Data Hub
Supprimez les silos organisationnels
Transformez vos sources de données dispersées en une puissance analytics unifiée. Construit sur Trino et Apache Iceberg, Data Hub vous permet de requêter PostgreSQL, vos tables Iceberg et le stockage objet S3 comme une seule base de données, avec de nouveaux connecteurs en cours d'ajout.
Propulsé par des standards ouverts
Trino
Moteur SQL distribué et stateless. Requêtez vos sources connectées avec du SQL standard, sans déplacer vos données.
Apache Iceberg
Format de table open source pour les data lakes. Transactions ACID, time travel, schema evolution et performance optimale.
Connecteurs
PostgreSQL
Bases relationnelles
MySQL
Bases relationnelles (à venir)
MongoDB
NoSQL (à venir)
S3
Stockage objet
Kafka
Streaming (à venir)
Elasticsearch
Recherche (à venir)
Et bien plus à venir... 30+ connecteurs prévus.
Spécifications
Connecteurs
30+ prévus
Moteur SQL
Trino distribué
Stockage
Apache Iceberg
Cross-source
Jointures multi-sources
Dataset Branching
Roadmap
Auto Optimizer
Disponible
Cas d'usage
Analytics cross-source
Joindre PostgreSQL avec vos tables Iceberg dans une seule requête
Plusieurs sources, une seule requête SQLCalcul de KPIs complexes
Analytics avancées sur datasets distribués
Sans pipeline ETL à maintenirLakehouse unifié
Toutes vos sources de données dans une plateforme requêtable
Calcul distribué sur vos sourcesEn action
La jointure impossible
Sarah doit joindre les données clients (PostgreSQL) avec les événements produit (tables Iceberg)
- 1 Approche traditionnelle : Extract → Transform → Load (semaines de travail)
- 2 Approche Hyperfluid : Une requête SQL sur les deux sources
- 3 SELECT * FROM postgres.customers JOIN iceberg.events...
- 4 Résultats en secondes, sans déplacer de données
Analytics complexes qui prenaient des semaines, maintenant en temps réel
La révolution KPI
L'équipe finance consolide son reporting mensuel à partir de sa base PostgreSQL, de ses tables Iceberg et de ses exports S3.
- 1 Connecter PostgreSQL, Iceberg et S3 via les connecteurs Data Hub
- 2 Écrire une requête SQL couvrant toutes les sources
- 3 Le moteur Trino distribue le calcul automatiquement
- 4 Calcul de revenu complexe avec attribution correcte
Un reporting consolidé, interrogeable en SQL, sans pipeline à maintenir.
La machine à remonter le temps
Grâce à Iceberg, voyagez dans le temps à travers vos données (à venir)
- 1 Créer une branche dataset pour l'analyse Q3
- 2 Expérimenter des transformations de données en sécurité
- 3 Comparer les résultats avec la branche principale
- 4 Merger les changements réussis ou abandonner les expériences
Expérimentation data sécurisée sans casser la production
Avantages clés
Prêt à unifier vos sources de données ?
Découvrez comment Data Hub peut éliminer vos silos de données.
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