🏗️Exemple concret
Un groupe bancaire migre son architecture de 3 silos séparés (data lake S3, Redshift, SageMaker) vers Databricks sur AWS. Résultat : un seul catalogue Unity Catalog pour toutes les données, les pipelines dbt tournent sur Databricks SQL, les modèles ML sont managés dans MLflow intégré. Réduction de la complexité opérationnelle de 60%.
🎯Quand l'utiliser ?
✓Architecture Lakehouse unifiée data + ML
✓Pipelines Spark complexes sur très grands datasets
✓Équipes qui mélangent data engineering et data science
✓Remplacement d'un data lake + data warehouse séparés
✅ Avantages
+Lakehouse unifié : un seul endroit pour tout
+MLflow intégré pour le tracking d'expériences ML
+Auto-scaling et optimisation automatique des requêtes
⚠️ Limites
−Coût élevé (Databricks + coût cloud sous-jacent)
−Complexité d'administration pour les petites équipes
−Vendor lock-in progressif malgré l'open source
🛠️ Outils principaux
Delta Lake
MLflow (intégré)
Unity Catalog
Databricks SQL
AutoML Databricks
LakehouseSparkCloudDelta LakeMLOps