Factory et Databricks : construire des logiciels propulsés par les données
19 octobre 2026 - 3 minutes de lecture
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Aujourd'hui, Factory annonce un partenariat avec Databricks afin que les clients puissent utiliser les données et modèles de la Databricks Data + AI Platform pour alimenter les logiciels construits ou migrés par Factory.
Chez Factory, nous avons observé ce schéma chez nos clients. Factory et Databricks aident l'une des plus grandes entreprises mondiales à migrer une plateforme de données complexe qui alimente des centaines d'applications métier vers la Databricks Data + AI Platform. Cela inclut des pétaoctets de données et des centaines de milliers de tables. Les applications métier comportent des interfaces utilisateur, des services applicatifs, des couches d'intégration et d'API, de la logique et des règles métier, des fonctionnalités de sécurité et de gestion. Toutes comportent des dépendances et des attentes qui doivent survivre à la migration.
Lorsque Factory a rejoint cet effort, une grande partie des données avait déjà été déplacée vers le lakehouse Databricks. Le défi suivant consistait à reconstruire les applications et les workflows qui utilisent ces données. L'enseignement clé : la modernisation des données et la modernisation des logiciels doivent se produire ensemble. La modernisation de la fondation de données crée une opportunité de construire et déployer des applications et des agents d'IA qui utilisent les données de l'entreprise pour obtenir des résultats métier.
Auparavant, les migrations de cette envergure étaient gourmandes en ressources et risquées. Les ingénieurs données migraient les tables et reconstruisaient les pipelines. Les développeurs d'applications analysaient et écrivaient manuellement de nouveaux logiciels. Les dépendances entre les données et les applications exigent une planification, un développement, des tests et une coordination minutieux. Pour compliquer davantage, ces équipes ont des compétences, des outils et des processus différents. Même des changements mineurs dans un pipeline de données créent de nombreux impacts en aval et nécessitent des passations entre les équipes.
Factory et Databricks ramènent la migration dans un flux d'ingénierie unique : des agents et de l'automatisation pour comprendre le système existant, planifier la migration, construire et valider que les données et les applications fournissent les bonnes capacités aux utilisateurs. Databricks fournit la fondation ouverte et gouvernée pour les données, l'analytique et l'IA, tandis que Factory apporte des capacités d'ingénierie logicielle agentique pour aider les équipes à moderniser et construire les applications qui dépendent de cette fondation.
Comprendre le système avant de le modifier
Une migration réussie commence par la compréhension des données et des applications actuelles.
Les Droids de Factory travaillent sur le code applicatif, les pipelines de données, le SQL, les tests et la documentation disponible. Avec un accès aux dépôts et outils pertinents, les Droids peuvent retracer comment une application dépend d'une procédure stockée, quel pipeline de données crée ses entrées, et où un changement pourrait affecter le comportement en aval. Les intégrations de contexte de Factory apportent le code et les connaissances d'ingénierie dans ce travail. Combiné à l'accès aux données et actifs gouvernés via Databricks Unity Catalog, cette approche aide les équipes à relier les dépendances applicatives à la fondation de données d'entreprise qui les soutient.
Cette compréhension devient le plan de migration. Les Droids peuvent aider à identifier les dépendances, proposer une séquence de mise en œuvre et définir les vérifications nécessaires pour établir la compatibilité. Les Missions de Factory fournissent la planification, les jalons et l'exécution coordonnée pour des travaux couvrant plusieurs composants. Les ingénieurs examinent le plan et résolvent les règles métier ambiguës avant que la mise en œuvre ne progresse.
Du plan de migration aux applications fonctionnelles
Le plan en place, les Droids utilisent l'accès aux API de Databricks pour créer et exécuter des tâches, exécuter des requêtes pour valider les résultats et déployer des applications. Par exemple, la migration d'une application pourrait impliquer de changer la base de données opérationnelle sous-jacente d'un Postgres hérité vers Databricks Lakebase, de réécrire les transformations de données en Python, de construire et planifier un pipeline Lakeflow, de créer un tableau de bord AI/BI et enfin de comparer la nouvelle application et ses données avec l'application héritée.
Trois façons d'utiliser Factory avec Databricks
Le partenariat entre Databricks et Factory permet trois catégories de cas d'usage : l'automatisation du PDLC, la migration et la modernisation, et la cybersécurité.
Automatisation du PDLC
Factory peut aider les équipes à passer d'une exigence produit à la planification, au développement, aux tests, à la sécurité, à la documentation, à la surveillance et à l'amélioration des applications construites sur ou propulsées par les données dans Databricks. Cela inclut la construction et l'évolution d'applications pilotées par les données et de logiciels propulsés par l'IA qui exploitent la Databricks Data + AI Platform comme fondation ouverte et gouvernée.
Migration et modernisation
Factory peut aider les équipes à analyser, planifier et exécuter des migrations de plateformes de données vers Databricks ainsi que des applications qui dépendent des données dans Databricks.
Cybersécurité
Factory peut aider les équipes à remédier aux vulnérabilités dans les applications surveillées par Databricks Lakewatch.
Un chemin commun des données aux logiciels
La migration qui a réuni Factory et Databricks n'est qu'un exemple de la manière dont nos plateformes se complètent. Nous nous attendons à ce que de nombreuses entreprises bénéficient de la création d'une boucle plus serrée entre les données et les logiciels propulsés par les données. Pour faciliter cela, nous sommes également ravis que les clients éligibles puissent acheter Factory via le Databricks Marketplace en utilisant jusqu'à 10 % de leur engagement Databricks existant.
Commencer
Prêt à utiliser Factory et Databricks ensemble ? Connectez simplement Databricks dans Factory sous Settings → Connectors, puis exécutez cette tâche :
« Créez une automatisation qui vérifie chaque nuit le workflow Lakehouse-to-Lakebase Sync et publie un récapitulatif de sa progression dans le canal Slack de l'équipe. »
Un connecteur, une automatisation, une boucle, avec un récapitulatif dans Slack chaque matin. Le guide de configuration couvre les serveurs MCP gérés, l'exécution de Droids sur des modèles servis par Databricks et les automatisations par webhook. Vous préférez le voir d'abord ? Réserver une démo.