From Postgres to a Minimalist Lakehouse: The Next Step with DuckLake

La plupart des équipes commencent leur analytique dans Postgres. Cela fonctionne très bien — jusqu'à ce que les requêtes deviennent trop lourdes, les jeux de données trop volumineux, et que la base de données transactionnelle ne soit plus le bon outil pour le reporting. Le conseil typique ? Passer à des systèmes lakehouse complexes comme Iceberg ou Delta Lake. Mais pour beaucoup d'équipes, c'est excessif : plus d'outils, plus d'orchestration, et souvent plus de complexité que d'insights. Dans cette présentation, nous introduisons DuckLake, un nouveau format de table ouvert des créateurs de DuckDB. DuckLake représente l'étape logique suivante après Postgres : un lakehouse minimaliste qui est natif SQL, prêt pour le cloud, et bien plus simple que les architectures traditionnelles de data lake. Nous parcourrons : pourquoi scaler au-delà de Postgres ne nécessite pas Spark ou des catalogues lourds, comment déplacer les données dans DuckLake en minutes, pas en semaines, et une démo en direct ! Que vous soyez data engineer, analytics engineer, ou développeur solo, vous repartirez avec un chemin pragmatique et léger pour emmener votre analytique au-delà de Postgres — sans perdre de puissance.