Snowflake a annoncé l’intégration d’Apache Iceberg dans sa plateforme, marquant une étape stratégique vers une meilleure prise en charge des formats ouverts. Cette évolution vise à répondre aux besoins croissants des entreprises en matière de flexibilité, d’interopérabilité et de performance, notamment dans le cadre de projets liés à l’intelligence artificielle.
L’intégration permet aux utilisateurs d’exploiter des tables Iceberg de manière native, sans renoncer aux fonctionnalités de gestion et d’optimisation propres à Snowflake. Les entreprises pourront ainsi analyser leurs données dans des environnements ouverts tout en conservant les bénéfices d’une plateforme unifiée.
Traditionnellement, les organisations devaient arbitrer entre des systèmes fermés offrant des performances optimisées et des formats ouverts plus souples, comme Parquet. Avec cette prise en charge, Snowflake entend lever cette contrainte en combinant la souplesse des formats ouverts avec les garanties de performance et de sécurité d’une solution intégrée.
Plusieurs améliorations techniques accompagnent cette annonce. Le moteur de calcul de Snowflake sera désormais utilisable sur des tables Iceberg, avec des optimisations à venir via les services Search Optimization et Query Acceleration. La prise en charge de types de données complexes, comme VARIANT, est également prévue, en collaboration avec la communauté Apache.
Côté gouvernance, l’environnement lakehouse pourra bénéficier de contrôles de sécurité spécifiques aux tables Iceberg. La réplication et la synchronisation de ces tables, actuellement en phase de test privé, visent à renforcer la résilience opérationnelle.
Enfin, le partage de données n’est pas en reste : les mécanismes de partage sécurisé de Snowflake seront compatibles avec les tables Iceberg, ouvrant la voie à de nouveaux usages de monétisation dans un cadre interopérable.
Dans le secteur de la santé, ces innovations sont d’ores et déjà observées de près. Medidata, une entreprise du groupe Dassault Systèmes, anticipe des gains en simplicité et en efficacité pour ses outils d’analyse de données cliniques, grâce à l’utilisation combinée de formats ouverts et de technologies collaboratives.
