Building Data Intelligence Brick ໂດຍ Brick: ຈາກ Databricks' Playbook

ໃນເວລາທີ່ທ່ານກໍາລັງຊອກຫາການຕັດສິນໃຈທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນ, ຫນຶ່ງໃນສິ່ງທ້າທາຍທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດແມ່ນການຄິດໄລ່ວິທີການຈັດການກັບຄວາມສັບສົນຂອງຂໍ້ມູນທີ່ທັນສະໄຫມ. ມັນບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບການມີເຄື່ອງມືທີ່ເຫມາະສົມເທົ່ານັ້ນ - ມັນເປັນການນໍາເອົາທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງທີ່ທ່ານຕ້ອງການຢູ່ບ່ອນດຽວ. ຂໍ້ມູນມີຢູ່ໃນທຸກຮູບຮ່າງ, ຂະຫນາດ, ແລະຮູບແບບ, ແລະຫຼາຍທີ່ທ່ານເກັບກໍາຂໍ້ມູນ, ມັນຍາກທີ່ຈະຈັດການ, ວິເຄາະ, ສະຫນອງຄວາມສະຫລາດທາງທຸລະກິດ, ແລະສ້າງຕົວແບບທີ່ມີຜົນກະທົບທີ່ຫນ້າເຊື່ອຖື.

ສະມາຊິກໃນທີມທີ່ແຕກຕ່າງກັນອາດຈະຈັດການກັບແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຫຼາຍບ່ອນ, ນໍາເອົາຊຸດທັກສະທີ່ແຕກຕ່າງກັນໄປຫາຕາຕະລາງ, ແລະການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງກັນ, ເຊິ່ງສາມາດນໍາໄປສູ່ຄວາມສັບສົນ, ຄວາມລ່າຊ້າ, ແລະຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງໃນຜົນໄດ້ຮັບ. ແລະເມື່ອຂໍ້ມູນຂອງທ່ານເຕີບໂຕ, ຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບການປຸງແຕ່ງໄວຂຶ້ນແລະການຮ່ວມມືທີ່ລຽບງ່າຍ.

ດັ່ງນັ້ນ, ທ່ານຈະປ່ຽນຄວາມສັບສົນນີ້ໄປສູ່ຂະບວນການທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານຂອງທ່ານສົ່ງຜົນໄດ້ຮັບຢ່າງໄວວາແລະຖືກຕ້ອງໄດ້ແນວໃດ? ຄໍາຕອບແມ່ນຢູ່ໃນການຊອກຫາການແກ້ໄຂທີ່ປະສົມປະສານການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ, ການຮ່ວມມື, ການວິເຄາະ, ແລະ AI ເຂົ້າໄປໃນການແກ້ໄຂທີ່ເປັນເອກະພາບ, ເຊັ່ນ: Databricks Data Intelligence Platform.

ການວິເຄາະທາງເລືອກ

Databricks Data Intelligence Platform ໝາຍໃສ່ກ່ອງທັງໝົດສໍາລັບ CDOs ແລະທີມຂໍ້ມູນຫຼາຍອັນ ເນື່ອງຈາກຄວາມສາມາດໃນການຈັດການຂໍ້ມູນຫຼາກຫຼາຍຊະນິດ, ຄວາມສາມາດໃນການເຊື່ອມໂຍງ, ເວທີທີ່ເປັນເອກະພາບ ແລະຄວາມສາມາດຂອງມັນເພື່ອເຮັດໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈທາງທຸລະກິດ ແລະໂຄງການການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກງ່າຍຂຶ້ນ.

ໂດຍການເຂົ້າໃຈສິ່ງທີ່ແຕ່ລະວິທີແກ້ໄຂສະເຫນີແລະວິທີທີ່ມັນສອດຄ່ອງກັບເປົ້າຫມາຍຂອງທ່ານ, ທ່ານສາມາດຕັດສິນໃຈທີ່ມີຂໍ້ມູນຫຼາຍຂຶ້ນກ່ຽວກັບວ່າອັນໃດທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານປົດລັອກທ່າແຮງອັນເຕັມທີ່ຂອງຂໍ້ມູນແລະທີມງານຂອງທ່ານ.

• ການປະຕິບັດ - ມີຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ຂໍ້ມູນປັນຍາຂອງທ່ານຕ້ອງການຈະໃຫ້ທ່ານເປັນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນເພື່ອປະເມີນລະດັບການປະຕິບັດທີ່ທ່ານຕ້ອງການຈາກການແກ້ໄຂຂໍ້ມູນປັນຍາ. ແພລະຕະຟອມທີ່ສາມາດປະມວນຜົນແລະວິເຄາະຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ຈະເຮັດໃຫ້ຂັ້ນຕອນທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອເຮັດການຕັດສິນໃຈທີ່ຖືກຕ້ອງ, ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນງ່າຍແລະກໍານົດຮູບແບບແລະແນວໂນ້ມທີ່ລະອຽດອ່ອນສໍາລັບການຕັດສິນໃຈອັດສະລິຍະ. ມັນຍັງຊ່ວຍໃຫ້ທຸລະກິດສາມາດຕອບສະຫນອງໄດ້ໄວຕໍ່ການປ່ຽນແປງຕະຫຼາດໂດຍຜ່ານການປຸງແຕ່ງໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ.

  
  

• Scalability - ການຮັບປະກັນການແກ້ໄຂແມ່ນມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນສໍາລັບຄວາມຕ້ອງການຂອງອົງການຈັດຕັ້ງຂອງທ່ານໂດຍການຮອງຮັບຂໍ້ມູນແລະການເຕີບໂຕຂອງທຸລະກິດແລະເຮັດໃຫ້ການປະຕິບັດການວິເຄາະແບບພິເສດໂດຍບໍ່ມີການປະນີປະນອມການປະຕິບັດຫຼືປະສິດທິພາບການດໍາເນີນງານຈະຊ່ວຍປະຫຍັດເງິນແລະຄວາມພະຍາຍາມໃນໄລຍະຍາວ.

  
  

• ຄວາມສາມາດໃນການປະສົມປະສານ - ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ທ່ານປະເມີນການແກ້ໄຂຂໍ້ມູນສໍາລັບຄວາມສາມາດໃນການປະສົມປະສານກັບ stack ເຕັກໂນໂລຢີໃນປະຈຸບັນຂອງທ່ານແລະການປ່ຽນແປງໃນອະນາຄົດທີ່ເປັນໄປໄດ້. ໂດຍບໍ່ມີຄວາມສາມາດໃນການເຊື່ອມໂຍງທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ຂໍ້ມູນຍັງຄົງຢູ່ໃນລະບົບແຍກຕ່າງຫາກ, ເຮັດໃຫ້ມັນຍາກທີ່ຈະໄດ້ຮັບທັດສະນະທີ່ສົມບູນແບບຂອງລູກຄ້າແລະການດໍາເນີນທຸລະກິດ, ປະຕິບັດການວິເຄາະທີ່ສົມບູນແບບ, ຫຼືອັດຕະໂນມັດຂະບວນການຂ້າມລະບົບ. ວິສາຫະກິດທີ່ທັນສະໄຫມໂດຍປົກກະຕິໃຊ້ເຄື່ອງມືແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກພິເສດຈໍານວນຫລາຍ, ແລະຄວາມສາມາດໃນການປະສົມປະສານຂໍ້ມູນຈາກແຫຼ່ງທັງຫມົດເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດຮັກສາການຄວບຄຸມຂໍ້ມູນໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ. ຄວາມສາມາດໃນການເຊື່ອມໂຍງທີ່ເຂັ້ມແຂງຍັງຊ່ວຍໃຫ້ແພລະຕະຟອມຂໍ້ມູນໂດຍການໃຫ້ພວກເຂົາປັບຕົວເຂົ້າກັບເຕັກໂນໂລຢີໃຫມ່ແລະແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ກັບລະບົບເກົ່າແກ່.

• ການຜະລິດຂ້າມທີມ - ພິຈາລະນາວິທີການທີ່ທີມງານຂໍ້ມູນຕ່າງໆຂອງທ່ານຈະໂຕ້ຕອບກັບເວທີຂໍ້ມູນ. ເມື່ອແພລະຕະຟອມສອດຄ່ອງກັບຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງທີມ, ເຄື່ອງມື, ແລະຄວາມມັກ, ມັນຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຂັດແຍ້ງໃນຂະບວນການລວມ, ເລັ່ງເວລາການປະຕິບັດ, ແລະຫຼຸດລົງຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງຄວາມຜິດພາດ. ໂດຍການສະຫນັບສະຫນູນຜູ້ໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ແມ່ນທາງວິຊາການດ້ວຍເຄື່ອງມືທາງປັນຍາທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນການນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີການຜະລິດ AI (GenAI), ຂໍ້ມູນແມ່ນເປັນປະຊາທິປະໄຕຢ່າງແທ້ຈິງແລະທີມງານທີ່ບໍ່ແມ່ນວິສະວະກໍາໄດ້ຮັບອໍານາດໃນການສໍາຫຼວດແລະປະຕິບັດຂໍ້ມູນສໍາລັບຄວາມຕ້ອງການສະເພາະຂອງພວກເຂົາ. ເຊັ່ນດຽວກັນ, ສໍາລັບນັກພັດທະນາ, ສະຫນອງການສະຫນັບສະຫນູນພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ຄຸ້ນເຄີຍ, ສະຫນອງເອກະສານທີ່ຊັດເຈນ, ສະເຫນີ APIs intuitive, ແລະປະສົມປະສານກັບເຄື່ອງມືການພັດທະນາທີ່ນິຍົມ, ແພລະຕະຟອມຂໍ້ມູນສາມາດສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງໃຫ້ນັກພັດທະນາສຸມໃສ່ການສ້າງມູນຄ່າແທນທີ່ຈະຕໍ່ສູ້ກັບໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ສັບສົນຫຼືຄໍາຂວັນທີ່ບໍ່ຄຸ້ນເຄີຍ.

• ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ຂໍ້​ມູນ​ແລະ​ຄວາມ​ປອດ​ໄພ - ຫຼັກ​ຂອງ​ຍຸດ​ທະ​ສາດ​ຂໍ້​ມູນ​ທີ່​ທັນ​ສະ​ໄຫມ​ແມ່ນ​ການ​ຮັບ​ປະ​ກັນ​ຂໍ້​ມູນ​ທີ່​ສໍາ​ຄັນ​ແມ່ນ​ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ແລະ​ຄວາມ​ປອດ​ໄພ​. ນີ້ແມ່ນເນື່ອງມາຈາກຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈະປະຕິບັດຕາມມາດຕະຖານການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ (ເຊັ່ນ: GDPR, HIPAA) ທີ່ຖືກອອກແບບເພື່ອປົກປ້ອງຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມອ່ອນໄຫວແລະຮັກສາຄວາມໄວ້ວາງໃຈລະຫວ່າງຜູ້ມີສ່ວນຮ່ວມທຸລະກິດ, ຄູ່ຮ່ວມງານ, ແລະລູກຄ້າ. ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ຂໍ້​ມູນ​ທີ່​ມີ​ປະ​ສິດ​ທິ​ຜົນ​ຊ່ວຍ​ໃຫ້​ກໍາ​ນົດ​ນະ​ໂຍ​ບາຍ​ທີ່​ຈະ​ແຈ້ງ​, ສ້າງ​ຄວາມ​ຮັບ​ຜິດ​ຊອບ​, ແລະ​ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ຄຸນ​ນະ​ພາບ​ຂອງ​ຂໍ້​ມູນ​ໃນ​ທົ່ວ​ອົງ​ການ​ຈັດ​ຕັ້ງ - ສ້າງ​ອໍາ​ນາດ​ໃຫ້​ອົງ​ການ​ຈັດ​ຕັ້ງ​ເຂົ້າ​ໄປ​ໃນ​ຄໍາ​ຫມັ້ນ​ສັນ​ຍາ​ຢ່າງ​ເຕັມ​ທີ່​ຂອງ​ຂໍ້​ມູນ​ຂອງ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ແລະ​ຄວາມ​ຫມັ້ນ​ໃຈ​.

• ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານ - ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານໂດຍກົງຜົນກະທົບຕໍ່ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທັງຫມົດຂອງຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງແລະຄວາມຍືນຍົງໃນໄລຍະຍາວຂອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງເປັນລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນໃນຂະບວນການຊື້ຂອງແພລະຕະຟອມຂໍ້ມູນ. ເມື່ອປະເມີນການແກ້ໄຂຂໍ້ມູນ, ພິຈາລະນາຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການອອກໃບອະນຸຍາດເບື້ອງຕົ້ນ, ເວລາແລະຊັບພະຍາກອນທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບການບໍາລຸງຮັກສາ, ການປັບປຸງ, ການຕິດຕາມ, ການແກ້ໄຂບັນຫາ, ການຝຶກອົບຮົມພະນັກງານ, ແລະການຮັບປະກັນຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງລະບົບ. ແພລະຕະຟອມທີ່ເບິ່ງຄືວ່າປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນເບື້ອງຕົ້ນອາດຈະແພງກວ່າຖ້າມັນຕ້ອງການທັກສະພິເສດ, ການແຊກແຊງຄູ່ມືຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ຂະບວນການປະສົມປະສານທີ່ສັບສົນ, ຫຼືການແກ້ໄຂບັນຫາເລື້ອຍໆ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານຍັງມີຜົນກະທົບຕໍ່ການຜະລິດຂອງທີມງານ, ການປະຕິບັດລະບົບ, ແລະຄວາມສາມາດໃນການຂະຫນາດຂອງທ່ານ - ການເລືອກແພລະຕະຟອມທີ່ມີການດໍາເນີນງານທີ່ມີການປັບປຸງແລະຄວາມສາມາດໃນການອັດຕະໂນມັດທີ່ດີສາມາດເຮັດໃຫ້ທີມງານສຸມໃສ່ກິດຈະກໍາການເພີ່ມມູນຄ່າແທນທີ່ຈະເປັນວຽກງານບໍາລຸງຮັກສາປົກກະຕິ.

ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ Databricks Data Intelligence ເປັນການແກ້ໄຂທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບທ່ານ?

Databricks ເປັນແພລະຕະຟອມຂໍ້ມູນທາງປັນຍາທີ່ສົມບູນແບບທີ່ແກ້ໄຂແຕ່ລະປັດໃຈສໍາຄັນຂ້າງເທິງຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. ຄວາມສາມາດໃນການປະຕິບັດຂອງມັນຖືກສ້າງຂື້ນໃນ Apache Spark, ເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດປະມວນຜົນແລະວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ໄດ້ໄວແລະມີປະສິດທິພາບ, ຮັບປະກັນຄວາມເຂົ້າໃຈໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທຸລະກິດມີຄວາມວ່ອງໄວໃນຕະຫລາດທີ່ມີການປ່ຽນແປງຢ່າງໄວວາ.

ຄອມພິວເຕີທີ່ບໍ່ມີເຊີບເວີຂອງແພລດຟອມອີງໃສ່ຄລາວສະໜັບສະໜູນຄວາມຕ້ອງການຂໍ້ມູນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ ແລະການພັດທະນາຄວາມຕ້ອງການຂອງທຸລະກິດ, ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານສາມາດປັບຂະໜາດການດຳເນີນການຂອງເຂົາເຈົ້າຕາມຄວາມຕ້ອງການໄດ້ ໂດຍບໍ່ມີການປະນີປະນອມປະສິດທິພາບ. ດ້ວຍຄວາມສາມາດໃນການເຊື່ອມໂຍງທີ່ເຂັ້ມແຂງຂອງມັນ, Databricks ເຊື່ອມຕໍ່ຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງກັບເຄື່ອງມືແລະແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ທັງເກົ່າແລະທັນສະໄຫມ, ຮັບປະກັນວ່າ silos ຂໍ້ມູນຖືກລົບລ້າງແລະລະບົບທັງຫມົດເຮັດວຽກຮ່ວມກັນເພື່ອໃຫ້ມີທັດສະນະທີ່ເປັນເອກະພາບ. ເຄື່ອງມືຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນໃນຕົວຂອງແພລດຟອມຊ່ວຍໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດບັງຄັບໃຊ້ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງແບບລະອຽດແລະຮັກສາຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ, ຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມອ່ອນໄຫວຖືກປົກປ້ອງແລະນໍາໃຊ້ຢ່າງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ.

ປະສົບການການພັດທະນາໃນ Databricks ແມ່ນປັບປຸງ, ສະຫນອງການສະຫນັບສະຫນູນພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ນິຍົມເຊັ່ນ Python ແລະ SQL, APIs intuitive, ແລະເຄື່ອງມືການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ມີປະສິດທິພາບ, ເຊິ່ງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຂັດແຍ້ງສໍາລັບທີມງານພັດທະນາແລະເລັ່ງການປະຕິບັດ. ດ້ວຍເຄື່ອງມືຄວາມຮູ້ທາງດ້ານຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ GenAI ທີ່ໃຊ້ໃນຕົວ, Databricks ຈະຊ່ວຍສ້າງປະຊາທິປະໄຕໃນການວິເຄາະ ແລະຄວາມເຂົ້າໃຈໃຫ້ກັບໃຜກໍຕາມໃນອົງກອນຂອງທ່ານດ້ວຍປະສົບການການສົນທະນາທີ່ມີປະສິດທິພາບ ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ທີມທຸລະກິດມີສ່ວນຮ່ວມກັບຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າຜ່ານພາສາທໍາມະຊາດ. ສຸດທ້າຍ, Databricks ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານໂດຍອັດຕະໂນມັດຂະບວນການປົກກະຕິຫຼາຍຢ່າງເຊັ່ນ: ການກວດສອບລະບົບ, ການປັບປຸງ, ແລະການປັບຂະຫນາດ, ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານສຸມໃສ່ວຽກງານທີ່ມີຄຸນຄ່າສູງແທນທີ່ຈະເປັນການບໍາລຸງຮັກສາຄູ່ມືແລະໃນທີ່ສຸດການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນໄລຍະຍາວ.

ເປັນຫຍັງເວທີ Databricks Data Intelligence ຈຶ່ງດີເລີດ

ໃນຂະນະທີ່ປັດໃຈເຫຼົ່ານີ້ສະຫນອງກອບແຂງສໍາລັບການປະເມີນແພລະຕະຟອມຂໍ້ມູນປັນຍາ, ວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ຈະເຂົ້າໃຈວ່າເວທີໃດຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການຂອງເຈົ້າຢ່າງແທ້ຈິງແມ່ນໂດຍການເບິ່ງປະສົບການຂອງຜູ້ທີ່ໄດ້ປະຕິບັດມັນແລ້ວ. ໂດຍການກວດສອບຄໍາຕິຊົມທີ່ແທ້ຈິງຈາກອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ໃຊ້ Databricks, ທ່ານສາມາດໄດ້ຮັບຮູບພາບທີ່ຊັດເຈນກວ່າວ່າມັນສອດຄ່ອງກັບເປົ້າຫມາຍຂອງທ່ານແລະວ່າມັນສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາການຈັດການຂໍ້ມູນສະເພາະທີ່ທີມງານຂອງທ່ານປະເຊີນຢູ່ໄດ້ແນວໃດ.

1. ຕົວວັດແທກຄວາມສໍາເລັດຂອງໂລກທີ່ແທ້ຈິງ

   
   

“ROI ຂອງພວກເຮົາແມ່ນຂອງຄໍາສັ່ງຂອງ USD $ 75k ຕໍ່ປີສໍາລັບການປະຕິບັດຫນຶ່ງ. ພວກເຮົາສາມາດປ່ຽນພາລະວຽກຂອງພວກເຮົາຈາກກຸ່ມ Hadoop ຢູ່ບ່ອນ, ຮຽກເກັບໄປຫາພະແນກຂອງພວກເຮົາຫຼາຍກວ່າ USD $ 100k ຕໍ່ປີ, ໄປຫາພື້ນທີ່ເຮັດວຽກຂອງ Databricks ໃນຟັງສໍາລັບຫນຶ່ງສ່ວນສີ່ຂອງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍນັ້ນ. - Tristan B., Data Scientist ຢູ່ບໍລິສັດຊອບແວຄອມພິວເຕີຂະຫນາດໃຫຍ່

"ຂ້ອຍຮັກ Databricks ເນື່ອງຈາກຄວາມຈິງທີ່ວ່າພວກເຮົາສາມາດ ນຳ ໃຊ້ມັນໄດ້ໃນ 15 ນາທີແລະມັນພ້ອມທີ່ຈະໃຊ້. ມັນດີຫຼາຍເພາະວ່າພວກເຮົາມັກຈະຊ່ວຍລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາໃນການນໍາໃຊ້ແພລະຕະຟອມຂໍ້ມູນທໍາອິດຂອງພວກເຂົາກັບ Databricks." - Axel R., Tech Lead Consultant / Manager Data Engineering ຢູ່ Ekimetrics.

2. ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງທີ່ອີງໃສ່ບົດບາດ

"ລັກສະນະຄວາມປອດໄພຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາປະສົມປະສານກັບໄດເລກະທໍລີທີ່ໃຊ້ວຽກແລະມອບຫມາຍຄົນທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃຫ້ກັບຖານຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ." - Juraj H., Solution Architect ຢູ່ບໍລິສັດປະກັນໄພຂະຫນາດໃຫຍ່

Databricks Data Intelligence Platform ປະຕິບັດການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງທີ່ອີງໃສ່ບົດບາດ granular (RBAC) ທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ບໍລິຫານສາມາດກໍານົດການອະນຸຍາດໃນພື້ນທີ່ເຮັດວຽກ, ກຸ່ມ, ປື້ມບັນທຶກ, ແລະລະດັບຂໍ້ມູນ. ຜູ້ໃຊ້ສາມາດຖືກມອບຫມາຍພາລະບົດບາດສະເພາະກັບລະດັບການເຂົ້າເຖິງທີ່ກໍາຫນົດເອງ, ຊ່ວຍໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດບັງຄັບໃຊ້ຫຼັກການສິດທິພິເສດຫນ້ອຍທີ່ສຸດໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຄວາມປອດໄພຂອງການຮ່ວມມືໃນທົ່ວທີມ.

3. ປະສິດທິພາບຄອມພິວເຕີໄວ

"ຄຸນສົມບັດທີ່ມີຄຸນຄ່າທີ່ສຸດຂອງການແກ້ໄຂແມ່ນມາຈາກຄວາມຈິງທີ່ວ່າມັນຂ້ອນຂ້າງໄວ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນກ່ຽວກັບລັກສະນະຕ່າງໆເຊັ່ນການຄິດໄລ່ຂອງມັນແລະສ່ວນປະລໍາມະນູຂອງການອ່ານຂໍ້ມູນໃນການແກ້ໄຂໃດໆ. ພວກເຮົາມີບັນຊີເກັບຂໍ້ມູນ, ແລະພວກເຮົາສາມາດອ່ານຂໍ້ມູນໃນເວລາເດີນທາງແລະນໍາໃຊ້ໄດ້ເນື່ອງຈາກຕອນນີ້ພວກເຮົາມີລາຍການຄວາມສາມັກຄີໃນ Databricks, ເຊິ່ງຂ້ອນຂ້າງດີສໍາລັບການໃຫ້ທ່ານມີຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບ metadata ຂອງຂໍ້ມູນທີ່ທ່ານກໍາລັງຈະດໍາເນີນການ. ” - Karan S., ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນຂອງ Allianz

Databricks Data Intelligence Platform ນຳໃຊ້ຄອມພິວເຕີ້ທີ່ແຈກຢາຍ ແລະປັບປຸງ Apache Spark ເພື່ອປະມວນຜົນຊຸດຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ດ້ວຍຄວາມໄວທີ່ໂດດເດັ່ນ, ມັກຈະປະຢັດເວລາໃນວຽກການວິເຄາະທີ່ຊັບຊ້ອນ. ເຄື່ອງຈັກ photon ຂອງເວທີ, ບວກກັບຄວາມສາມາດຂອງ Delta Lake, ເຮັດໃຫ້ການສອບຖາມ SQL ທີ່ມີຄວາມໄວຟ້າຜ່າແລະການເຮັດວຽກຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືແລະຄວາມສອດຄ່ອງຂອງຂໍ້ມູນ.

4. ຮ້ານຄ້າປະຕູດຽວ

"ຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງ Databricks ທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດແມ່ນວ່າທ່ານສາມາດເຮັດທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງພາຍໃນເວທີ. ທ່ານບໍ່ ຈຳ ເປັນຕ້ອງອອກຈາກເວທີເພາະວ່າມັນເປັນຮ້ານດຽວທີ່ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຮັດທຸກຂະບວນການ.” - ເປັນຜູ້ອໍານວຍການໃຫຍ່ຂອງບໍລິສັດຊອບແວຄອມພິວເຕີຂະຫນາດໃຫຍ່

ເວທີ Databricks Data Intelligence ປະສົມປະສານວິສະວະກໍາຂໍ້ມູນ, ການວິເຄາະ, ແລະ AI ຢູ່ໃນແພລະຕະຟອມດຽວ, ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານສາມາດຍ້າຍອອກຈາກການປ້ອນຂໍ້ມູນແລະການປຸງແຕ່ງໄປສູ່ການນໍາໃຊ້ແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໂດຍບໍ່ມີການປ່ຽນລະຫວ່າງເຄື່ອງມືຫຼາຍອັນ. ສະຖາປັດຕະຍະກໍາ Lakehouse ຂອງແພລະຕະຟອມລວມເອົາລັກສະນະທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການເກັບຂໍ້ມູນແລະຄັງສິນຄ້າໃນຂະນະທີ່ສະຫນອງຄວາມປອດໄພລະດັບວິສາຫະກິດ, ການຄຸ້ມຄອງ, ແລະລັກສະນະການຮ່ວມມືທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນການແກ້ໄຂທີ່ສົມບູນແບບສໍາລັບຄວາມຕ້ອງການຂອງຂໍ້ມູນຂອງອົງການຈັດຕັ້ງ.

5. ການປັບຂະໜາດປະສິດທິພາບ

"ມັນງ່າຍດາຍຫຼາຍທີ່ຈະໃຊ້ Databricks Apache Spark. ມັນດີແທ້ໆສໍາລັບການປະຕິບັດຂະຫນານເພື່ອຂະຫຍາຍປະລິມານວຽກ. ໃນສະພາບການນີ້, ການນໍາໃຊ້ແມ່ນເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບເຄື່ອງຈັກ virtual." - Nabil F., ຫົວຫນ້າບໍລິຫານຂອງ dotFIT, LLC

ສະຖາປັດຕະຍະກຳ Delta Lake ຂອງ Databricks Data Intelligence Platform ຊ່ວຍໃຫ້ການປັບຂະ ໜາດ ປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໂດຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບການເກັບຮັກສາອັດຕະໂນມັດໂດຍຜ່ານການບີບອັດໄຟລ໌ແລະການຂ້າມຂໍ້ມູນ, ໃນຂະນະທີ່ການຈັດການກຸ່ມແບບອັດຕະໂນມັດຂອງແພລະຕະຟອມຈະຫມຸນຊັບພະຍາກອນທີ່ບໍ່ໄດ້ໃຊ້ເພື່ອປ້ອງກັນການໃຊ້ຈ່າຍທີ່ສິ້ນເປືອງ. ຄວາມສາມາດໃນການແຍກຄອມພິວເຕີ້ອອກຈາກບ່ອນເກັບມ້ຽນແລະຈຸດເດັ່ນສໍາລັບວຽກທີ່ບໍ່ສໍາຄັນສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕື່ມອີກເມື່ອທຽບກັບການແກ້ໄຂໃນພື້ນທີ່ແບບດັ້ງເດີມ.

ຂໍ້ໄດ້ປຽບດ້ານການແຂ່ງຂັນຂອງ Databricks

ລະດັບການປັບຂະຫນາດໄດ້ສູງແລະມີຄວາມປອດໄພສູງ

"ພວກເຮົາໄດ້ເບິ່ງການແກ້ໄຂອື່ນໆເປັນການປຽບທຽບກັບການແກ້ໄຂນີ້. ພວກເຮົາເລືອກຜະລິດຕະພັນນີ້ຍ້ອນວ່າມັນສະຫນອງການຂະຫຍາຍແລະຄວາມປອດໄພໃນລະດັບທີ່ສູງຂຶ້ນ, ເຊິ່ງເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ສຸດໃນສະພາບແວດລ້ອມທະນາຄານຂອງພວກເຮົາ." - Shiva Prasad E., ຮອງປະທານ, ວິສະວະກໍາຂໍ້ມູນແລະການວິເຄາະໃນອົງການຈັດຕັ້ງການບໍລິການຂະຫນາດໃຫຍ່

ຢູ່ທີ່ຫຼັກຂອງມັນ, Databricks Data Intelligence Platform ນຳໃຊ້ສະຖາປັດຕະຍະກຳຄອມພິວເຕີທີ່ແຈກຢາຍຂອງ Apache Spark, ຊ່ວຍໃຫ້ອົງກອນສາມາດຂະຫຍາຍຊັບພະຍາກອນຄອມພິວເຕີ ແລະ ການຈັດເກັບຂໍ້ມູນໄດ້ຢ່າງເປັນອິດສະຫຼະໃນທົ່ວຫຼາຍຄລາວ, ເຊິ່ງສາມາດເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະສຳລັບອົງກອນທີ່ມີຄວາມຕ້ອງການການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນທີ່ຊັບຊ້ອນ ຫຼື ຍຸດທະສາດຫຼາຍຄລາວ. ຄວາມສາມາດຂອງແພລະຕະຟອມເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບການຕັ້ງຄ່າກຸ່ມອັດຕະໂນມັດແລະຊັບພະຍາກອນຂະຫນາດຂຶ້ນຫຼືຫຼຸດລົງໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຕ້ອງການວຽກຊ່ວຍຮັກສາປະສິດທິພາບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນຂະນະທີ່ຈັດການກັບຄວາມຕ້ອງການຄອມພິວເຕີ້ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.

ຈາກທັດສະນະຄວາມປອດໄພ, Databricks Data Intelligence Platform ສະຫນອງການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ granular ຜ່ານ Unity Catalog, ຊ່ວຍໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດການຄຸ້ມຄອງການອະນຸຍາດທີ່ຊັດເຈນໃນທົ່ວຊັບສິນຂໍ້ມູນທັງຫມົດຂອງພວກເຂົາ, ຈາກຂໍ້ມູນດິບໄປຫາຮູບແບບ ML.

ຄວາມງ່າຍຂອງການນໍາໃຊ້

"ເມື່ອພວກເຮົາເບິ່ງເຂົ້າໄປໃນ Databricks, ພວກເຮົາໄດ້ປະເມີນບາງວິທີແກ້ໄຂອື່ນໆໃນຕະຫຼາດ. ພວກເຮົາພົບວ່າ Databricks ແມ່ນຫນຶ່ງໃນທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດທີ່ຈະນໍາໃຊ້." - Anand S., Sr Data Engineer ຢູ່ PIMCO

Databricks Data Intelligence Platform ໃຫ້ປະສົບການທີ່ຄ່ອງແຄ້ວ ແລະເຂົ້າໃຈງ່າຍກວ່າເມື່ອປຽບທຽບກັບໂຊລູຊັ່ນອື່ນໆ, ຕົ້ນຕໍແມ່ນເພາະມັນສະໜອງພື້ນທີ່ເຮັດວຽກທີ່ເປັນເອກະພາບເຊິ່ງນັກວິສະວະກອນຂໍ້ມູນ, ນັກວິທະຍາສາດ ແລະນັກວິເຄາະສາມາດຮ່ວມມືກັນໂດຍໃຊ້ຕົວເຊື່ອມຕໍ່ໂນ໊ດບຸ໊ກທີ່ຄຸ້ນເຄີຍ ແລະເຄື່ອງມືທີ່ອີງໃສ່ SQL ໂດຍບໍ່ຕ້ອງປ່ຽນລະຫວ່າງຫຼາຍສະພາບແວດລ້ອມ. ການຈັດການກຸ່ມແບບອັດຕະໂນມັດຂອງແພລດຟອມແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງ Spark runtime ກໍາຈັດຄວາມຊັບຊ້ອນໂຄງສ້າງພື້ນຖານຫຼາຍທີ່ຜູ້ໃຊ້ປະເຊີນກັບວິທີແກ້ໄຂອື່ນໆ, ບ່ອນທີ່ການສ້າງທໍ່ມັກຈະຕ້ອງການຄວາມຊໍານານດ້ານວິຊາການເພີ່ມເຕີມແລະການຕັ້ງຄ່າຄູ່ມືຂອງອົງປະກອບຕ່າງໆ.

ລະດັບຄວາມຫມັ້ນຄົງສູງແລະການປຸງແຕ່ງໄວ

"ພວກເຮົາໄດ້ປ່ຽນໄປໃຊ້ Databricks [ຈາກການແກ້ໄຂທີ່ຜ່ານມາ] ເພາະວ່າມັນສາມາດຄິດໄລ່ແລະປ່ຽນລະຫັດຂອງເຈົ້າເປັນລະຫັດທີ່ກຽມພ້ອມໃນການຜະລິດໃນສອງສາມວິນາທີ. ພ້ອມ​ກັນ​ນັ້ນ, ຄວາມ​ໝັ້ນຄົງ​ແມ່ນ​ສູງ​ສົມຄວນ.” - Jithin J., ນັກວິເຄາະດ້ານການເງິນ 4 ທີ່ Juniper Networks

ເວທີ Databricks Data Intelligence ມີການປະຕິບັດການຄິດໄລ່ທີ່ດີກວ່າເນື່ອງຈາກການເຊື່ອມໂຍງ Apache Spark ພື້ນເມືອງແລະສະຖາປັດຕະຍະກໍາ cloud-first, ອະນຸຍາດໃຫ້ການປຸງແຕ່ງຂະຫນານອັນໃຫຍ່ຫຼວງໃນທົ່ວກຸ່ມທີ່ແຈກຢາຍທີ່ສາມາດປັບຂະຫນາດໄດ້ໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຕ້ອງການວຽກ. ຄວາມສາມາດຂອງແພລະຕະຟອມທີ່ຈະໃຊ້ Delta Lake ສໍາລັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຂໍ້ມູນ lakehouse, ບວກກັບການສະຫນັບສະຫນູນການເລັ່ງ GPU ແລະເຄື່ອງຈັກ photon ສໍາລັບ SQL workloads, ຊ່ວຍໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຂະຫນາດ petabyte ໄດ້ໄວກວ່າວິທີການປະມວນຜົນໃນຫນ່ວຍຄວາມຈໍາແບບດັ້ງເດີມ.

ການເຊື່ອມໂຍງທີ່ດີກວ່າ

“ຄວາມສາມາດໃນການສະຕຣີມຂໍ້ມູນ ແລະ ຄຸນສົມບັດ windowing ແມ່ນມີຄຸນຄ່າ. ມີຈໍານວນຈຸດການເຊື່ອມໂຍງເປົ້າຫມາຍ, ດັ່ງນັ້ນຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງ Databricks ແລະວິທີແກ້ໄຂອື່ນໆ. ການປະສົມປະສານການປ້ອນຂໍ້ມູນຫຼືຜົນຜະລິດແມ່ນດີກວ່າໃນ Databricks. ມັນສາມາດເຂົ້າເຖິງ Python ຫຼືແມ້ກະທັ້ງ Java. ຂ້ອຍສາມາດໃຊ້ພາກສ່ວນທີສາມ, ນຳ ໃຊ້ມັນ, ແລະໃຊ້ມັນ.” - Sudhendra U., ສະຖາປະນິກດ້ານວິຊາການຢູ່ Infosys

ເວທີ Databricks Data Intelligence ສະຫນອງການເຊື່ອມໂຍງພື້ນເມືອງກັບ Delta Lake, ເຮັດໃຫ້ການເຮັດທຸລະກໍາຂອງປະລໍາມະນູ, ຄວາມສອດຄ່ອງ, ການໂດດດ່ຽວ, ແລະຄວາມທົນທານ (ACID) ດ້ວຍການດໍາເນີນການຂໍ້ມູນທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ໃນທັງຂໍ້ມູນ streaming ແລະ batch. ນອກຈາກນີ້, Databricks ສະຫນອງຄວາມສາມາດໃນການແກ້ໄຂແລະການຕິດຕາມທີ່ຊັບຊ້ອນຫຼາຍໂດຍຜ່ານສະພາບແວດລ້ອມໂນ໊ດບຸ໊ກຂອງມັນ, ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ພັດທະນາສາມາດໂຕ້ຕອບໄດ້ໃນການພັດທະນາແລະແກ້ໄຂບັນຫາການຖ່າຍທອດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ມີການເບິ່ງເຫັນຫຼາຍຂຶ້ນໃນທໍ່ຂໍ້ມູນທັງຫມົດ.

ການຕັດສິນໃຈ

ເວທີ Databricks Data Intelligence ກາຍເປັນທາງເລືອກທີ່ຈະແຈ້ງໃນເວລາທີ່ທ່ານ:

1. ຈໍາ​ເປັນ​ຕ້ອງ​ຂະ​ຫຍາຍ​ການ​ດໍາ​ເນີນ​ງານ​ປະ​ສິດ​ທິ​ຜົນ​
2. ຄຸ້ມ​ຄ່າ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ງ່າຍ​ດາຍ​ແລະ​ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​
3. ຕ້ອງການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານ
4. ຕ້ອງການປະສິດທິພາບຄອມພິວເຕີໄວຂຶ້ນ
5. ຕ້ອງການການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນແບບລະອຽດ ແລະຄວາມປອດໄພ
6. ຕ້ອງການປະຊາທິປະໄຕຂໍ້ມູນໃນທົ່ວອົງການຈັດຕັ້ງ

ສະຫລຸບລວມແລ້ວ, ຈາກນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຜູ້ທີ່ບັນລຸ ROI ປະຈໍາປີ $ 75,000 ໂດຍການເຄື່ອນຍ້າຍຈາກກຸ່ມ Hadoop ຢູ່ໃນສະຖານທີ່, ໄປຫາທີ່ປຶກສາດ້ານເຕັກໂນໂລຢີທີ່ນໍາໃຊ້ສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດໃນເວລາພຽງ 15 ນາທີ, ຜູ້ໃຊ້ທີ່ແທ້ຈິງເນັ້ນຫນັກເຖິງຄວາມສາມາດຂອງ Databricks Data Intelligence Platform ເພື່ອສະຫນອງທັງການປະຕິບັດແລະ ຄ່າ. ວິທີການລວມຂອງແພລດຟອມຕໍ່ກັບວິສະວະກໍາຂໍ້ມູນ, ການວິເຄາະ, ແລະ AI ປະສົມປະສານກັບການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນແລະເຄື່ອງມືຄວາມປອດໄພ, ຄວາມສາມາດໃນການປັບຂະຫນາດທີ່ມີປະສິດທິພາບ, ແລະງ່າຍຕໍ່ການນໍາໃຊ້ຂະບວນການ - ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ຫນ້າສົນໃຈສໍາລັບອົງການຈັດຕັ້ງ.

ໃນຖານະເປັນຜູ້ອໍານວຍການຫນຶ່ງຂອງບໍລິສັດຊໍແວທີ່ສໍາຄັນໄດ້ວາງໄວ້, Databricks Data Intelligence Platform ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນ "ຮ້ານດຽວ" ທີ່ທີມງານສາມາດເຮັດສໍາເລັດຂະບວນການຂໍ້ມູນທັງຫມົດຂອງພວກເຂົາໂດຍບໍ່ຕ້ອງອອກຈາກເວທີ. ດັ່ງນັ້ນ, ເວທີ Databricks Data Intelligence ແມ່ນສໍາລັບອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ຊອກຫາການດຸ່ນດ່ຽງຄວາມສາມາດກ້າວຫນ້າທາງດ້ານປະສິດທິພາບໃນການດໍາເນີນງານ, ໃນຂະນະທີ່ວາງຕໍາແຫນ່ງທີມໃນທາງບວກສໍາລັບສິ່ງທ້າທາຍຂໍ້ມູນໃນອະນາຄົດ.