Databricks promet de créer des applications d’entreprise en 5 mn
La dernière plateforme Databricks Apps ouvre les vannes du développement d’applications d’entreprise sécurisées, personnalisées et spécifiques en quelques minutes. La solution est pour l’instant en bêta publique.Aujourd’hui, toutes les entreprises cherchent à tirer le meilleur parti de leurs investissements en matière de données et d’IA. Mais, pour créer des apps en interne, leurs développeurs sont confrontés à des contraintes d’infrastructure et de maintenance, de sécurité, de gouvernance des données, de conformité… « Les entreprises veulent des expériences personnalisées », a déclaré Shanku Niyogi, vice-président des produits chez Databricks. Cependant, « dès qu’elles commencent à créer une application personnalisée, elles se retrouvent rapidement face à un vide ». L’éditeur spécialisé en data pipeline et data store affirme que sa dernière plateforme Databricks Apps – en bêta publique – est faite pour gérer ces complexités. Disponible sur AWS et Azure depuis ce mardi, cette offre donne la possibilité aux utilisateurs de créer des applications sécurisées, personnalisées et spécifiques à l’entreprise en quelques minutes. « Avec ces applications, les clients peuvent vraiment tirer de la valeur de leurs données et de tous leurs investissements dans l’IA », avance Shanku Niyogi.
Une plateforme facile à construire et à déployer sur un réseau ouvert et sécurisé
Selon Hyoun Park, CEO et analyste en chef d’Amalgam Insights, les applications de données internes doivent faire face à un tas de défis. Déjà, la mise en place d’une gouvernance et de contrôles des données représente toujours un « effort majeur ». De plus, les applications doivent être écrites dans un langage et avec des frameworks qu’il faut soutenir en permanence. Ensuite, les entreprises doivent encore se préoccuper des serveurs et des ressources cloud, et savoir choisir le bon modèle pour chaque cas d’usage, tout en prenant en charge la personnalisation, l’ingénierie rapide et la croissance du modèle. « La flexibilité des modèles est devenue une contrainte de plus en plus complexe des applications de données, en particulier pour les entreprises habituées à ne construire des applications de données que pour soutenir les cas d’usage traditionnels d’analyse et de reporting », a expliqué Hyoun Park.
