☝️ Dans cet épisode, nous parlons de la migration de Uber vers le cloud, de la sortie de DuckDB 1.1.0, de la sortie de Airbyte 1.0, de la classification des Data Engineers en trois groupes et de la disponibilité de Pandas sur Snowflake.

☝️ Dans cet épisode, nous parlons du retour d'Elasticsearch en Open Source, des risques des décisions basées uniquement sur la Data, de l'utilisation des résultats d'une procédure stockée dans un SELECT sur Snowflake, des tendances de la Data Engineering avec l'IA et de Data Governance et 324 millions d'amende pour Uber

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☝️ Dans cet épisode, je parle de ScaNN sur BigQuery Vector Search, des nouveautés de Databricks Workflows, de InstantDB, de tables de faits et de dimensions et de migration d’Apache Spark vers Ray chez Amazon.

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☝️ Dans cet épisode, je parle de l’utilisation de SQL avec python, de Apache Iceberg vs Apache Hudi, la preview du Vector Search sur MariaDB, la sortie de la version 2.10.0 d’Airflow et sur les différents niveaux de Data Engineers et Software Engineers

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☝️ Dans cet épisode, je parle de Data Engineering vs Software Engineering, de Cloud SQL Studio, des fonctions d’agrégat personnaliées en python sur Snowflake, de BigQuery Continuous Queries et de recommandations pour la résolution de problèmes de Data Engineering.

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👉 Est-ce que la Data Engineering est du Software Engineering ?

👉 Disponibilité générale de Cloud SQL Studio sur GCP

👉 Disponibilité des fonctions d’agrégat customisées en python sur Snowflake

👉 Sortie en preview de BigQuery Continuous Queries

👉 Recommandations pour résoudre des problèmes de Data Engineering

☝️ Dans cet épisode, je parle de la sortie d’Apache Kafka 3.8.0, de menaces cachées dans un Data Warehouse, de l’avenir des hyperscalers et des data centers, de simplicité et de composabilité en Data Engineering, et de Data Lake Change Data Capture.

👉 Apache Kafka 3.8.0

👉 Menaces cachées dans un Data Warehouse

👉 L'avenir entre hyperscalers et datacenters locaux

👉 La simplicité et la composabilité en Data Engineering

👉 Le Data Lake Change Data Capture

☝️ Dans cet épisode, je parle de 5 erreurs en Data Engineering, des bénéfices économiques dans la mise en place d’une politique de cycle de vie du stockage, de Snowflake Horizon, de l’utilisation de la simplicité pour résoudre les problèmes, et de différentes techniques de Data Modeling.

Articles

👉 5 erreurs en Data Engineering

👉 Les économies d’une politique de cycle de vie du stockage

👉 Snowflake Horizon pour une gouvernance unifiée

👉 L’utilisation de la simplicité pour résoudre les problèmes

👉 Différentes techniques de Data Modeling

☝️ Dans cet épisode, nous parlons de souveraineté des données, de Exadata Exascale de Oracle, de Data Timeliness, de 3 étapes pour la mise en place de Data Quality et de la croissance des Data Centers.

Articles

👉 La souveraineté des données

👉 Exadata Exascale de Oracle

👉 Data Timeliness

👉 3 étapes pour la mise en place de Data Quality

👉 La croissance fulgurante des Data Centers

☝️ Dans cet épisode, nous parlons de Polars vs PySpark, de la création d’une couche sémantique des données, de conseils pour leader une équipe data, de la convergence de l’OLTP et de l’OLAP avec Unistore de Snowflake et de l’histoire de la Modern Data Stack.

🎙️ DataWatch est un podcast de veille en data.Axel Mauroy et Bertrand Fabre échangent autour d’articles publiés récemment en data.

👉 Axel sur LinkedIn

👉 Bertrand sur LinkedIn

Articles

👉 Polars vs PySpark

👉 Conseils pour leader une équipe data

👉 Couche sémantique des données avec dbt

👉 Unistore, la convergence de l’OLTP et de l’OLAP

👉 L’histoire de la Modern Data Stack

☝️ Dans cet épisode, nous parlons des Slowly Changing Dimensions en compagnie de Julien Hurault, de Data Validation, du script bq2dbt, de BigQuery Data Canvas, de Data Sharing avec les Snowflake Native Apps.

Articles

👉 Les Slowly Changing Dimensions

👉 Le Data Sharing avec les Snowflake Native Apps

👉 La Data Validation

👉 Le script python : bq2dbt

👉 BigQuery Data Canvas