Databricks

Databricks：用于AI的数据智能平台

Databricks 是一个领先的数据和 AI 平台，旨在帮助企业通过以数据为中心的方法构建更好的 AI。它统一了数据、分析和 AI，简化了 ETL 流程、数据仓库、治理和其他 AI 相关任务。

什么是 Databricks？

Databricks 提供了一个统一的平台，将 AI 带到您的数据中，使您能够将 AI 带到世界。它提供工具和功能来开发生成式 AI 应用程序，普及洞察力，并通过统一数据、AI 和治理来降低成本。

Databricks 如何工作？

Databricks Data Intelligence Platform 通过将各种数据和 AI 功能集成到单个、有凝聚力的环境中来工作。主要方面包括：

• 数据统一： 统一您的所有数据和 AI，实现无缝集成和管理。
• AI 治理： 在整个 AI 工作流程中保持沿袭、质量、控制和数据隐私。
• 数据仓库： 与传统的云数据仓库相比，SQL 和 BI 工作负载的性价比提高了 12 倍。
• ETL： 为所有 ETL 用例提供单一解决方案，并进行调整以确保数据质量。
• 数据共享： 提供一种开放的方式来实现安全的数据共享，从而能够与任何平台上的任何人进行协作。
• 管道管理： 根据截止日期和预算要求优化数据管道执行。

主要特性和优势

• AI 模型开发： 创建、调整和部署生成式 AI 模型。
• 实验跟踪： 自动化实验跟踪和治理。
• 大规模模型部署： 高效地部署和监控模型。
• 自然语言搜索： 上下文感知的自然语言搜索和发现。
• AI 驱动的监控： AI 驱动的监控和可观察性。
• 统一权限模型： 用于数据和 AI 的单一权限模型。
• 无服务器管理： 简化的无服务器管理。
• AI 优化的查询执行： 使用 AI 优化查询执行。
• 开放格式和 API： 通过开放格式和 API 避免锁定。
• 工作流编写： 用于批量和流式处理的简单工作流编写。
• 端到端管道监控： 全面的管道监控。
• 安全数据共享： 安全地共享实时数据集、模型、仪表板和笔记本。

为什么选择 Databricks？

Databricks 因其全面的功能集以及对将 AI 与数据管理集成的关注而脱颖而出。它的设计目的是：

• 简化数据工作流程。
• 提高数据质量。
• 将数据统一到单个、可扩展的框架中。
• 降低总体基础设施成本。
• 将数据转化为可操作的见解。
• 使用 AI 驱动的方法提供个性化的沉浸式内容。

Databricks 适合谁？

Databricks 非常适合：

• 数据科学家： 高效地构建和部署 AI 模型。
• 数据工程师： 实施强大的数据管道和 ETL 流程。
• 业务分析师： 使用自然语言查询从数据中发现见解。
• IT 专业人员： 使用单个统一平台管理和治理数据资产。
• 企业： 寻求利用数据和 AI 来推动创新并降低成本。

客户成功案例

许多行业领导者都通过使用 Databricks 取得了成功：

• Mastercard： 在每年处理超过 1590 亿笔交易的同时，解决了 AI 治理问题。
• Unilever： 简化数据工作流程，提高数据质量，并将数据统一到单个、可扩展的框架中，从而使总体基础设施成本降低了 25%。
• Adidas： 通过 GenAI 将客户评论转化为可操作的见解，通过分析超过 200 万条评论，实现了 30-40% 的效率提升。
• FOX Sports： 通过实时数据处理和应用内聊天机器人重新构想粉丝体验，从而提供个性化内容。

如何使用 Databricks？

1. 从数据集成开始： 连接到各种数据源并将数据提取到 Databricks 平台中。
2. 探索和分析数据： 使用 SQL、Python 和其他工具来探索和分析数据。
3. 构建和训练模型： 利用机器学习库来构建和训练 AI 模型。
4. 部署模型： 部署模型以进行实时预测和洞察。
5. 治理和监控： 使用治理工具来确保数据质量和合规性。

充分利用 Databricks 的最佳方式？

充分利用 Databricks 的最佳方式是：

• 了解您的数据环境和业务需求。
• 利用 Databricks 的统一平台来集成数据和 AI 工作流程。
• 利用平台的可扩展基础设施和 AI 功能。
• 监控和治理数据资产以确保质量和合规性。

Databricks 使组织能够将他们的数据转化为可操作的见解，并构建创新的 AI 解决方案。凭借其统一的平台和以数据为中心的方法，Databricks 正在彻底改变公司利用数据和 AI 来推动业务成功的方式。