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, MongoDB, S3 et 30+ connecteurs comme s'ils étaient une seule base de données.
Propulsé par des standards ouverts
Trino
Moteur SQL distribué et stateless. Requêtez n'importe quelle source de données 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 disponibles
PostgreSQL
Bases relationnelles
MySQL
Bases relationnelles
MongoDB
NoSQL
S3 / MinIO
Stockage objet
Kafka
Streaming
Elasticsearch
Recherche
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
Prévu 2026
Auto Optimizer
Q4 2026
Cas d'usage
Analytics cross-source
Joindre PostgreSQL avec MongoDB dans une seule requête
Requêtez n'importe quelle sourceCalcul de KPIs complexes
Analytics avancées sur datasets distribués
10x plus rapide qu'un ETL traditionnelLakehouse unifié
Toutes vos sources de données dans une plateforme requêtable
50% de réduction des coûts infraEn action
La jointure impossible
Sarah doit joindre les données clients (PostgreSQL) avec les interactions produit (MongoDB)
- 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 mongo.interactions...
- 4 Résultats en secondes, sans déplacer de données
Analytics complexes qui prenaient des semaines, maintenant en temps réel
La révolution KPI
L'équipe finance calcule le revenu mensuel à partir de 8 systèmes différents
- 1 Connecter les 8 systèmes 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
Reporting mensuel passé de 2 semaines à 30 minutes
La machine à remonter le temps
Grâce à Iceberg, voyagez dans le temps à travers vos données (Prévu 2026)
- 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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