Avec sa mise à jour 2025, la FinOps Foundation fait tomber les cloisons : désormais, toutes (ou presque) les ressources IT — SaaS, datacenters, IA, cloud public — entrent dans le radar
Les systèmes agentiques connaissent une vogue extraordinaire qui masque parfois leurs limites et les défis qu'ils soulèvent.
Les discours sur l’avenir du travail oscillent souvent entre euphorie technologique et scénario catastrophe. D’un côté, l’IA nous promet un monde plus efficace, de l’autre, elle signe l’arrêt de mort de milliers d’emplois. Entre ces deux extrêmes, la réalité est évidemment plus complexe.
Un Data Lake est un référentiel central qui permet aux entreprises, aux gouvernements et à d'autres organisations de stocker toutes leurs données structurées et non structurées à n'importe quelle échelle.
< Les plateformes Data sont au centre de toutes les plateformes IT
Les lacs de données sont conçus pour stocker de grandes quantités de données dans un format brut, non traité, et pour fournir une source unique de vérité pour les données à travers l'organisation.
L'objectif d'un lac de données est de permettre aux organisations de stocker et de gérer toutes leurs données structurées ou non en un seul endroit, et de rendre ces données facilement accessibles aux spécialistes des données, aux analystes et aux autres utilisateurs. Pour ce faire, les lacs de données utilisent généralement un système de fichiers distribué, tel que Hadoop (HDFS), pour stocker les données, et ils fournissent souvent des outils et des interfaces pour l'ingestion des données, leur transformation et leur accès.
L'utilisation d'un lac de données présente un certain nombre d'avantages clés, dont les suivants :
Dans l'ensemble, un lac de données est un référentiel central de stockage et de gestion de grandes quantités de données, conçu pour permettre aux organisations d'extraire davantage de valeur du rapprochement de leurs actifs data.
