☝️ Dans cet épisode, nous parlons de la présentation du serveur MCP pour DBT, de la version 3 d'Apache Airflow, des pistes pour devenir un « meilleur » Data Engineer, et la différence entre le clustering et les partitions.

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Articles

👉 Présentation du serveur MCP pour DBT

👉 Sortie d'Apache Airflow 3

👉 Comment devenir un « meilleur » Data Engineer

👉 Clustering vs Partitions

☝️ Dans cet épisode, nous parlons de l'annonce de la prise en charge de Git dans BigQuery, du lancement de dbt copilot pour améliorer l’efficacité des développeurs, du Shift Left, du Sommet Databricks Data + AI 2025, et de l'investissement de Snowflake Ventures dans DataOps.live.🎙️ DataWatch est un podcast de veille en data.Axel Mauroy et Bertrand Fabre échangent autour d’articles publiés récemment en data.

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➕ ⁠⁠⁠⁠Blog de Bertrand⁠⁠Articles👉 Annonce des dépôts BigQuery 👉 DBT Labs lance un copilote d'IA 👉 Databricks Data + AI 2025 👉 Snowflake Ventures investit dans DataOps.live 👉 Le Manifeste des données de Shift Left

☝️ Dans cet épisode, nous parlons des nouveautés de Databricks SQL de février 2025, du rachat de DataStax par IBM pour renforcer watsonx et l'IA générative, de la sortie d'Apache Beam 2.63.0, des graphiques d'utilisation des ressources BigQuery, du réexamen du GROUP BY ROLLUP avec un exemple plus réaliste, des difficultés du métier de Data Engineer et de l'état actuel de l'architecture Lakehouse.

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Articles⁠👉 Graphiques d'utilisation des ressources BigQuery 👉 The State of Lakehouse Architecture👉 IBM rachète DataStax pour renforcer watsonx et l'IA générative👉 Etre Data Engineer ça craint👉 Apache Beam 2.63.0 👉 Nouveautés de Databricks SQL, février 2025 👉 Réexamen du GROUP BY ROLLUP avec un exemple plus réaliste

☝️ Dans cet épisode, nous parlons de l'acquisition de Voyage AI par MongoDB, de l'exécution des LLM open-source sur BigQuery ML, de l'acquisition d'Upsolver par Qlik, de la levée de fonds de 47 millions de dollars par Prophecy, de l'optimisation du moteur vectoriel d'OpenSearch, de la méthode pour simplifier votre code Python avec l'opérateur walrus, l'avenir du métier de Data Engineer face aux IA et l'avenir des données non structurées dans le Data Engineering.

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Articles

👉 MongoDB annonce l'acquisition de Voyage AI pour permettre aux organisations de construire des applications d’IA fiables ⁠

👉 Prophecy lève 47 millions de dollars de fonds

👉 Optimisation du moteur vectoriel d'OpenSearch ⁠

👉 Les Data Engineers vont ils devenirs obsolètes ?

👉 Les données non structurées sont l'avenir du Data Engineering

👉 Exécuter des LLM open-source sur BigQuery ML

👉 Qlik acquiert Upsolver pour proposer l’ingestion et l’optimisation à faible latence pour Apache Iceberg

☝️ Dans cet épisode, nous parlons du rachat de SDF par dbt, du plan de Donald Trump de 500 milliards de $ pour l'IA, des outils essentiels en Data Engineering et de l'architecture des pipelines de données chez BlaBlaCar.

☝️ Dans cet épisode, nous parlons de Microsoft Drasi, de la bascule de l’ELT vers l’esprit Graphe, de la tendance à utiliser les outils Apache Kafka, Apache Flink et Apache Iceberg en Data Engineering, des conseils de préparation d’entretien pour un post de Staff Data Engineer chez Airbnb à 575K$ et les tendances 2025 pour la Data Engineering et l’IA.

☝️ Dans cet épisode, nous parlons de la montée des traitements incrémentaux et l’impact sur la Data Quality, des Data Products pour améliorer la Data Quality des traitements incrémentaux, des Data Rooms Virtuelles, des différents design de pipelines de données, de Snowflake Intelligence et ses agents de données ;

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☝️ Dans cet épisode, nous parlons des données synthétiques pour des données sécurisées avec l’IA, des règles de base et des règles métier dans la DataQuality, sur le besoin d’utiliser les bons tests dans un projet dbt, des Data Silos et des architectures de Data Engineering utilisées par Netflix, Uber, Spotify, Meta et Airbnb ;

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Articles

👉 Des données synthétiques pour des données sécurisées avec l’IA

👉 Les règles de base et les règles métier dans la DataQuality

👉 Le besoin d’utiliser les bons tests dans un projet dbt

👉 Les Data Silos

👉 Les architectures de Data Engineering utilisées par Netflix, Uber, Spotify, Meta et Airbnb

☝️ Dans cet épisode, nous parlons des clés de clustering sur Snowflake, du rôle de l’AI Data Engineer, de la disponibilité des vues matérialisées et des tables de streaming pour AWS et Azure, de la planification de fin d’année pour les objectifs 2025 et de l’utilisation du streaming de données pour le développement des futurs services financiers ;

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Articles

👉 Les clés de clustering sur Snowflake

👉 Le rôle de l’AI Data Engineer

👉 La disponibilité des vues matérialisées et des tables de streaming pour AWS et Azure

👉 La planification de fin d’année pour les objectifs 2025

👉 L’utilisation du streaming de données pour le développement des futurs services financiers

☝️ Dans cet épisode, nous parlons de l’organisation des équipes logiciel et data, des trois composants d’une stack de données non structurées, de la stratégie de surveillance des pipelines ETL, du premier data Engineer IA au monde et de la réalité des formats de tables ouverts ;

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Articles :

👉 ⁠L’organisation des équipes logiciel et data⁠

👉 ⁠Les trois composants d’une stack de données non structurées⁠

👉 ⁠La stratégie de surveillance des pipelines ETL⁠

👉 ⁠Le premier data Engineer IA au monde⁠

👉 ⁠La réalité des formats de tables ouverts