Databricks, le spécialiste de la science des données, de l’apprentissage automatique, et de l’architecture lakehouse, annonce Databricks Partner Connect, un portail qui met à la disposition des clients un large éventail d’outils validés de gestion de données, d’analytique et d’IA et de les intégrer facilement à leur lakehouse de Databrickschez divers fournisseurs de cloud. Les intégrations avec les partenaires Databricks, tels que Fivetran, Labelbox, Microsoft Power BI, Prophecy, Rivery et Tableau sont d’ores et déjà disponibles, alors que celles avec Airbyte, Blitzz, dbtLabs, et bien d’autres le seront dans les mois à venir.

Dans un environnement devenant de plus en plus incertain, les entreprises doivent s’affranchir de la complexité de leur infrastructure de données et adopter des technologies plus ouvertes pour mieux tirer parti de l’analytique et de l’IA. « Mais l’écosystème des données est vaste et aucun fournisseur ne peut tout accomplir. Chaque entreprise dispose d’une multitude d’outils et de sources de données qui doivent être connectés, sécurisés et gouvernés pour permettre à chaque utilisateur au sein de l’entreprise de trouver, d’utiliser et de partager des informations basées sur les données », explique Databricks.

Simplifier la mise en œuvre de l’IA et du ML

L’assemblage de tous ces éléments a toujours été fastidieux pour les clients et les partenaires du fait d’une mise en œuvre très compliquée et coûteuse, quelle que soit l’échelle. Partner Connect apporte une réponse à ce problème en permettant aux clients d’intégrer facilement des outils de gestion de données, d’analytique et d’IA directement au sein de leur lakehouse Databricks. « En quelques clics, Partner Connect configurera automatiquement des ressources telles que des clusters, des jetons et des fichiers de connexion pour que les clients puissent se connecter à des outils d’ingestion, de préparation et de transformation des données, ainsi qu’à des outils de BI et de ML ».

Partner Connect est dès à présent disponible pour les clients de Databricks sans surcoût. De nouvelles solutions partenaires, intégrations préconçues pour le lakehouse, modèles de machine learning et bibliothèques, et fournisseurs de données additionnels seront ajoutés au fur et à mesure du développement de l’écosystème.