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 fédère PostgreSQL, vos tables Iceberg et le stockage objet S3 en une seule base requêtable, et s'alimente via les connecteurs Open Data, Google Drive et Email.
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
Fédération multi-sources
PostgreSQL
Bases relationnelles
Apache Iceberg
Tables lakehouse
S3
Stockage objet
MySQL
Bases relationnelles (à venir)
MongoDB
NoSQL (à venir)
Elasticsearch
Recherche (à venir)
Connecteurs d'ingestion
Open Data
23 datasets publics, import en 1 clic vers Iceberg
Google Drive
Synchronisation de fichiers
Pièces jointes IMAP vers votre stockage S3
Open data, fichiers et emails alimentent vos tables Iceberg et vos buckets S3 sans pipeline à écrire. D'autres sources de fédération arrivent bientôt.
Spécifications
Fédération
PostgreSQL, S3, Iceberg
Moteur SQL
Trino distribué
Ingestion
Open Data, Google Drive, Email
Cross-source
Jointures multi-sources
Buckets S3
Bronze, silver, gold en 1 clic
Dataset Branching
Roadmap
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
Open data vers Iceberg, fichiers Google Drive et pièces jointes email vers S3 : les connecteurs alimentent votre lakehouse requêtable
Ingestion sans pipelineEn 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 Fédérer PostgreSQL, Iceberg et S3 dans le moteur SQL Trino
- 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.
Les branches de datasets
Créez des branches de vos datasets pour expérimenter sans risque (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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