Databricks : Une plateforme complète pour la data, mais adaptée à quels projets ?

Dans le vaste écosystème des outils de gestion et d’exploitation des données, Databricks s’est imposé comme une solution incontournable. Née de l’univers Spark, cette plateforme se présente comme un environnement unifié pour l’ingénierie des données, le machine learning et l’analytique avancée.

Mais derrière l’image de solution “tout-en-un”, il est essentiel de comprendre pour quels types de projets Databricks est réellement adapté, et dans quels cas d’autres outils peuvent être plus pertinents.

Une plateforme complète dans la data

Databricks combine plusieurs fonctionnalités :

• Ingestion et transformation de données grâce à l’intégration native avec Apache Spark et Delta Lake.

• Data Science et Machine Learning avec des notebooks collaboratifs compatibles avec Python, R, Scala ou SQL.

• Stockage et gouvernance via Delta Lake, qui améliore la fiabilité et la traçabilité des données.

• Analytique permettant de créer des pipelines et des tableaux de bord rapides.

Autrement dit, Databricks offre un guichet unique pour construire des projets data, depuis la collecte jusqu’à l’exploitation.

Pourquoi Databricks séduit les startups et les PME

• Rapidité de mise en place : la plateforme est cloud-native et permet de lancer rapidement un environnement prêt à l’emploi.

• Full code, pas de low-code : contrairement à des solutions orientées "drag-and-drop" comme Alteryx ou Talend Data Preparation, Databricks est pensé pour les développeurs et les ingénieurs. Cela donne une grande flexibilité et permet de répondre à des cas très variés.

• Accessibilité : grâce à une offre cloud managée (Azure Databricks, AWS Databricks, GCP Databricks), même des équipes réduites peuvent tirer parti de technologies normalement réservées aux grandes structures.

• Coût ajustable : pour un projet de taille modeste, Databricks peut rester économique, car la facturation est basée sur la consommation.

Ces caractéristiques en font une solution très convenable pour les startups et les projets complets de taille petite à moyenne.

Les limites de Databricks pour les grands projets

Il faut nuancer : Databricks est largement utilisé par des grandes entreprises (Fortune 500, banques, santé, etc.), et ce de manière industrielle. Donc il n’est pas vrai qu’il soit “moins adapté” par nature. Cependant, certaines limites existent pour des projets très complexes et durables :

1. Complexité de gestion : bien que managé, Databricks nécessite une expertise technique élevée. Pour des organisations non techniques ou cherchant du “no-code”, ce n’est pas le meilleur choix.

2. Évolution rapide de la plateforme : Databricks évolue constamment, ce qui peut poser un défi pour des projets où la stabilité à long terme est critique.

3. Coût à grande échelle : pour des charges massives et continues, la facturation à l’usage peut devenir onéreuse comparée à un data warehouse optimisé comme Snowflake, BigQuery ou Redshift.

4. Durabilité et gouvernance avancée : pour des environnements nécessitant une gouvernance stricte (lignage complet, catalogues multi-projets, sécurité multi-tenant poussée), d’autres solutions plus spécialisées peuvent être préférées.

   
   

Quand préférer d’autres outils

• Projets complexes, évolutifs et durables dans le temps : un Data Warehouse cloud (Snowflake, BigQuery, Redshift) couplé à un orchestrateur (Airflow, Dagster) et à une solution de gouvernance (Data Catalog, Collibra) peut être plus robuste.

• Projets à évolution rapide côté produit : des solutions low-code/no-code ou hybrides (comme Dataiku, Alteryx, ou même Power BI pour l’analytique) permettent de délivrer vite sans expertise code poussée.

• Projets où la stabilité prime sur l’innovation : un data warehouse classique est souvent plus prévisible en termes de coûts, de performances et de gestion des SLA.

Databricks est une plateforme data complète, flexible et puissante, idéale pour :

• Les startups et PME qui veulent un outil polyvalent et rapide à mettre en œuvre.

• Les équipes techniques qui préfèrent le full code pour garder le contrôle.

• Les projets de taille moyenne cherchant à combiner data engineering, machine learning et analytique en un seul environnement.

En revanche, pour des projets massifs, à très longue durée de vie, ou nécessitant une gouvernance stricte et des coûts prévisibles, d’autres solutions comme Snowflake, BigQuery ou un écosystème modulaire peuvent être plus adaptées.