Fivetran apporte SQLMesh à la Linux Foundation pour faire progresser l'infrastructure de données ouvertes
OAKLAND, Californie, 25 mars 2025 — Fivetran, la fondation de données pour l'IA, a annoncé aujourd'hui qu'elle faisait don de SQLmesh, son framework de transformation de données open source, à la Linux Foundation. Les membres initiaux Benzinga, CloudKitchens, Harness, Infinite Lambda, Jump AI et Minerva rejoindront le projet pour soutenir une approche gérée par la communauté pour développer et gérer SQLmesh dans le cadre de la pile de données moderne.
« L'infrastructure de données fonctionne mieux lorsque ses principaux composants sont ouverts », explique Anjan Kundavaram, directeur des produits de Fivetran. « Les charges de travail liées à l'analytique et à l'IA devenant de plus en plus complexes, les entreprises ont besoin de flexibilité pour choisir les meilleures technologies, contrôler leurs coûts et adapter leurs architectures au fil du temps. SQLmesh reflète notre conviction que la couche de transformation doit évoluer grâce à une collaboration ouverte dans le cadre d'une approche plus large d'infrastructure de données ouverte. »
SQLmesh permet aux équipes chargées des données de définir, de tester, de versionner et de déployer des transformations de données basées sur SQL avec une fiabilité et une automatisation intégrées. Alors que les entreprises mettent au point des systèmes d'analyse et d'IA modernes, des frameworks tels que SQLmesh contribuent à garantir la transparence, la répétabilité et la facilité de gestion des transformations de données dans des environnements de données complexes.
L'infrastructure de données ouvertes (ODI) est une approche basée sur des normes à une infrastructure de données qui permet aux entreprises de contrôler leurs données, leurs coûts et leur flexibilité architecturale, ce qui leur permet de choisir les meilleurs outils aujourd'hui et de s'adapter à l'évolution des technologies et des charges de travail d'IA demain. En apportant SQLMesh à la Linux Foundation, Fivetran vise à soutenir une gouvernance ouverte et à encourager une plus large participation de la communauté au développement de technologies de transformation des données qui soutiennent cette approche.
SQLmesh a été initialement développé par l'équipe de Tobiko Data, qui a été rachetée par Fivetran en 2025. Le framework a été conçu pour aider les équipes chargées des données à gérer des transformations complexes basées sur SQL grâce à des tests intégrés, à la gestion des versions et à l'automatisation. Depuis son introduction, SQLmesh a été adopté par les équipes chargées des données qui recherchent une fiabilité et un contrôle accrus dans la manière dont les transformations de données sont développées et déployées.
Le projet SQLmesh sera hébergé par la Linux Foundation et géré selon un modèle communautaire ouvert. Le code source et la documentation du projet restent accessibles au public sur GitHub, où les développeurs et les organisations pourront contribuer à son développement continu. Le projet SQLMesh est disponible à l'adresse suivante : https://github.com/SQLMesh/sqlmesh.
Les développeurs et les organisations souhaitant contribuer peuvent accéder au référentiel du projet, à la documentation et aux ressources communautaires en ligne.
Pour en savoir plus sur l'engagement de Fivetran en faveur d'une infrastructure de données ouverte, rendez-vous sur : https://www.fivetran.com/blog/the-era-of-open-data-infrastructure
About Fivetran
Fivetran est la base de données de l'IA. La plateforme Fivetran déplace, gère et transforme les données de chaque système utilisé par une entreprise en une base sécurisée et fiable conçue pour évoluer, avec la flexibilité nécessaire pour fonctionner sur plusieurs clouds, moteurs et outils. Avec Fivetran, les analyses, les opérations et l'IA s'appuient sur des données fiables et contrôlées. Des organisations de premier plan telles que LVMH, Pfizer, Verizon et OpenAI font confiance à Fivetran pour transformer les données en avantage concurrentiel. Pour en savoir plus, consultez Fivetran.com.
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