Chad Sanderson, PDG de Gable.ai, est une figure emblématique de l'industrie des technologies de données, ayant occupé des postes clés dans des entreprises leaders telles que Convoy, Microsoft, Sephora, Subway et Oracle. Il est également l'auteur du prochain livre O'Reilly, "Data Contracts" et écrit sur l'avenir de l'infrastructure des données, la modélisation et les contrats dans sa newsletter "Data Products".

Qu'est-ce que Gable ?

Gable est la première plateforme de gestion des données décalée à gauche, permettant aux développeurs de construire et de gérer des actifs de données de haute qualité dès le départ. La plateforme de Gable comble le fossé critique entre les équipes de données et les développeurs pour s'assurer que les données sont précises, fiables et exploitables dans les organisations. L'approche "Shift Left" de Gable intègre la qualité et la gouvernance des données tôt dans le développement, similaire à la manière dont DevOps a rationalisé le codage. Au lieu que les équipes de données passent du temps à nettoyer les désordres plus tard, le traitement des données est une responsabilité partagée avec les développeurs dès le départ en utilisant des contrats de données intelligents basés sur des API. Le résultat ? Plus de pipelines cassés ou de débogage sans fin.

Quel est votre parcours, et pourquoi avez-vous créé Gable ?

J'ai passé la dernière décennie à l'intersection de l'infrastructure des données et des logiciels d'entreprise, à la fois en tant que marketeur et stratège produit. Avant Gable, j'ai travaillé avec des entreprises comme Convoy et Microsoft, résolvant des défis complexes de données—des bases de données open source aux outils d'observabilité cloud-native. Le fil conducteur a toujours été d'aider les équipes à opérationnaliser la confiance dans des systèmes en constante évolution.

L'inspiration pour Gable a commencé avec une simple observation : les problèmes de données ne commencent pas dans l'entrepôt—ils commencent dans le code. Notre équipe fondatrice a vu ce modèle à plusieurs reprises : des équipes de plateforme construisant les bonnes abstractions, mais les données arrivant toujours cassées, désalignées ou en retard. Nous voulions déplacer la responsabilité en amont, donnant aux équipes la capacité d'imposer des attentes au point de création, pas après coup. C'est ce qui nous a conduit à construire Gable.

Quels défis avez-vous rencontrés dans votre domaine, et comment les avez-vous abordés ?

Le plus grand défi est organisationnel, pas technique. Convaincre les équipes que la gouvernance n'a pas à être lente. Nous avons surmonté cela en rencontrant les ingénieurs là où ils travaillent déjà—GitHub, CI, revue de code—et en faisant en sorte que l'application se sente comme une extension naturelle de leur flux de travail.

À quoi ressemble le succès pour vos clients ?

Les premiers adoptants de Gable ont vu une résolution plus rapide des problèmes de données dans tous les domaines, avec des résultats initiaux suggérant que le temps de résolution des incidents peut s'améliorer jusqu'à 70%, tandis que les cycles de développement pour les fonctionnalités dépendantes des données accélèrent de près de 50%.

Un exemple plus spécifique est que Glassdoor faisait face à plusieurs incidents de données critiques chaque mois, ralentissant le développement et forçant nos ingénieurs de données en mode dépannage constant. Les développeurs n'avaient aucune visibilité sur l'impact de leurs changements sur les consommateurs en aval, créant des goulots d'étranglement et des incohérences. Maintenant qu'ils utilisent les contrats de données de Gable, ils sont passés trois mois sans un seul incident—quelque chose qu'ils n'avaient pas réalisé depuis des années. Leurs ingénieurs ont des garde-fous clairs, la qualité des données est intégrée dans le développement, et leurs équipes passent plus de temps sur l'analyse stratégique et l'IA au lieu de réparer des pipelines cassés.

En quoi Gable est-il différent des autres solutions dans le domaine de la gouvernance des données ?

La plupart des outils attendent que les données atterrissent dans l'entrepôt pour valider ou surveiller. Gable impose la confiance plus tôt—au niveau du code—avant que les données ne touchent la production. Nous traitons les données comme des logiciels, intégrant la gouvernance dans CI/CD. C'est une approche fondamentalement différente des outils axés sur le catalogue ou la lignée.

Gable se situe à l'intersection de CI/CD et de la gouvernance des données. Nous analysons les changements au niveau du code—comme la logique de sérialisation, les changements de type, ou les conversions d'horodatage—pour détecter et prévenir les changements cassants avant qu'ils n'atteignent les systèmes en aval. Notre plateforme prend en charge :

• L'analyse statique du code d'application (TypeScript, Java, Python, Swift)
• L'application CI des contrats de données
• La cartographie des dépendances de données
• La gouvernance et la politique comme code
• L'intégration avec des outils comme GitHub, Snowflake, dbt, et Kafka

Nous avons commencé avec le diffing de schéma et l'analyse de code. Depuis, nous avons ajouté des intégrations natives CI/CD, le versioning des contrats, des vérifications de sécurité de rollback automatisées, et le diffing dynamique des données pour l'analyse d'impact en aval. Le but est toujours le même : le détecter tôt, le réparer vite, passer à autre chose.

Quels sont certains plans ou directions futurs pour Gable ?

Nous utilisons notre récemment annoncé Série A pour nous étendre plus profondément dans les workflows CI/CD, permettant une livraison progressive pour les changements de données. Nous nous concentrons également sur l'amélioration de notre moteur d'analyse d'impact, afin que les équipes puissent prédire qui et quoi cassera avant de fusionner. À long terme, notre objectif est de faire du "développement conscient des données" la norme.

Gable s'engage également à aider à éduquer l'industrie et a récemment organisé notre première conférence Shift Left Data avec plus de 500 participants en direct. Vous pouvez regarder l'enregistrement ici et nous rejoindre l'année prochaine.

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