Si vous avez déjà essayé de définir précisément ce que fait Databricks, rassurez-vous, vous n'êtes pas seul(e). Un jour, on vous dit que c'est pour les data scientists, le lendemain que c'est un entrepôt de données, et soudain, il est question de créer sa propre IA. C'est vraiment déroutant, car la plateforme est passée d'un outil spécifique pour Apache Spark à une immense suite polyvalente pour à peu près tout ce qui touche aux données.
Mon objectif ici est de laisser de côté le jargon marketing pour vous donner une réponse claire et directe. Nous verrons ce qu'est Databricks, à quoi il sert et pour qui il est vraiment conçu. Au final, c'est un endroit unique pour gérer toutes les données de votre entreprise, des fichiers bruts et désordonnés aux modèles d'IA sophistiqués.
Qu'est-ce que Databricks ?
L'idée de Databricks vient des personnes qui ont initialement créé Apache Spark, l'outil open source de traitement de données massives. Leur objectif initial était assez simple : permettre aux gens d'utiliser Spark dans le cloud sans les tracas liés à la configuration et à la gestion des serveurs.
Au fil des ans, cette idée simple a évolué pour devenir ce qu'ils appellent aujourd'hui une « plateforme d'intelligence des données ». Le cœur de cette plateforme est ce qu'on appelle le « data lakehouse ». Cela peut sembler être un autre terme de jargon, mais le concept est plutôt astucieux. Il essaie de vous offrir le meilleur d'un lac de données (data lake) et d'un entrepôt de données (data warehouse).
Un lac de données est comme un immense conteneur de stockage bon marché où vous pouvez jeter toutes vos données dans leur format brut et désordonné. Un entrepôt de données, en revanche, est un système très organisé, conçu pour l'analyse et le reporting rapides. L'architecture lakehouse vise à fusionner le stockage flexible et économique du lac avec la vitesse et la structure de l'entrepôt.
Un point vraiment essentiel ici est que Databricks ne verrouille pas vos données dans un format propriétaire inaccessible. Il fonctionne directement avec votre propre stockage cloud (comme Amazon S3, Azure Data Lake Storage ou Google Cloud Storage) en utilisant des formats ouverts. Cela signifie que vos données vous appartiennent toujours et que vous n'êtes pas prisonnier de Databricks pour toujours.
Composants principaux de la plateforme
Databricks n'est pas une seule et même chose ; c'est plutôt un atelier avec différents postes de travail pour différentes tâches. En fait, lorsque vous vous connectez, la plateforme vous demande souvent de choisir un « persona », en gros, « quel est votre poste ? », pour vous montrer les outils les plus pertinents pour votre travail.
Databricks pour l'ingénierie des données et l'ETL
Si vous êtes ingénieur des données, votre univers tourne autour de la création de pipelines de données. C'est vous qui faites le travail d'« extraction, transformation, chargement » (ETL) : récupérer des données de partout (bases de données, applications, etc.), les nettoyer et les préparer pour que d'autres puissent les utiliser. Databricks est un immense terrain de jeu pour cela. Il peut traiter des données en gros lots pendant la nuit (traitement par lots) ou gérer des données qui arrivent en continu, comme les clics sur un site web (streaming en temps réel).
Databricks pour l'entreposage de données et l'analytique
Une fois que les ingénieurs ont fait leur travail, les données sont propres et prêtes pour l'analyse. C'est là que les analystes de données interviennent. Ils peuvent utiliser Databricks SQL pour explorer et interroger les données, tout comme ils le feraient avec un entrepôt de données normal. C'est conçu pour être familier. Ils peuvent même connecter leurs outils de BI préférés comme Tableau ou Power BI pour créer des tableaux de bord et des rapports. Pour s'assurer que tout cela fonctionne rapidement, Databricks dispose d'un moteur de requête rapide appelé Photon qui opère en coulisses.
Databricks pour la science des données et le machine learning
Pour les data scientists, Databricks est l'endroit où ils peuvent plonger dans les données, tester différents algorithmes et construire des modèles de machine learning (ML). Il dispose de Notebooks collaboratifs, qui sont essentiellement des documents partagés où les équipes peuvent écrire et exécuter du code ensemble dans des langages comme Python, R ou Scala. Il est également livré avec un outil pratique appelé MLflow, qui aide à gérer l'ensemble du cycle de vie d'un projet de machine learning, du suivi des expériences à la mise en production du modèle final. Dans l'industrie, ce processus est appelé « MLOps ».
Databricks pour l'IA générative et les LLM
Plus récemment, Databricks a plongé tête la première dans la vague de l'IA générative. Ils ont ajouté des outils qui vous permettent de construire et d'entraîner vos propres grands modèles de langage (LLM) sur les données privées de votre entreprise. Cela signifie que vous pourriez créer un chatbot personnalisé qui connaît votre gamme de produits sur le bout des doigts ou une IA capable de répondre à des questions basées sur vos documents internes. C'est une fonctionnalité très puissante, mais elle montre aussi à quel point la plateforme est devenue complexe.
Cas d'usage courants de Databricks : à qui s'adresse-t-il ?
Avec toutes ces fonctionnalités, vous vous demandez peut-être qui a vraiment besoin de Databricks. Ce n'est certainement pas un outil universel. Il convient particulièrement bien à quelques types spécifiques d'entreprises et d'équipes.
Les entreprises avec de grandes équipes de données
Databricks est conçu pour les entreprises qui ont une équipe complète de spécialistes des données : ingénieurs, analystes et data scientists. Il leur offre un espace de travail partagé pour travailler sur les mêmes données, ce qui permet d'éviter le problème classique où chacun a sa propre copie d'informations, distincte et désynchronisée.
Les organisations ayant des besoins complexes en traitement de données
Le véritable super-pouvoir de la plateforme est sa capacité à gérer le « big data ». Si votre entreprise est submergée par des téraoctets (voire des pétaoctets) de données qui feraient planter une base de données classique, Databricks est conçu pour ce type d'échelle. Il est excellent pour gérer d'énormes quantités de données bien organisées et de données brutes et non structurées, c'est pourquoi on le voit souvent utilisé dans les secteurs de la finance, du e-commerce et des médias.
Les équipes qui développent des solutions d'IA/ML personnalisées
Si votre objectif est de construire vos propres modèles d'IA ou de machine learning personnalisés à partir de zéro, Databricks est un choix judicieux. Il donne à votre équipe un contrôle total sur l'ensemble du processus, de la préparation des données au lancement du modèle final. C'est parfait pour les entreprises où leur IA unique est ce qui les distingue de la concurrence.
Les défis et complexités de l'utilisation de Databricks
OK, Databricks est puissant, mais ce n'est certainement pas un outil simple où il suffit d'appuyer sur un bouton. Toute cette flexibilité s'accompagne de véritables défis que vous devez connaître avant de vous lancer.
Une courbe d'apprentissage abrupte
Quiconque l'a utilisé vous le dira : Databricks est immense. Il est rempli de fonctionnalités et de paramètres, et ce n'est pas quelque chose que l'on peut apprendre en un week-end. Pour vraiment en avoir pour votre argent, votre équipe doit maîtriser des concepts comme le calcul distribué, l'ingénierie des données et le cloud. Il faut une équipe qualifiée et une véritable formation pour bien l'utiliser.
Une gestion des coûts imprévisible
Databricks a une tarification à l'usage. Vous payez pour des « Unités Databricks » (DBU) chaque fois que vous exécutez une tâche. D'un côté, c'est flexible. De l'autre, cela peut faire de votre facture mensuelle un véritable casse-tête. Essayer d'ajuster votre utilisation pour maîtriser les coûts peut devenir un travail à plein temps en soi, et il est étonnamment facile de recevoir une facture beaucoup plus élevée que prévu si vous n'êtes pas vigilant.
Le fossé entre l'infrastructure et les applications métier
La partie la plus délicate est peut-être de comprendre que Databricks vous fournit les matières premières, pas le produit fini. Il offre toute la puissance nécessaire pour traiter les données et construire des modèles, mais il ne construit pas l'application finale pour vous.
Par exemple, disons que vous voulez créer une IA pour répondre aux questions du support client. Databricks peut vous aider à entraîner le modèle, mais c'est toujours à vous de le connecter à votre service d'assistance, de gérer l'interface de chat et d'automatiser réellement les réponses aux tickets. C'est ce qu'on appelle souvent le problème du « dernier kilomètre », et c'en est un de taille.
C'est là que les outils conçus pour une tâche spécifique peuvent faire une énorme différence. Alors que Databricks peut traiter les connaissances de votre entreprise, un outil comme eesel AI est conçu pour prendre ces connaissances et les transformer en un agent de support IA fonctionnel. Il se connecte directement aux outils que vous utilisez déjà, comme Zendesk, Slack et Confluence, et vous offre une solution prête à l'emploi en quelques minutes. Vous bénéficiez d'un support assisté par l'IA sans avoir besoin d'une équipe d'ingénieurs de données pour le construire de A à Z.
Une analyse complète de la tarification de Databricks
Essayer de prévoir votre facture Databricks peut être difficile. La tarification est entièrement basée sur l'utilisation, mesurée en Unités Databricks (DBU). Considérez une DBU comme une unité de puissance de traitement que vous payez à la seconde chaque fois que votre système travaille. Le prix d'une DBU varie en fonction de ce que vous faites.
Voici un aperçu rapide des prix de départ pour leurs principaux services :
| Tâche | Prix de départ (par DBU) | Utilisation |
|---|---|---|
| Ingénierie des données | 0,15 $ / DBU | Exécution de pipelines de données automatisés (ETL). |
| Entreposage de données | 0,22 $ / DBU | Exécution de requêtes SQL pour la BI et l'analytique. |
| Charges de travail interactives | 0,40 $ / DBU | Science des données et analyse collaborative. |
| Intelligence Artificielle | 0,07 $ / DBU | Service et interrogation de modèles d'IA/ML. |
Un point important à garder à l'esprit : ces prix concernent uniquement Databricks. Ils n'incluent pas ce que vous devez payer à votre fournisseur de cloud (AWS, Azure ou Google Cloud) pour les serveurs et le stockage réels sur lesquels Databricks fonctionne. C'est une facture distincte, et elle peut être salée.
Ce modèle de paiement à l'usage est pratique pour les équipes de données qui ont besoin de s'adapter à la hausse comme à la baisse, mais il peut donner des maux de tête aux services financiers. Lorsque vous essayez de résoudre un problème spécifique comme l'automatisation du support client, une tarification prévisible est souvent beaucoup plus facile à gérer. C'est pourquoi des plateformes comme eesel AI proposent des forfaits mensuels simples basés sur le nombre de réponses IA que vous utilisez, afin que vous sachiez exactement quel sera le montant de votre facture. Sans surprises.
Cette vidéo offre une excellente introduction aux composants principaux de Databricks, notamment Spark, Delta Lake et MLflow.
Databricks est-il le bon outil pour votre équipe ?
Alors, votre équipe devrait-elle utiliser Databricks ? En résumé : c'est une plateforme extrêmement puissante pour les entreprises qui ont besoin de gérer d'énormes quantités de données et de construire une IA personnalisée à partir de zéro. Son plus grand avantage est d'être un environnement de test ouvert et flexible où une équipe de données qualifiée peut construire à peu près n'importe quoi.
Mais toute cette puissance a un coût : c'est complexe, l'apprentissage est long et la tarification peut être compliquée à gérer. C'est un outil pour les bâtisseurs, les équipes qui ont le temps et les compétences pour en tirer le meilleur parti.
Si votre objectif principal est de résoudre un problème métier bien défini, comme réduire les tickets de support client ou mettre en place un service d'assistance interne pour votre équipe, vous n'avez probablement pas besoin d'un outil aussi vaste et complexe que Databricks. Une solution conçue pour cette tâche spécifique, comme eesel AI, peut vous y amener beaucoup plus rapidement. Elle s'intègre aux outils et aux bases de connaissances que vous possédez déjà, vous permettant de lancer un agent IA utile en quelques minutes, sans avoir besoin d'un diplôme en ingénierie des données.
Foire aux questions
Databricks est une plateforme unifiée de données et d'IA basée sur l'outil open-source Apache Spark. Il résout principalement le défi de la gestion et du traitement d'ensembles de données massifs et diversifiés pour l'ingénierie des données, l'entreposage, la science des données et le machine learning, le tout au sein d'un seul environnement.
Databricks réalise l'architecture data lakehouse en combinant le stockage flexible et économique d'un lac de données (data lake) avec les capacités d'interrogation structurées et performantes d'un entrepôt de données (data warehouse). Il traite les données directement dans votre stockage cloud en utilisant des formats ouverts, offrant à la fois une scalabilité et des performances analytiques optimisées.
Oui, Databricks peut présenter une courbe d'apprentissage abrupte en raison de ses nombreuses fonctionnalités et de la nécessité de comprendre le calcul distribué, les concepts d'ingénierie des données et l'infrastructure cloud. Les équipes ont généralement besoin de compétences spécialisées et de formation pour utiliser pleinement son potentiel.
Databricks utilise un modèle de tarification à l'usage, où vous payez des « Unités Databricks » (DBU) en fonction de votre consommation. Il est important de noter que les prix des DBU couvrent la plateforme Databricks elle-même, mais n'incluent pas les coûts distincts de l'infrastructure cloud sous-jacente (serveurs, stockage) de votre fournisseur de cloud choisi.
Absolument. Databricks fournit un environnement robuste pour les data scientists et les ingénieurs pour développer, entraîner et déployer des modèles d'IA et de machine learning personnalisés, y compris de grands modèles de langage (LLM). Il inclut des outils comme MLflow pour gérer l'ensemble du cycle de vie MLOps, de l'expérimentation à la mise en production.
Non, un avantage clé de Databricks est son engagement envers les standards et formats ouverts. Il fonctionne directement avec vos données stockées dans votre propre stockage cloud (comme AWS S3, Azure Data Lake Storage ou Google Cloud Storage), garantissant que vos données restent accessibles et portables en dehors de la plateforme.
