Couverture de Big Data Hebdo

Big Data Hebdo

Big Data Hebdo

De : Vincent Heuschling Alexander Dejanovski Jérôme Mainaud Nicolas Steinmetz
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 Toute l'actualité du Bigdata et surtout de sa communauté francophone dans un podcast.Copyright Vincent Heuschling Economie Management Management et direction
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    Épisodes
    • Episode 217 : BDH live à Devoxx Paris 2025

      Episode 217 : BDH live à Devoxx Paris 2025
      May 28 2025
      (00:00:00) Episode 217 : BDH live à Devoxx Paris 2025
      (00:01:04) Conférence Bug Bash et tests autonomes
      (00:06:23) Windsurf : révolution du coding assistant
      (00:16:23) Automatisation de la veille technologique
      (00:22:28) LLM spécialisés vs généraux
      (00:37:00) Ariga Atlas pour les bases de données

      Cet épisode spécial du Big Data Hebdo, enregistré à Devoxx Paris, explore les dernières innovations en IA et développement. Les invités discutent de leurs expériences avec des outils révolutionnaires comme Windsurf pour l'assistance au code, les avancées en test autonome avec Antithesis (qui a réussi à casser ETCD), et l'automatisation de la veille technologique via des workflows N8N couplés aux LLM. L'épisode aborde aussi l'évolution vers des modèles plus petits et spécialisés (SLM), les implications sociétales de l'IA, et les solutions d'automatisation pour les bases de données comme Ariga Atlas.
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      42 min
    • Episode 216 : DBT vs SQLMesh

      Episode 216 : DBT vs SQLMesh
      Apr 11 2025
      Dans cet épisode, on revient sur l’évolution de la data-ingénierie à travers deux outils : DBT et SQLMesh. Comment ces outils ont émergé avec la montée en puissance du SQL dans les architectures modernes ? Comment ils répondent aux enjeux de modélisation, d’industrialisation et de gouvernance de la donnée ? L’épisode est aussi l’occasion d’aborder l’évolution des métiers de la data, notamment l’émergence du rôle d’analytic engineer, à la croisée des chemins entre data engineering et data analytics.
      1. La révolution du SQL modulaire
        → Retour sur l’historique du SQL dans l’analytique moderne, l’explosion du SQL dans les moteurs cloud et les limites des requêtes monolithiques.
      2. DBT
        → Origine de DBT, philosophie “analyst-friendly”, séparation entre DBT Core et DBT Cloud, gestion du versioning, testing, documentation, templating avec Jinja.
      3. Le rôle d’Analytic Engineer
        → Mutation des équipes BI vers plus d’autonomie technique, convergence entre modélisation métier et industrialisation.
      4. Pourquoi SQLMesh ?
        → Introduction à SQLMesh comme alternative à DBT, positionnement technique, différences d’usage, réflexion sur les cas d’adoption.
      Retrouvez les épiosodes et show notes sur https://bigdatahebdo.com
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      Cette publication est sponsorisée par Datatask (https://datatask.io/) et CerenIT (https://www.cerenit.fr/) .

      CerenIT (https://www.cerenit.fr/) vous accompagne pour concevoir, industrialiser ou automatiser vos plateformes mais aussi pour faire parler vos données temporelles. Ecrivez nous à contact@cerenit.fr (https://cerenit.fr) et retrouvez-nous aussi au Time Series France (https://www.timeseries.fr/) .

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      Le générique a été composé et réalisé par Maxence Lecointe
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      53 min
    • Episode 215 : Le RAG en 2025 toujours d'actualité ?

      Episode 215 : Le RAG en 2025 toujours d'actualité ?
      Apr 7 2025
      Dans cet épisode du Big Data Hebdo, on fait le point sur le RAG (Retrieval-Augmented Generation) : est-il toujours au cœur des usages d’IA générative en entreprise, ou dépassé par les nouveaux paradigmes comme l’agentic AI ?

      Paul, Jérôme, Nicolas et Vincent reviennent sur :
      • Les fondamentaux du RAG : pourquoi est-il apparu ?
      • Comment fonctionne techniquement un pipeline RAG ?
      • Les erreurs à éviter quand on passe en production
      • Les bonnes pratiques : hybrid search, cache, feedback utilisateurs
      • Ce qui change en 2025 : modularité, agentic RAG, graph RAG, et plus encore !

      Retrouvez les épiosodes et show notes sur https://bigdatahebdo.com
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      Le générique a été composé et réalisé par Maxence Lecointe
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      58 min

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