Starburst étend les data products Iceberg aux environnements on-premises et hybrides

Avec cette évolution, Starburst répond aux besoins des secteurs hautement réglementés, comme les services financiers, l’assurance, la santé ou encore le secteur public, qui doivent maintenir un contrôle strict sur leurs données, tout en accédant à la puissance d’Apache Iceberg et de l’architecture Icehouse.

Les atouts des data products Iceberg
Les data products sont des ensembles de données gouvernés et prêts à l’emploi, conçus pour être facilement accessibles, réutilisés et partagés entre équipes et environnements. Ils combinent données, métadonnées et règles de gouvernance, garantissant des insights fiables et exploitables pour l’analytique comme pour l’IA.

Parmi les bénéfices clés :

Accélération des charges de travail IA : grâce à une gestion fine des métadonnées, essentielle pour améliorer l’exactitude et l’explicabilité des modèles.

Maintenance simplifiée : compaction, expiration des snapshots, nettoyage automatique des fichiers orphelins, rafraîchissement automatisé des vues matérialisées.

Partage sécurisé (disponible uniquement en private preview) : possibilité de répliquer et distribuer des data products gouvernés entre clusters, sans recréer les jeux de données.

Interopérabilité et conformité : adoption des pratiques lakehouse modernes sans migrer toutes les charges de travail vers le cloud.
« Avec la disponibilité des data products Iceberg dans Starburst Enterprise, nous apportons aux environnements on-premises et hybrides les mêmes avantages que dans le cloud : rapidité, gouvernance et évolutivité pour l’IA et l’analytique. C’est une avancée majeure pour toutes les organisations qui doivent conjuguer innovation et exigences réglementaires », déclare Monica Miller, Senior Product Manager chez Starburst.

Jusqu’ici réservés aux clients cloud, les data produit Iceberg permettent désormais aux organisations d’exécuter leurs charges de travail IA et analytiques à grande échelle sur leurs environnements de choix, tout en garantissant gouvernance, performance et réduction des coûts de maintenance.

Cette annonce marque un tournant clé : les entreprises peuvent désormais bâtir une stratégie data unifiée, gouvernée et prête pour l’IA, quel que soit leur modèle de déploiement – cloud, on-premises ou hybride.