Databricks : le guide ultime pour les débutants

Nirina R. 21 octobre 2025 10 minutes de lecture Cloud computing

Databricks s’offre aujourd’hui comme une solution clé pour les entreprises. Découvrez notre guide pour en savoir davantage.

Les entreprises ont commencé à collecter de grandes quantités de données provenant de nombreuses sources différentes. Dès lors, elles ont de plus en plus besoin d’un système unique pour les stocker. Cela nous renvoie aux Databricks qui représentent aujourd’hui des enjeux majeurs pour les entreprises. Focus !

Databricks, qu’est-ce que c’est ?

Databricks est un outil d’ingénierie de données basé sur le cloud. Les entreprises l’utilisent notamment pour traiter, transformer et explorer de grandes quantités de données à travers des modèles d’apprentissage automatique.

Ce sont les créateurs d’Apache Spark qui ont développé Databricks. Il s’agit tout d’abord une plate-forme web. Cependant, c’est également un produit unique rassemblant le stockage et l’analyse. Databricks s’intègre avec les environnements de cloud distribués dont Microsoft Azure, Amazon Web Services et Google Cloud Platform.

D’une part, l’exécution d’applications sur des CPU ou GPU y est plus rapide. D’autre part, les entreprises gèrent plus facilement les grandes quantités de données et effectuent des tâches d’apprentissage automatique. Databricks améliore l’innovation et le développement, et offre en même temps une meilleure sécurité.

Quelles sont ses caractéristiques ?

Les caractéristiques de Databricks comprennent le langage, la productivité, la flexibilité, la source de données et les intégrations.

Le langage

Databricks fournit une interface de bloc-notes qui prend en charge plusieurs langages de codage dans le même environnement. Les utilisateurs disposent de Python, R, Scala ou SQL.

La productivité

C’est une plateforme d’analyse interactive. Celle-ci fournit un environnement collaboratif avec un espace de travail commun pour les data scientists, les ingénieurs et les analystes métier. Ces derniers ont l’opportunité de collaborer sur des blocs-notes, des expériences, des modèles, des données, des bibliothèques et des tâches.

La collaboration apporte non seulement des idées novatrices, mais permet également aux autres d’introduire des changements fréquents. En parallèle, les processus de développement se retrouvent accélérés.

Par ailleurs, Databricks gère les modifications récentes avec un outil de contrôle de version intégré qui réduit l’effort de recherche des modifications récentes.

La flexibilité

Apache Spark a construit Databricks. Il fournit donc des tâches Spark évolutives dans le domaine de la science des données. Il est flexible pour les travaux à petite échelle tels que le développement ou les tests.

Néanmoins, il l’est aussi pour l’exécution de travaux à grande échelle tels que le traitement du Big Data. Si un cluster est inactif pendant une durée spécifiée (non utilisé), il arrête le cluster pour rester hautement disponible.

La source de données

Databricks se connecte à de nombreuses sources de données pour effectuer des analyses de données volumineuses illimitées. Il peut lire et écrire des données depuis et vers divers formats. Outre AWS, Azure et Google Cloud, il se connecte également aux serveurs SQL sur site, CSV et JSON, XML, Parquet, Delta Lake. La plate-forme étend la connectivité à MongoDB, aux fichiers Avro et d’autres encores.

Les intégrations

Pour les outils de développement, Databricks prend en charge divers équipements. Ce sont IntelliJ, DataGrip, PyCharm, Visual Studio Code et autres.

Notons que Databricks a aussi validé des intégrations avec des solutions tierces telles que Power BI, Tableau. Ceci encourage quelques scénarios à savoir la préparation et la transformation des données, l’ingestion de données, la Business Intelligence (BI) ou l’apprentissage automatique.

Les principes de base de la plate-forme Databricks

Les organisations collectent de grandes quantités de données dans des entrepôts de données ou des lacs de données. Selon les besoins, les données sont souvent déplacées entre eux à une fréquence élevée, ce qui est compliqué, coûteux et non collaboratif.

Toutefois, Databricks simplifie le Big Data Analytics en y incorporant une architecture LakeHouse. Cette dernière fournit des capacités d’entreposage de données à un lac de données. Il élimine, par conséquent, les silos de données indésirables créés lors de l’envoi de données. Il fournit, par la même occasion, une source unique de données en tirant parti de l’architecture LakeHouse.

Entrepôt de données

Les entrepôts de données ont été conçus pour rassembler les diverses sources de données de l’organisation.

Lacs de données

Les lacs de données permettent de stocker de grandes quantités de données structurées, semi-structurées et non structurées dans leurs formats bruts.

Data Lakehouse

Le Data Lakehouse de Databricks est très avantageux. Premièrement, il dispose de couches de métadonnées pour les lacs de données. C’est un moyen de suivi des versions de table, des descriptions des données et l’application de leurs normes de validation.

Deuxièmement, il offre de nouvelles conceptions de moteurs de requêtes. Il permet une exécution SQL hautes performances sur des lacs de données, par exemple Apache Spark. Et troisièmement, Databricks rend optimal l’accès aux outils de science des données et d’apprentissage automatique. Or, cela rend les données traitées disponibles dans des formats de données ouverts adaptés au ML.

Databricks se trouve au-dessus de votre lac de données existant, il peut également se connecter à une variété d’offres de stockage cloud populaires telles qu’AWS S3 et Google Cloud Storage.

Qu’est-ce que Delta Lake et Delta Engine ?

Comprendre l’architecture Databricks permet de savoir plus clairement ce que c’est.

Delta Lake

Delta Lake est une couche de stockage qui maximise la fiabilité lacs de données. Il s’exécute au- dessus du lac de données existant et est entièrement compatible avec les API Apache Spark. Delta Lake intègre le traitement de données en continu et par lots. De plus, cette couche de Databricks fournit des transactions ACID (atomicité, cohérence, isolation et durabilité) et une gestion évolutive des métadonnées.

Delta Engine

Le Delta Engine est un moteur de requête optimisé pour traiter efficacement les données stockées dans le Delta Lake. Il dispose également d’autres outils intégrés qui prennent en charge la science des données, les rapports BI et MLOps.

Tous ces composants sont intégrés en un seul et sont accessibles à partir d’une seule interface utilisateur (UI) « Espace de travail ».

En quoi Databricks est-il important ?

Databricks réunit 4 outils open source qui fournit le service nécessaire sur le cloud.

On citera en premier lieu le cloud natif. Il fonctionne très bien sur n’importe quel fournisseur de cloud de premier plan. Il y a ensuite le stockage de données. Comme son appellation l’indique, celui-ci conserve une large gamme de données.

Quant à la gouvernance et gestion, il s’occupe des contrôles de sécurité et gouvernance intégrés. En dernier lieu, on soulignera les outils de science des données. Ce sont des éléments de données prêts pour la production, de l’ingénierie à la BI, l’IA et le ML.

Focus sur la mise en route de Databrick

Les étapes de configuration de Databricks sont résumées en 7. Généralement, Databricks propose un essai gratuit de 14 jours.

La première phase est de rechercher « Databricks » sur Google Cloud Platform Marketplace. S’y inscrire pour bénéficier de l’essai gratuit.

Après avoir démarré l’abonnement d’essai, un lien sera reçu à partir de l’élément de menu Databricks dans Google Cloud Platform. C’est la deuxième étape. Il s’agit de gérer la configuration sur la page de gestion des comptes hébergés Databricks.

L’étape suivante est la création d’un espace de travail. C’est l’environnement dans Databricks pour accéder aux actifs. Cette étape requiert une application Web externe qui sera le plan de contrôle. On passe ensuite à la quatrième étape. Cette création exige trois clusters Kubernetes de nœuds dans le projet Google Cloud Platform.

Elle utilise GKE pour héberger le runtime Databricks, qui est le plan de données. Les données résident toujours dans le plan de données (propres sources de données), et non dans le plan de contrôle. Cette distinction est alors importante. Ensuite, pour la cinquième étape, on dispose de trois choix. La création d’une table dans le Delta Lake s’effectue soit en téléchargeant un fichier, soit en se connectant à des sources de données prises en charge, soit en utilisant une intégration partenaire.

La sixième étape consiste ensuite à analyser les données. Pour cela, il faut créer un Cluster Databricks. C’est une combinaison de ressources de calcul et de configurations où des travaux et des notebooks s’exécutent. On peut citer en guise d’exemples Streaming Analytics, ETL Pipelines, Machine Learning et Ad-hoc analytics.

Quant à la septième et dernière étape, ce runtime du cluster est basé sur Apache Spark dans ces databricks. La plupart des outils de Databricks sont basés sur des technologies et des bibliothèques open source telles que Delta Lake et MLflow.

Quels avantages Databricks offre-t-il aux entreprises ?

Databricks fournit une plateforme d’analyse de données unifiée pour les ingénieurs de données, les scientifiques de données, les analystes de données et les analystes commerciaux. Il offre une grande flexibilité sur différents écosystèmes – AWS, GCP, Azure.

Par ailleurs, la fiabilité et l’évolutivité des données via Delta Lake sont assurées dans Databricks. Il prend en charge les frameworks (sci-kit-learn, TensorFlow, Keras), les bibliothèques (matplotlib, pandas, NumPy), les langages de script (par exemple, R, Python, Scala ou SQL), les outils et les IDE (JupyterLab, RStudio).

Support pour l’IA générative

L’intégration de modèles pré-entraînés permet de gérer des tâches complexes d’intelligence artificielle. On peut citer la création de contenus personnalisés, l’analyse avancée des sentiments ou encore les recommandations prédictives. Cette avancée rend les processus d’analyse et de décision plus rapides et précis, ce qui offre une grande valeur ajoutée aux entreprises.

Optimisation des coûts

Une nouvelle fonctionnalité d’analyse des coûts aide les entreprises à suivre et à optimiser l’utilisation de leurs clusters. En identifiant les ressources sous-utilisées ou inutilisées, Databricks permet de réduire considérablement les dépenses en infrastructure cloud. Cela rend la plateforme plus rentable.

Amélioration de la collaboration

De nouvelles intégrations avec Github et Bitbucket facilitent la gestion des workflows collaboratifs. Ces outils permettent de suivre les modifications, d’automatiser les tests, et d’intégrer facilement les pipelines CI/CD, ce qui améliore la coordination entre les équipes de développement et d’analyse.

Il convient de dire que Databricks est 10 fois plus rapide que les autres ETL. Son installation est non seulement simple, mais il est également très facile à utiliser.

Amélioration des MLOps (Machine Learning Operations)

Suite à l’acquisition de Tecton en août 2025, Databricks a renforcé ses capacités en MLOps. Il intègre les fonctionnalités de feature store de Tecton à sa plateforme. Cela fournit aux équipes de science des données une solution clé en main pour la gestion des fonctionnalités (features).

Ces derniers sont nécessaires à l’entraînement et au déploiement des modèles d’IA en temps réel. Ainsi cela garantit l’exactitude et la cohérence des données utilisées pour le Machine Learning.

Databricks Repos : la solution pour améliorer vos workflows data

Il s’agit d’une fonctionnalité importante de Databricks. Celle-ci est conçue pour intégrer les meilleures pratiques de développement logiciel dans les projets de données et d’IA. Repos permet aux utilisateurs de connecter à des référentiels Git distants. Ce qui facilite la gestion du code source, le contrôle de version et la collaboration en équipe.

Databricks Repos permet ainsi aux développeurs de cloner des dépôts Git, de gérer des branches et d’effectuer des commits. En même temps, elle permet de synchroniser les modifications avec des plateformes telles que GitHub, GitLab, Bitbucket Cloud ou Azure DevOps. Cette intégration transparente favorise une approche CI/CD, un élément fondamental pour des workflows de développement robustes et reproductibles.

Par ailleurs, l’interface utilisateur de Repos offre des fonctionnalités avancées à savoir la comparaison visuelle des différences lors des commits, la résolution des conflits de fusion, et la gestion des branches. Notons toujours que le tout s’effectue directement depuis l’environnement Databricks. De plus, Repos prend en charge les notebooks au format .ipynb. Par conséquent, les équipes peuvent collaborer efficacement sur des analyses et des modèles de machine learning.

En tout, l’intégration de Databricks Repos dans leur flux de travail permet aux équipes de données d’améliorer la qualité du code. En parallèle, elles sont aussi en mesure d’accélérer le développement, et d’assurer une traçabilité complète des modifications. Ce qui renforce la gouvernance et la conformité des projets.

Quelles sont les dernières innovations de Databricks ?

Pour répondre aux besoins croissants des entreprises en matière de gestion et d’analyse de données, Databricks continue d’innover. L’une des avancées majeures est l’intégration complète d’Apache Iceberg™ dans Unity Catalog. Cette étape offre une gouvernance unifiée des données et de l’IA à travers différents formats, clouds et moteurs.

Elle permet alors de centraliser les métadonnées et de simplifier le suivi des versions. En même temps, elle se propose d’améliorer la collaboration entre équipes, tout en éliminant efficacement les silos de données.

Parallèlement, il y a la fonctionnalité de clustering liquide automatique. Celle-ci optimise la disposition des données et les performances des requêtes sur les tables gérées par Unity Catalog. Ce système fournit aux entreprises la possibilité de bénéficier d’une exécution plus rapide des analyses. Elle accède également à un traitement des Big Data plus fluide et une réduction des coûts liés à l’infrastructure cloud.

Ces innovations représentent d’une part la performance technique. D’autre part, elles renforcent la productivité des data scientists, l’agilité des équipes IT, et la fiabilité des pipelines d’IA et de machine learning.

Par ailleurs, Databricks a continué à étendre l’intégration de l’IA dans l’expérience utilisateur et à renforcer la gouvernance. L’interface d’analyse conversationnelle basée sur l’IA, Databricks Genie, est désormais accessible via une API. Il permet aux développeurs de créer des applications personnalisées qui exploitent ses capacités d’exploration et d’analyse de données en langage naturel.

De plus, de nouvelles fonctionnalités au sein de Databricks One (la suite d’outils BI/IA) permettent de générer des visualisations et d’interroger le catalogue en langage naturel.

Une nouvelle table système, system.data_classification.results, est aussi disponible. Elle permet de suivre la détection de données sensibles au niveau des colonnes dans tous les catalogues activés par Unity Catalog. Ceci renforce la posture de sécurité et de conformité des entreprises en fournissant un outil centralisé pour l’audit des données.

FAQ

Quelle différence entre Data Lake, Data Warehouse et Lakehouse ?

Un Data Lake stocke des données brutes, un Data Warehouse organise des données structurées, tandis que le Lakehouse combine les deux pour plus de flexibilité et de performance.

Quels langages peut-on utiliser avec Databricks ?

Python, R, Scala et SQL sont pris en charge dans un même environnement collaboratif.

Databricks est-il compatible avec tous les clouds ?

Oui, il fonctionne avec AWS, Azure et Google Cloud, garantissant une portabilité maximale.

Pourquoi utiliser Delta Lake ?

Pour assurer la fiabilité des données grâce aux transactions ACID, à la gestion évolutive des métadonnées et à la compatibilité Spark.

Databricks est-il adapté aux débutants ?

Oui, grâce à son essai gratuit de 14 jours et à une interface intuitive, il s’adresse aussi bien aux novices qu’aux experts en données.