Popsink

Popsink est une plateforme d’intégration et de data replication en temps réel conçue pour faciliter l’accès aux données issues de systèmes critiques anciens. La problématique centrale des entreprises concerne la connexion rapide de leurs ERP, bases de données ou CRM historiques aux environnements analytiques, tout en limitant l’impact opérationnel et en respectant les exigences de sécurité et de conformité. Popsink s’adresse notamment aux organisations de grande taille, en particulier dans les secteurs réglementés où la low-latency et la gouvernance des flux de données sont requises. Parmi ses fonctionnalités figurent l’intégration avec Databricks, la compatibilité avec différents standards d’IAM et la gestion des politiques de data masking.

Dans le secteur financier, les équipes Data exploitent Popsink pour transférer en continu les flux de transactions de leur base DB2 z/OS vers un data warehouse tel que Databricks ou Delta Lake. Le processus gère l’acheminement des données tout en assurant la confidentialité et la conformité. Cette opération répond notamment aux contraintes d’auditability, à des cas d’automatisation et à l’intégration de l’AI. Les contraintes de gestion des systèmes historiques sont ainsi prises en considération lors du transfert des données transactionnelles vers des solutions analytiques modernes.

Popsink met en œuvre la Change Data Capture temps réel, la transformation et le masquage des données en transit, et l’intégration CI/CD. Elle gère également la schema evolution et la reprise initiale par backfill. Les connecteurs permettent de traiter des bases de données SQL, NoSQL, ERP, CRM, Amazon S3, Kafka, RedPanda, Microsoft Dynamics 365, Salesforce ainsi que des plateformes de streaming. Les politiques applicables couvrent l’authentification, l’intégration SSO ainsi qu’un contrôle d’accès fondé sur le RBAC.

Un acteur bancaire déploie Popsink sur site ou en cloud dédié dans un environnement soumis à des contraintes réglementaires. L’automatisation des flux de données structurées et non structurées vers le cloud est observée, ce qui implique une disponibilité optimisée pour l’exploitation de l’AI. Cette utilisation inclut la prise en compte des logs d’accès et des contrôles d’auditability dans le respect des politiques IAM et SSO internes, illustrant la conformité des traitements de données dans l’écosystème bancaire.