Big Data Hebdo

Dans cet épisode du Big Data Hebdo, Vincent Heuschling et Nicolas Steinmetz accueillent Victor Coustenoble pour une discussion sur Trino, Starburst. Découvrez l'historique, les cas d'usage, et les différenciateurs de ces moteurs SQL distribués, ainsi que leur impact sur la fédération de données et la gouvernance.

## au menu :
Historique de Trino et Presto
Cas d'usage de Trino dans le monde réel
Différenciateurs de Starburst et Trino
Architecture et déploiement de Trino
Fédération de données et Data Mesh
Intégration avec cloud et on-prem
Fonctionnalités avancées de Starburst
Contributions open source et communauté 
## Chapitres

00:00 Introduction au Big Data Hebdo
01:18 Présentation de Victor Coustenoble et de Starburst
03:49 Comprendre Trino et son historique
12:12 Fonctionnement de Trino et cas d'usage
23:17 Clients et déploiement de Trino et Starburst
25:47 Gestion des connexions et du cache dans Starburst
28:50 Fonctionnalités premium de Starburst
30:35 Développements et contributions à Trino
32:48 Évaluation des alternatives à Snowflake et BigQuery
34:11 Déploiement hybride et souveraineté des données
35:57 Évolution du concept de Data Mesh
38:59 Préparation à l'ère agentique et intégration des data products

## Le BigdataHebdo
Le BigdataHebdo est le podcast Francophone de la Data et de l'IA.
Retrouvez plus de 200 épisodes https://bigdatahebdo.com
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Vincent Heuschling reçoit Hayssam Saleh, créateur de **Starlake**, une plateforme data open source française née de la factorisation de projets clients depuis 2017-2018. L'épisode intervient dans un contexte de consolidation du marché (rachat de DBT et de SQLMesh par Fivetran), qui invite à challenger les solutions établies.

Starlake se distingue par une approche **entièrement déclarative** (YAML + SQL natif, sans Jinja) couvrant toute la chaîne data engineering : ingestion, transformation, orchestration et qualité des données. L'outil s'appuie sur les moteurs sous-jacents des plateformes cibles (Snowflake, BigQuery, Spark) et génère automatiquement les DAGs pour les orchestrateurs du marché (Airflow, Dagster, Snowflake Tasks).

Parmi les fonctionnalités marquantes : le **data branching** (branches de données à la manière de Git), l'inférence automatique de schémas YAML à partir de fichiers sources, un **transpiler SQL** multi-plateformes, et l'extraction du lineage depuis du SQL brut sans annotation. L'intégration récente de **DuckLake** ouvre la voie à des architectures on-premise souveraines à coût maîtrisé (sous 300 €/mois sur OVH, Scaleway, Clever Cloud).

Le modèle économique repose sur le support, la formation, et le consulting : Starlake s'installe dans le cloud du client, avec mise à jour automatique gérée par l'équipe, sans accès aux données.

**Chapitres**
**00:00:27** – Introduction : consolidation du marché data (rachat de DBT et SQLMesh par Fivetran) et présentation de l'épisode
**00:03:13** – Hayssam et la genèse de Starlake : parcours Spark/Scala, POC à 4 000 formats de fichiers (2017-2018)
**00:09:51** – Architecture et philosophie : load, transform, orchestration unifiés en déclaratif (YAML + SQL natif, pas de Jinja)
**00:00:18:18** – Starlake vs DBT : différences philosophiques, composabilité, fonctionnalités 100 % open source
**00:00:22:20** – Data branching, Starlake Labs (pipe syntax, transpiler SQL, lineage) et expérience développeur (DuckDB local, UI point-and-click)
**00:36:35** – Modèle open source et économique : licence Apache, support, formation, marketplace cloud souveraine
**00:43:42** – DuckLake : alternative on-premise/cloud souverain (OVH, Scaleway, Clever Cloud) et comment contribuer / démarrer

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Dans cet épisode du BigData Hebdo, Vincent Heuschling et Paul Peton explorent les dernières annonces d'OpenAI, d’Anthropic et de Google concernant les agents AI et leur monétisation. Au programme les SDK, les workflows, etc...

**A retenir dans cet épisode**
- Les dernières annonces d'OpenAI, Anthropic, et Google.
- Les agents ont de l’argent, il commencent à être monétisés.
- OpenAI vise à concurrencer Google et l'App Store d'Apple.
- Les SDK sont essentiels pour le développement d'agents AI.
- La capacité de prise de décision des agents est cruciale pour leur efficacité.
- La tarification des gros modèles AI est démesurée.
- Les navigateurs AI soulèvent des questions éthiques.
- La connectivité des agents est un enjeu majeur.

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Dans cet épisode on explore les défis et les évolutions du RAG (Retrieval-Augmented Generation) dans le contexte de l'IA. L'équipe du Bigdata Hebdo discute des promesses des éditeurs, des difficultés rencontrées par les utilisateurs, et des mécanismes d'IA nécessaires pour traiter efficacement les documents.

On parle des enjeux liés à l'OCR, au chunking, et à l'importance des modèles d'embeddings.

00:00 Introduction
03:06 La promesse des éditeurs
08:05 Comprendre le RAG et son fonctionnement
11:06 Difficultés liées à l'OCR et à l'extraction de données
19:05 Recommandations pour l'optimisation des documents
28:46 Mistral Document AI et ses fonctionnalités
33:49 Chunking et gestion des documents
40:55 Fine-tuning des modèles d'embeddings
43:00 Formats de documents et leur pérennité
47:23 Conclusion et perspectives

Notes et ressources 
https://bigdatahebdo.com/podcast/episode-224-donnees-non-structurees-et-modern-ocr

Dans cet épisode du Big Data Hebdo, Vincent Heuschling et Nicolas Wlodarczyk discutent des caractéristiques et des avantages de la base de données NoSQL Aerospike. Nicolas partage son parcours dans le domaine de l'IT et explique comment Aerospike se distingue par sa rapidité et sa scalabilité, et sa capacité à optimiser les infrastructures.

Chapitres
00:00:00 Introduction
00:01:42 Présentation d'Aerospike
00:21:03 Use-Cases
00:27:25 Réduction de l'Infrastructure et Efficacité
00:30:22 Intégration et Interopérabilité avec d'autres Systèmes
00:41:53 Modèles de Consommation et Licensing
00:49:12 Transactions et cohérence
00:58:43 Ressources

Notes et ressources
https://bigdatahebdo.com/podcast/episode-223-aerospike