Désormais, n’importe quelle entreprise peut prendre ses décisions en temps réel
Talend, leader de l’ intégration de données spécialisé dans le Cloud et les Big Data, annonce aujourd’hui la disponibilité immédiate de Talend 6 (fr.
« Pour effectuer des analyses rapides, une intégration de données accélérée est nécessaire. Nous sommes donc heureux d’être les premiers du marché à supporter en natif Spark et Spark Streaming » déclare Mike Tuchen, CEO de Talend. « Nous avons misé sur Spark car nous avons pris conscience que sur un marché de plus en plus concurrentiel, chaque moment est essentiel lorsqu’il s’agit d’informations métiers critiques. »
Que les entreprises cherchent à accroître leur chiffre d’affaires, à améliorer leurs processus métiers ou la qualité de service, Talend 6 fournit la rapidité d’intégration requise par des analyses en temps réel. Comme nous l’expliquons dans notre dernier article de blog (talend.com/blog), le support de Spark et de l’intégration Big Data en temps réel contribue à la création d’un large éventail de nouveaux cas d’usage à travers l’ensemble des segments de marché – depuis la grande distribution et la santé, jusqu’à l’agriculture.
« Nous collaborons étroitement avec Talend depuis de nombreuses années pour permettre à un grand nombre d’entreprises de déplacer des données depuis de multiples sources vers Cloudera » déclare Tim Stevens, vice-président Corporate and Business Development chez Cloudera. « Nous sommes ravis de l’investissement de Talend sur Spark et avons hâte de passer à ce nouveau chapitre de notre relation, au moment où nous présentons conjointement Spark à nos clients dans le but d’offrir de nouveaux niveaux de simplicité et de vélocité mais aussi de nouveaux moyens innovants pour traiter leurs données. »
Les clients existants de Talend peuvent convertir des jobs MapReduce en Spark en seulement quelques clics et bénéficier instantanément de performances cinq fois supérieures. Talend prévoit également que la nouvelle plate-forme va contribuer à multiplier par dix la productivité des développeurs par rapport au codage manuel, grâce à l’interface de conception intuitive, à des composants Spark prédéveloppés et à des fonctions de génération de code Spark automatisée . Afin de rationaliser encore le support de projets de tous types, Talend fournit une nouvelle architecture Lambda, qui offre un environnement unique permettant d’exploiter des données issues de traitements bulk, batch, temps réel, streaming et de l’Internet des objets.
« Nous considérons qu’Apache Spark a le potentiel pour devenir le moteur in-memory par défaut pour l’intégration de données et l’analytique haute performance » commente Matt Aslett, research director, data platforms and analytics, 451 Research. « Capitalisant sur ses fonctionnalités existantes permettant de réaliser des traitements MapReduce dans Hadoop et sur son support natif de Spark et Spark Streaming, Talend est bien placé pour répondre à la demande des entreprises en faveur d’analyses en temps réel. »
« C’est un moment très important dans l’évolution de Spark : de plus en plus de leaders comme Talend adoptent le moteur et contribuent à l’enraciner dans les entreprises » affirme John Tripier, head of business development chez Databricks. « Depuis des années, de grandes sociétés Web contribuent à tirer un avantage concurrentiel de la gestion de données et de l’analytique en temps réel. Avec Apache Spark et des plates-formes d’intégration intuitives comme Talend 6, le terrain de jeu est amené à s’égaliser. »
Au-delà du support de Spark, la nouvelle plate-forme Talend 6 offre un large éventail de fonctionnalités d’entreprise et d’améliorations, parmi lesquelles figurent :
- Support de la livraison en continu : une approche de développement qui aide le département informatique à répondre au besoin de vitesse des entreprises, en aidant les équipes chargées du développement de l’intégration, des tests, du déploiement et des opérations à collaborer à la manière d’une équipe unique dédiée à la livraison. Le processus de build, de test et de livraison diminue les risques tout en améliorant l’agilité et l’innovation.
- Support de l’API REST de MDM (Master Data Management) et du langage de requête : cette fonction facilite l’intégration d’une vue client à 360° dans des applications web et mobiles. Les connaissances clients obtenues via l’analyse de sources traditionnelles ou alternatives de Big Data, telles que des web logs, les réseaux sociaux, les applications mobiles et SaaS, peuvent être exploitées en temps réel.
- Data Masking et analyse sémantique : permet aux entreprises de mieux gérer la conformité et les contraintes liées au respect de la vie privée, en simplifiant les processus de dissimulation et de sécurisation des données personnelles partagées à travers toute l’entreprise. Ceci protège les données clients contre tout abus ou faille de sécurité, alors que le moteur d’analyse sémantique permet aux utilisateurs métiers de mieux comprendre leurs données à l’aide de fonctions de découverte des types de données et de profiling des fichiers HDFS.