43:42** – DuckLake : alternative on-premise/cloud souverain (OVH, Scaleway, Clever Cloud) et comment contribuer / démarrer**Le BigdataHebdo**Le BigdataHebdo est le podcast Francophone de la Data et de l'IA.Retrouvez plus de 200 épisodes https://bigdatahebdo.comRejoignez la communauté sur le Slack https://join.slack.com/t/bigdatahebdo/shared_invite/zt-a931fdhj-8ICbl9dbsZZbTcze61rr~Q
Dans cet épisode du BigData Hebdo, Vincent Heuschling et Paul Peton explorent les dernières annonces d'OpenAI, d’Anthropic et de Google concernant les agents AI et leur monétisation. Au programme les SDK, les workflows, etc...**A retenir dans cet épisode**- Les dernières annonces d'OpenAI, Anthropic, et Google.- Les agents ont de l’argent, il commencent à être monétisés.- OpenAI vise à concurrencer Google et l'App Store d'Apple. - Les SDK sont essentiels pour le développement d'agents AI. - La capacité de prise de décision des agents est cruciale pour leur efficacité. - La tarification des gros modèles AI est démesurée. - Les navigateurs AI soulèvent des questions éthiques. - La connectivité des agents est un enjeu majeur.**Le BigdataHebdo** Le BigdataHebdo est le podcast Francophone de la Data et de l'IA. Retrouvez plus de 200 épisodes https://bigdatahebdo.com Rejoignez la communauté sur le Slack https://join.slack.com/t/bigdatahebdo/shared_invite/zt-a931fdhj-8ICbl9dbsZZbTcze61rr~Q
Dans cet épisode on explore les défis et les évolutions du RAG (Retrieval-Augmented Generation) dans le contexte de l'IA. L'équipe du Bigdata Hebdo discute des promesses des éditeurs, des difficultés rencontrées par les utilisateurs, et des mécanismes d'IA nécessaires pour traiter efficacement les documents.On parle des enjeux liés à l'OCR, au chunking, et à l'importance des modèles d'embeddings.00:00 Introduction03:06 La promesse des éditeurs08:05 Comprendre le RAG et son fonctionnement11:06 Difficultés liées à l'OCR et à l'extraction de données19:05 Recommandations pour l'optimisation des documents28:46 Mistral Document AI et ses fonctionnalités33:49 Chunking et gestion des documents40:55 Fine-tuning des modèles d'embeddings43:00 Formats de documents et leur pérennité47:23 Conclusion et perspectivesNotes et ressources https://bigdatahebdo.com/podcast/episode-224-donnees-non-structurees-et-modern-ocr
Dans cet épisode du Big Data Hebdo, Vincent Heuschling et Nicolas Wlodarczyk discutent des caractéristiques et des avantages de la base de données NoSQL Aerospike. Nicolas partage son parcours dans le domaine de l'IT et explique comment Aerospike se distingue par sa rapidité et sa scalabilité, et sa capacité à optimiser les infrastructures.Chapitres00:00:00 Introduction00:01:42 Présentation d'Aerospike00:21:03 Use-Cases00:27:25 Réduction de l'Infrastructure et Efficacité00:30:22 Intégration et Interopérabilité avec d'autres Systèmes00:41:53 Modèles de Consommation et Licensing00:49:12 Transactions et cohérence00:58:43 RessourcesNotes et ressourceshttps://bigdatahebdo.com/podcast/episode-223-aerospike
Dans cet épisode du Big Data Hebdo, Vincent Heuschling, Paul Peton, et Jérôme Mainaud discutent des événements marquants de l'été 2025 dans le domaine de l'IA et du Big Data, notamment le drama autour de Luc Julia, du lancement raté de GPT5, de l'importance des modèles open source, et les initiatives européennes en matière de souveraineté technologique.
Avec Christophe Blefari (aka Blef) on discute des défis actuels des équipes data et de la réponse apportée par NAO.Comment le “Data vide coding” peut accélérer la productivité des projets data ?On évoque aussi le passage par YC qui a eu un impact significatif sur le produit et la société.On termine cet épisode avec le regard averti de Christophe sur le marché de la Data, et l’impact des LLM.Plus sur : https://bigdatahebdo.com/podcast/episode-221-data-vibe-coding-avec-nao
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