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Architecture, code & retours terrain

Iceberg, RAG, dbt, LLM en production — du concret, du code, du vécu dans des environnements critiques par des praticiens data.

Apache Iceberg en production : ce qu'on a appris après 2 ans

Retour d'expérience concret sur Apache Iceberg en production : partitioning, compaction, intégration Spark/Flink, pièges courants et recommandations.

dbt + BigQuery : le duo gagnant pour vos transformations de données en 2026

dbt et BigQuery : architecture en couches, tests, CI/CD avec GitHub Actions, optimisation des coûts (partitioning, clustering, incremental models). Retours d'expérience après 5 ans en production.

Lakehouse vs Data Warehouse : quel choix pour votre architecture en 2026 ?

Data Warehouse, Data Lake ou Lakehouse ? Analyse comparative des architectures data en 2026 : Apache Iceberg, Delta Lake, BigQuery, Snowflake — et comment choisir selon votre contexte.

Comment intégrer un LLM dans vos pipelines data sans exploser votre budget ?

Comment intégrer un LLM dans vos pipelines data de façon rentable : caching sémantique, choix du bon modèle, batch vs temps réel, RAG vs fine-tuning. Stratégies concrètes testées en production.

Construire un pipeline RAG robuste en production : architecture et pièges

Architecture RAG en production : chunking, vector stores, reranking, évaluation RAGAS, monitoring et coûts réels. Retour d'expérience sans compromis.

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