Votre équipe est sous pression pour déployer plus rapidement des applications et des agents IA, mais l’architecture de données sous-jacente continue de vous ralentir. Vous devez gérer séparément une base de données opérationnelle et un data warehouse analytique, maintenir des pipelines pour déplacer les données entre les deux, tout en composant avec des données qui ne sont pas toujours à jour et des problématiques de gouvernance complexes.

Cette session vous montrera comment les équipes simplifient cette architecture grâce à Lakebase et LTAP. Nous partirons de problématiques concrètes du quotidien : des environnements longs à déployer, des bases de données difficiles à faire évoluer et des capacités analytiques qui peinent à suivre le rythme des données générées par vos applications.

Nous verrons ensuite comment un Postgres serverless reposant sur un stockage Lake ouvert transforme ces usages : création en quelques secondes d’une branche complète d’une base de données, analyse en temps réel des données opérationnelles sans avoir à construire le moindre pipeline, et bien plus encore.

Vous repartirez avec une vision claire de la manière dont Lakebase et LTAP peuvent simplifier votre stack data, ainsi que des exemples concrets d’équipes qui les utilisent déjà.

Cette session s’adresse aux data engineers, développeurs d’applications et équipes plateforme.