Construirea inteligenței datelor cărămidă cu cărămidă: Din manualul de joc al Databricks

Când căutați să luați decizii bazate pe date, una dintre cele mai mari provocări este să vă dați seama cum să gestionați complexitatea datelor moderne. Nu este vorba doar de a avea instrumentele potrivite, ci de a reuni tot ceea ce aveți nevoie într-un singur loc. Datele vin în toate formele, dimensiunile și formatele și, cu cât colectați mai multe date, cu atât devine mai greu să gestionați, să analizați, să furnizați informații de afaceri și să construiți modele de încredere și de impact.

Diferiți membri ai echipei pot avea de-a face cu mai multe surse de date separate, aducând la masă seturi diferite de abilități și utilizând o întreagă varietate de instrumente disjunse, ceea ce poate duce la confuzie, întârzieri și inconsecvențe în rezultate. Și pe măsură ce datele dvs. cresc, crește și nevoia unei procesări mai rapide și a unei colaborări mai fluide.

Deci, cum transformați această complexitate într-un proces eficient, care permite echipei dvs. să ofere rezultate rapid și precis? Răspunsul constă în găsirea unei soluții care să integreze procesarea datelor, colaborarea, analiza și AI într-o singură soluție unificată, cum ar fi Databricks Data Intelligence Platform.

Analizând opțiunile

Databricks Data Intelligence Platform bifează toate căsuțele pentru multe CDO și echipe de date datorită capacității sale de a gestiona volume mari de date diverse, capabilităților sale de integrare, platformei sale unificate și capacității sale de a simplifica furnizarea de informații despre afaceri și proiecte de învățare automată.

Înțelegând ce oferă fiecare soluție și cum se aliniază cu obiectivele dvs., puteți lua o decizie mai informată despre care dintre ele vă va ajuta să deblocați întregul potențial al datelor și al echipei dvs.

• Performanță - Înțelegerea amănunțită a nevoilor dvs. de informații despre date vă va oferi un punct de plecare pentru a evalua nivelul de performanță de care aveți nevoie de la o soluție de informare a datelor. O platformă care este capabilă să proceseze și să analizeze cantități mari de date în mod eficient, va simplifica pașii necesari pentru a lua decizii precise, bazate pe date și va identifica modele și tendințe subtile pentru luarea deciziilor inteligente. De asemenea, permite companiilor să răspundă rapid la schimbările pieței prin procesare în timp real.

  
  

• Scalabilitate - Asigurarea că soluția este flexibilă pentru nevoile dumneavoastră organizaționale prin adaptarea datelor și a creșterii afacerii și permițând implementarea analizei avansate fără a compromite performanța sau eficiența operațională va economisi bani și efort pe termen lung.

  
  

• Capacități de integrare - Este esențial să evaluați soluția de informații privind datele pentru capacitatea sa de a se integra cu stiva dvs. actuală de tehnologie și orice posibile modificări viitoare, acolo unde este posibil. Fără capabilități solide de integrare, datele rămân izolate în sisteme separate, ceea ce face dificilă obținerea unei imagini complete asupra clienților și a operațiunilor de afaceri, efectuarea de analize cuprinzătoare sau automatizarea fluxurilor de lucru între sisteme. Întreprinderile moderne folosesc de obicei numeroase instrumente și aplicații specializate, iar capacitatea de a integra date din toate aceste surse permite organizațiilor să mențină un control mai mare asupra datelor. Capacitățile puternice de integrare ajută, de asemenea, platformele de date, permițându-le să se adapteze la noile tehnologii și surse de date, menținând în același timp compatibilitatea cu sistemele vechi.

• Productivitate între echipe - Luați în considerare modurile în care diferitele echipe de date vor interacționa cu platforma de informații despre date. Atunci când o platformă se aliniază cu fluxurile de lucru, instrumentele și preferințele echipei, aceasta reduce frecarea în procesul general, accelerează timpul de implementare și scade probabilitatea erorilor. Prin sprijinirea utilizatorilor de date non-tehnice cu instrumente de inteligență încorporate care folosesc tehnologiile AI generative (GenAI), datele sunt cu adevărat democratizate și echipele non-inginerești sunt împuternicite să exploreze și să operaționalizeze datele pentru nevoile lor specifice. În mod similar, pentru dezvoltatori, oferind suport pentru limbaje de programare familiare, oferind documentație clară, oferind API-uri intuitive și integrându-se cu instrumente de dezvoltare populare, platformele de date pot permite dezvoltatorilor să se concentreze pe crearea de valoare, mai degrabă decât să se lupte cu infrastructura complicată sau paradigme nefamiliare.

• Guvernanța și securitatea datelor - Elementul central al unei strategii moderne de date este asigurarea că datele critice sunt guvernate și securizate. Acest lucru este determinat de necesitatea de a adera la standardele de conformitate cu reglementările (de exemplu, GDPR, HIPAA) concepute pentru a proteja datele sensibile și pentru a menține încrederea între părțile interesate, parteneri și clienți. O guvernanță eficientă a datelor ajută la definirea unor politici clare, la stabilirea responsabilității și la gestionarea calității datelor în întreaga organizație, dând putere organizațiilor să profite de toate promisiunile date cu transparență și încredere.

• Cheltuielile operaționale - Cheltuielile operaționale influențează direct costul total de proprietate și sustenabilitatea pe termen lung al unei infrastructuri de date, care este o caracteristică importantă în procesul de cumpărare a platformelor de date. Atunci când evaluați o soluție de informare a datelor, luați în considerare costurile inițiale de licențiere, timpul și resursele necesare pentru întreținere, actualizări, monitorizare, depanare, instruirea personalului și asigurarea fiabilității sistemului. O platformă care pare rentabilă inițial poate ajunge să fie mai costisitoare dacă necesită abilități specializate, intervenție manuală extinsă, procese complexe de integrare sau depanare frecventă. În plus, cheltuielile operaționale afectează productivitatea echipei, performanța sistemului și capacitatea dumneavoastră de scalare – alegerea unei platforme cu operațiuni simplificate și capabilități bune de automatizare poate elibera o echipă să se concentreze pe activități care adaugă valoare, mai degrabă decât pe sarcinile de întreținere de rutină.

Ce face Databricks Data Intelligence soluția potrivită pentru dvs.?

Databricks este o platformă cuprinzătoare de informații despre date care abordează eficient fiecare dintre factorii cheie de mai sus. Capacitățile sale de performanță sunt construite pe Apache Spark, permițându-i să proceseze și să analizeze seturi de date vaste rapid și eficient, asigurând informații în timp real care ajută companiile să rămână agile pe piețele aflate în schimbare rapidă.

Sistemul de calcul fără server a platformei bazate pe cloud acceptă nevoile tot mai mari de date și cerințele de afaceri în evoluție, permițând echipelor să-și scaleze operațiunile la cerere, fără a compromite performanța. Cu capabilitățile sale robuste de integrare, Databricks se conectează perfect cu o gamă largă de instrumente și surse de date, atât vechi, cât și moderne, asigurându-se că silozurile de date sunt eliminate și că toate sistemele lucrează împreună pentru a oferi o vizualizare unificată. Instrumentele de guvernanță a datelor încorporate în platformă permit organizațiilor să impună controale detaliate de acces și să mențină calitatea datelor, asigurându-se că datele sensibile sunt protejate și utilizate în mod responsabil.

Experiența de dezvoltare pe Databricks este simplificată, oferind suport pentru limbaje de programare populare precum Python și SQL, API-uri intuitive și instrumente puternice de învățare automată, ceea ce reduce frecarea echipelor de dezvoltare și accelerează implementarea. Cu instrumente integrate de inteligență a datelor bazate pe GenAI, Databricks ajută la democratizarea analizelor și a informațiilor pentru oricine din organizația dvs., cu o experiență de conversație puternică, care permite echipelor de afaceri să se implice cu datele lor prin limbaj natural. În cele din urmă, Databricks minimizează cheltuielile operaționale prin automatizarea multor procese de rutină, cum ar fi monitorizarea sistemului, actualizările și scalarea, permițând echipelor să se concentreze pe sarcini de mare valoare în loc de întreținerea manuală și, în cele din urmă, reducând costurile pe termen lung.

De ce excelează Databricks Data Intelligence Platform

În timp ce acești factori oferă un cadru solid pentru evaluarea platformelor de informații despre date, cel mai bun mod de a înțelege dacă o platformă vă satisface cu adevărat nevoile este să vă uitați la experiențele celor care au implementat-o deja. Examinând feedback-ul real de la organizațiile care folosesc Databricks, puteți obține o imagine mai clară a cât de bine se aliniază cu obiectivele dvs. și dacă poate aborda în mod eficient provocările specifice de gestionare a datelor cu care se confruntă echipa dvs.

1. Valori de succes din lumea reală

   
   

„Rentabilitatea investiției noastre a fost de ordinul a 75.000 USD pe an pentru o implementare. Am reușit să ne comutăm sarcinile de lucru de la un cluster Hadoop la fața locului, facturat departamentului nostru pentru mai mult de 100.000 USD pe an, la un spațiu de lucru Databricks în cloud pentru un sfert din această cheltuială.” - Tristan B., Data Scientist la o mare companie de software

„Îmi place Databricks datorită faptului că acum îl putem implementa în 15 minute și este gata de utilizare. Este foarte frumos, deoarece adesea ajutăm clienții noștri să implementeze prima lor platformă de date cu Databricks.” - Axel R., Tech Lead Consultant / Manager Data Engineering la Ekimetrics.

2. Controale de acces bazate pe roluri

„Caracteristicile de securitate ne permit să ne integrăm cu directorul activ și să atribuim diferite persoane la diferite baze de date.” - Juraj H., Solution Architect la o mare companie de asigurări

Databricks Data Intelligence Platform implementează controale granulare de acces bazate pe roluri (RBAC) care permit administratorilor să definească permisiunile la nivel de spațiu de lucru, cluster, notebook și date. Utilizatorilor li se pot atribui roluri specifice cu niveluri de acces personalizate, permițând organizațiilor să aplice principiul celor mai mici privilegii, menținând în același timp colaborarea securizată între echipe.

3. Performanță rapidă de calcul

„Cea mai valoroasă caracteristică a soluției provine din faptul că este destul de rapidă, mai ales în ceea ce privește caracteristicile precum calculul și părțile atomice ale citirii datelor pe orice soluție. Avem un cont de stocare și putem citi datele din mers și le folosim, deoarece acum avem catalogul unitar în Databricks, care este destul de bun pentru a vă oferi o perspectivă asupra metadatelor datelor pe care urmează să le procesați. ” - Karan S., analist de date la Allianz

Databricks Data Intelligence Platform folosește calcularea distribuită și Apache Spark optimizat pentru a procesa seturi de date masive la viteze remarcabile, economisind adesea timp pentru lucrări complexe de analiză. Motorul de fotoni al platformei, combinat cu capabilitățile Delta Lake, permite interogări SQL fulgerătoare și sarcini de lucru de învățare automată, menținând în același timp fiabilitatea și consistența datelor.

4. Ghișeu unic

„Cel mai important avantaj Databricks este că poți face totul în cadrul platformei. Nu trebuie să părăsiți platforma, deoarece este un ghișeu unic care vă poate ajuta să faceți toate procesele.” - Director la o mare companie de software pentru computer

Platforma Databricks Data Intelligence unifică ingineria datelor, analiza și IA pe o singură platformă, permițând echipelor să treacă fără probleme de la asimilarea și procesarea datelor la implementarea modelului de învățare automată, fără a comuta între mai multe instrumente. Arhitectura Lakehouse a platformei combină cele mai bune aspecte ale lacurilor de date și depozitelor, oferind în același timp funcții de securitate, guvernanță și colaborare la nivel de întreprindere, care o fac o soluție cuprinzătoare pentru nevoile de date ale organizațiilor.

5. Scalare rentabilă

„Este foarte simplu să utilizați Databricks Apache Spark. Este foarte bine ca execuția paralelă să crească volumul de lucru. În acest context, utilizarea se referă mai mult la mașinile virtuale.” - Nabil F., Chief Executive Officer la dotFIT, LLC

Arhitectura Delta Lake a platformei Databricks Data Intelligence permite o scalare eficientă din punct de vedere al costurilor prin optimizarea automată a costurilor de stocare prin compactarea fișierelor și omiterea datelor, în timp ce gestionarea automată a clusterelor a platformei reduce resursele neutilizate pentru a preveni cheltuielile risipitoare. Capacitatea de a separa calculul de stocare și de a folosi instanțe spot pentru încărcături de lucru necritice poate reduce și mai mult costurile în comparație cu soluțiile tradiționale locale.

Avantajele competitive ale Databricks

Foarte scalabil și nivel de securitate ridicat

„Ne-am uitat la alte soluții ca o comparație cu această soluție. Alegem acest produs deoarece oferea mai multă scalabilitate și un nivel mai ridicat de securitate, ceea ce este extrem de important în mediul nostru bancar.” - Shiva Prasad E., Vicepreședinte, Inginerie de date și analiză la o organizație mare de servicii

În esență, Databricks Data Intelligence Platform folosește arhitectura de calcul distribuită a Apache Spark, permițând organizațiilor să scaleze fără probleme atât resursele de calcul, cât și resursele de stocare în mod independent pe mai multe cloud-uri, ceea ce poate fi deosebit de avantajos pentru organizațiile cu nevoi complexe de procesare a datelor sau strategii multi-cloud. Capacitatea platformei de a optimiza automat configurațiile clusterului și de a scala resursele în sus sau în jos în funcție de cerințele încărcăturii de lucru ajută la menținerea eficienței costurilor în timp ce gestionează diferite cerințe de calcul.

Din punct de vedere al securității, Databricks Data Intelligence Platform oferă controale granulare ale accesului prin Unity Catalog, permițând organizațiilor să implementeze o gestionare precisă a permisiunilor în întreaga lor proprietate de date, de la date brute la modele ML.

Ușurință în utilizare

„Când ne-am uitat la Databricks, am evaluat câteva dintre celelalte soluții de pe piață. Am descoperit că Databricks a fost unul dintre cele mai ușor de utilizat.” - Anand S., inginer senior de date la PIMCO

Platforma Databricks Data Intelligence oferă o experiență mai simplificată și mai intuitivă în comparație cu alte soluții, în primul rând pentru că oferă un spațiu de lucru unificat în care inginerii de date, oamenii de știință și analiștii pot colabora folosind interfețe pentru notebook-uri familiare și instrumente bazate pe SQL fără a comuta între mai multe medii. Gestionarea automată a clusterelor a platformei și timpul de execuție optimizat Spark elimină o mare parte din complexitatea infrastructurii cu care se confruntă utilizatorii cu alte soluții, unde crearea conductelor necesită adesea mai multă expertiză tehnică și configurarea manuală a diferitelor componente.

Nivel ridicat de stabilitate și procesare rapidă

„Am trecut la Databricks [de la o soluție anterioară] pentru că vă poate calcula și transforma codul în cod gata de producție în foarte câteva secunde. De asemenea, stabilitatea este relativ ridicată.” - Jithin J., analist financiar 4 la Juniper Networks

Platforma Databricks Data Intelligence are performanțe de calcul mai bune datorită integrării sale native Apache Spark și arhitecturii cloud-first, permițând procesare paralelă masivă în clustere distribuite care pot fi scalate dinamic în funcție de cerințele încărcăturii de lucru. Capacitatea platformei de a utiliza Delta Lake pentru operațiuni optimizate de data lakehouse, combinată cu suportul său pentru accelerarea GPU și motorul fotoni pentru sarcinile de lucru SQL, permite organizațiilor să proceseze seturi de date la scară petabyte mai rapid decât o abordare tradițională de procesare în memorie.

Integrari mai bune

„Abilitatea de a transmite date în flux și funcția de ferestre sunt valoroase. Există o serie de puncte de integrare vizate, așa că aceasta este o diferență între Databricks și alte soluții. Intrarea sau ieșirea integrărilor sunt mai bune în Databricks. Este accesibil să utilizați oricare dintre Python sau chiar Java. Pot folosi terțul, îl pot implementa și îl pot folosi.” - Sudhendra U., arhitect tehnic la Infosys

Platforma Databricks Data Intelligence oferă integrare nativă cu Delta Lake, permițând tranzacții cu atomicitate, consistență, izolare și durabilitate (ACID) cu operațiuni de date fiabile atât în flux, cât și în loturi. De asemenea, Databricks oferă capabilități mai sofisticate de depanare și monitorizare prin mediul său notebook, permițând dezvoltatorilor să dezvolte și să depaneze în mod interactiv aplicațiile de streaming cu o mai mare vizibilitate asupra întregii conducte de date.

Luarea Deciziei

Platforma Databricks Data Intelligence devine alegerea clară atunci când:

1. Trebuie să scalați operațiunile în mod eficient
2. Valoarea implementării și gestionării simplificate
3. Doriți să reduceți cheltuielile operaționale
4. Aveți nevoie de performanțe de calcul mai rapide
5. Doriți guvernare și securitate granulară a datelor
6. Doriți să democratizezi datele în întreaga organizație

În concluzie, de la cercetătorul de date care a obținut un ROI anual de 75.000 USD prin migrarea de la un cluster Hadoop local, la consultantul tehnologic care implementează medii de producție în doar 15 minute, utilizatorii reali evidențiază în mod constant capacitatea Databricks Data Intelligence Platform de a oferi atât performanță, cât și valoare. Abordarea unificată a platformei cu privire la inginerie de date, analiză și inteligență artificială – combinată cu instrumentele sale de guvernare a datelor și de securitate, capabilități eficiente de scalare și proces ușor de implementat – o fac o alegere convingătoare pentru organizații.

După cum a spus succint un director al unei mari companii de software, Databricks Data Intelligence Platform servește drept „ghișeu unic” unde echipele își pot realiza toate procesele de date fără a părăsi platforma. Astfel, Databricks Data Intelligence Platform este pentru organizațiile care doresc să echilibreze capabilitățile avansate cu eficiența operațională, poziționând în același timp pozitiv echipele pentru provocările viitoare de date.