Keynote d’introduction: Ali Ghodsi
Open source, open standards, multicloud — le lakehouse a été conçu pour s’adapter au monde d’aujourd’hui. Le co-fondateur et CEO de Databricks, Ali Ghodsi vous partagera sa vision du Lakehouse de Databricks.
Data Management & Engineering
Intervenant: Michael Armbrust
Transformer la donnée en un atout stratégique est une priorité majeure pour de nombreuses organisations. Les entreprises ont réalisé que le data management et le data engineering sont essentiels pour fournir des données actualisées, fiables et gouvernées, pour l’analytique ou le machine learning. Michael Armbrust vous montrera comment les équipes data utilisent avec succès le Lakehouse de Databricks pour rapidement transformer des données brutes en données actionnables grâce à la qualité et à la gouvernance.
SQL Analytics & Performance
Intervenant: Reynold Xin
Le Chief Architect Databricks, Reynold Xin vous présentera les améliorations de performance, l’administration simplifiée et l’expérience utilisateur de Databricks SQL. Bénéficiez d’une expérience de développement SQL de premier ordre, soutenue par le moteur de requête Photon, qui offre des performances de pointe pour tous les types de requêtes.
Data Science & Machine Learning
Intervenant: Clemens Mewald
Opérationnaliser la data science et le machine learning peut être difficile en raison de la diversité des sources de données, des outils de ML et des workflows. Le Lakehouse de Databricks permet de faire évoluer cela. Découvrez comment vous pouvez réunir data engineers, data scientists, et les différentes lignes de business pour collaborer sur une plateforme ouverte et opérationnaliser le cycle de vie complet du machine learning, à l’échelle.
Roadmap produits
Intervenant: David Meyer
Intervention client
Intervenant: Schneider Electric
Dans cette keynote, Schneider Electric partagera l’histoire de son parcours vers le Lakehouse, depuis les raisons qui l’ont poussé à adopter ce nouveau paradigme jusqu’aux leçons apprises en cours de route. Partant d’une architecture silotée, centrée sur le data warehouse, qui présentait des problèmes d’évolutivité, de performance et de duplication des données, Schneider Electric a choisi Databricks comme plateforme Lakehouse ouverte et unifiée pour fournir des informations à grande échelle et démocratiser les données grâce au déploiement rapide de cas d’usage d’IA et de BI dans l’ensemble de ses activités.
