Elle lui permet en outre de profiter de la croissance d’Apache Iceberg en raison de sa capacité à résoudre les défis liés à la gestion des données à grande échelle. Son architecture permet une évolution des schémas sans interruption des opérations, offrant une grande flexibilité et adaptabilité. De plus, Iceberg intègre une gestion avancée des versions, facilitant le suivi et l’audit des données.
Bénéficiant de l’avènement de l’analytique, Iceberg s’est imposé comme un standard de facto pour le stockage et la gestion des données analytiques, avec une adoption croissante par les grandes entreprises et un support étendu des principaux fournisseurs de services cloud. Cette tendance devrait se poursuivre, renforçant la position d’Iceberg sur le marché des technologies de gestion des données. En unifiant intégration de données, l’analytique et l’IA au sein d’une plateforme unique, Qlik surfe sur une tendance qui redéfinit les standards de gestion des données dans les entreprises modernes.
Une avancée vers les data lakehouse ouverts
Avec cette acquisition, les capacités d’Upsolver, telles que l’ingestion de données en temps réel dans les tables Iceberg et l’optimisation adaptative, viennent enrichir l’offre de Qlik. Un atout dans un marché qui transitionne vers les data lakehouses ouverts, un modèle qui répond à des besoins croissants en flexibilité, évolutivité et performances. L’émergence des data lakehouses ouverts représente une réponse aux limites des architectures traditionnelles de gestion des données.Cette approche combine les avantages des lacs de données (data lakes) et des entrepôts de données (data warehouses) tout en favorisant l’interopérabilité et la flexibilité grâce à des formats de table ouverts comme Apache Iceberg. Les entreprises ont donc besoin d’un modèle hybride capable d’allier la flexibilité et l’évolutivité des lacs de données avec les capacités analytiques des entrepôts de données, le tout en garantissant la compatibilité avec différents moteurs de traitement.
« L’intégration de Qlik et d’Upsolver met en lumière l’importance croissante que revêtent les architectures de données ouvertes en temps réel pour les grandes entreprises, estime Stewart Bond, senior vice-président Data Intelligence & Integration Software Research chez IDC. Elle permet à Qlik de fournir des solutions qui répondent à la demande d’évolutivité et d’interopérabilité dans l’optique d’aider ses clients à tirer le plein potentiel des charges de travail à haute densité de données telles que l’IA et le machine learning, tout en gardant la maîtrise des coûts et de la gouvernance ».
