une alternative open source à PALANTIR
Note —Examen du projet OpenFoundry, qui vise à proposer en open source l'approche d'ontologie de données de Palantir Foundry.
Sommaire
Résumé : Le point fort de Palantir Foundry est sa couche ontologique, qui sort les données des tableaux pour les relier à des objets du monde réel. Dans cet article, j'examine le projet OpenFoundry, qui vise à proposer la même approche en open source : son intégration à la pile de données moderne, sa couche sémantique, ses outils de développement d'applications low-code, son volet sécurité et transparence, et à qui il s'adresse.
Quand on parle d'analyse de données et de gestion du big data, l'un des premiers géants qui vient à l'esprit est sans conteste Palantir. En particulier, l'ontologie des données et les mécanismes d'aide à la décision opérationnelle qu'ils proposent via la plateforme Foundry étaient jusqu'ici un luxe réservé aux entreprises à gros budget et aux institutions publiques. Mais le monde de l'open source a frappé un grand coup pour ébranler ce monopole : OpenFoundry.
Dans cet article, nous allons examiner ce nouveau système d'exploitation de données, apparu sur GitHub à l'adresse opensourcepalantir/openfoundry, et ce qu'il apporte à l'écosystème de l'ingénierie des données.
Qu'a réussi Palantir Foundry, que vise OpenFoundry ?
Les entrepôts de données traditionnels (Data Warehouse) stockent les données dans des tableaux. La différence de Palantir Foundry, c'était de transformer ces données, via une couche que l'on appelle « Ontologie », en objets du monde réel (avions, clients, itinéraires, capteurs).
OpenFoundry se fonde exactement sur cette philosophie. Il vise à ne plus considérer les données comme une simple entrée brute, mais à en faire un « jumeau numérique » vivant pour les organisations. Et qui plus est, il le fait avec des standards entièrement ouverts, sans dépendance à un quelconque fournisseur (vendor).
Les 4 grands atouts d'OpenFoundry
1. Une intégration complète à la pile de données moderne
Plutôt que de créer un monde à partir de zéro, OpenFoundry rassemble des outils qui ont déjà fait leurs preuves. Grâce à sa structure de conteneurs Docker, il s'installe rapidement et prend en charge les flux de travail basés sur Python/SQL, ce qui évite aux ingénieurs des données de se sentir perdus.
2. L'ontologie des données et la couche sémantique
La couche ontologique, qui se trouve au cœur de la plateforme, permet aux services non techniques (ventes, opérations, direction) d'interagir avec les données sans écrire de requêtes SQL complexes. En définissant les relations entre les objets, elle préserve le contexte des données.
3. Le développement d'applications low-code
Il faut généralement des mois pour que les modèles préparés par les data scientists parviennent à l'utilisateur final. OpenFoundry, grâce à ses outils d'interface low-code, permet à ces modèles de se transformer rapidement en applications opérationnelles (tableaux de bord, outils d'aide à la décision).
4. Sécurité et transparence
Dans les systèmes fermés comme Palantir, la question « que se passe-t-il en coulisses ? » a toujours été une source d'interrogation. Avec son code open source, OpenFoundry offre une structure à la fois ouverte aux audits de sécurité et qui vous laisse entièrement le contrôle des données.
À qui s'adresse-t-il ?
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Les entreprises de taille moyenne et grande : celles qui veulent éviter les frais de licence Palantir tout en mettant en place une plateforme de données de même puissance.
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Les secteurs à données sensibles : les organisations de la défense, de la santé et de la finance qui doivent conserver leurs données non pas dans le cloud, mais sur leurs propres serveurs locaux (on-premise).
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Les équipes de data science : les ingénieurs qui veulent non seulement présenter leurs analyses sous forme de rapports, mais aussi les transformer en applications internes.
Mon avis
OpenFoundry est la meilleure preuve que, dans le monde de l'ingénierie des données, les outils de niveau « Enterprise » ne resteront pas entre les mains de quelques grands acteurs. Si vous aussi vous voulez tirer des histoires significatives de vos jeux de données et transformer ces histoires en force opérationnelle, je vous recommande de jeter un œil à ce projet et de rejoindre sa communauté.