Starburst simplifie la construction et la maintenance des data lakes pour des applications interactives avec :

Une analyse en temps quasi réel : grâce à l’ingestion en streaming, les clients peuvent utiliser Kafka pour alimenter leur data lake et s’assurer que leurs applications disposent des informations les plus récentes pour les utilisateurs. La prise en charge de solutions entièrement gérées, telles que Confluent Cloud, est également prévue.

Une gouvernance automatisée des données : les modèles de machine learning de Gravity, une couche universelle de découverte, de gouvernance et de partage de données dans Starburst Galaxy, identifient et classent automatiquement les nouvelles données qui arrivent dans le data lake pour certaines catégories. Gravity applique ensuite des politiques accordant ou restreignant l’accès à ces données, ce qui simplifie le travail des équipes qui traitent des données sensibles, telles que les informations personnelles identifiables (PII).

Une maintenance automatisée des données : ces fonctionnalités permettent aux clients d’optimiser facilement leur data lake en effectuant des tâches de gestion courantes telles que la compaction et l’optimisation des fichiers. Les utilisateurs peuvent conserver des performances comparables à celles d’un data warehouse sans avoir à adopter des processus manuels fastidieux, à mesure que le volume et la complexité des données augmentent.

Un partage universel des données avec une observabilité intégrée : avec Gravity, les utilisateurs peuvent facilement regrouper des ensembles de données en data products partageables pour alimenter les applications des utilisateurs finaux, quels que soient la source, le format ou le fournisseur cloud. Une nouvelle fonctionnalité permettra aux utilisateurs de partager ces data products en toute sécurité avec des tiers, tels que des partenaires, des fournisseurs ou des clients.

Une analyse en libre-service alimentée par l’IA : ces nouvelles fonctionnalités de Galaxy, telles que la conversion texte-SQL, permettent aux équipes data de déléguer l’analyse exploratoire de sources de données aux utilisateurs métiers, libérant leur temps pour qu’ils puissent se consacrer à la construction et à l’évolution des pipelines de données.

Dans le cadre du partenariat de Starburst avec Amazon Web Services (AWS), ces fonctionnalités seront disponibles sur les instances AWS, y compris AWS Graviton3 et Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) et s’intégreront de manière transparente aux outils de base tels qu’AWS QuickSight et aux nouveaux outils tels qu’Amazon Bedrock.