Die Lakehouse-Plattform von Databricks

Eine offene, einfache Plattform zum Speichern und Verwalten all Ihrer Daten für all Ihre Analyse-Workloads

Delta Lake

Zuverlässigkeit und Leistung für Data Lakes

Zuverlässige Data Lakes

Delta Lake bringt Datenzuverlässigkeit und Skalierbarkeit zu Ihrem bestehenden Data Lake, mit einer transaktionellen Open-Source-Speicherschicht, die für den gesamten Datenlebenszyklus ausgelegt ist. Erfahren Sie mehr über Delta Lake.

Schnelle und effiziente Datenpipelines

Einfache Datenverarbeitung in der Infrastruktur mit automatischer Skalierung. Basierend auf dem hochoptimierten Apache Spark™ für bis zu 50-fache Leistungssteigerung. Erfahren Sie mehr über Apache Spark.

Data Science und Machine Learning

Übergreifende Zusammenarbeit im gesamten Data Science- und Machine-Learning-Lebenszyklus

Kollaborative Notebooks

Schneller Zugriff und Durchsuchen von Daten, Auffinden und Weitergeben neuer Erkenntnisse sowie gemeinsames Erstellen von Modellen mit Sprachen und Tools Ihrer Wahl. Erfahren Sie mehr zu Notebooks.

Optimierte ML-Umgebungen

Ein-Klick-Zugriff auf vorkonfigurierte ML-Umgebungen für augmentiertes Machine Learning mit modernsten und beliebten ML-Frameworks.
Mehr über ML Runtime erfahren.

Vollständiger ML-Lebenszyklus

Verfolgen und teilen Sie Experimente, reproduzieren Sie Durchläufe und verwalten Sie Modelle gemeinsam von einem zentralen Speicher aus, vom Experiment bis zur Produktion. Erfahren Sie mehr zu MLflow.

Business-Analytik

Vollständigere und aktuellere Daten, um Erkenntnisse für jedes Team zu gewinnen

Abfrage von Data Lakes mit SQL

Führen Sie SQL-Workloads direkt auf Ihrem Data Lake aus, um Ihre frischesten Daten abzufragen und zu analysieren - mit einem bis zu 9-fach besseren Preis-Leistungs-Verhältnis als bei herkömmlichen Cloud Data Warehouses.

Visualisieren und teilen Sie Erkenntnisse

Visualisieren Sie Abfrageergebnisse schnell und einfach und organisieren Sie die Visualisierungen in aussagekräftigen Dashboards, um Live-Einblicke mit Ihrem Team zu teilen, mit automatischen Warnungen bei kritischen Änderungen.

Umfassende Integration von BI-Tools

Nutzen Sie Ihre bevorzugten BI-Tools wie Tableau und Microsoft Power BI mit optimierten Konnektoren, die eine schnelle Leistung und niedrige Latenz zu Ihrem Data Lake bieten und für viele Nutzer gleichzeitig nutzbar sind.

Platform security and administration

Eine sichere und skalierbare Multi-Cloud-Plattform, auf der jeden Tag Millionen von Maschinen laufen

Platform Security

Give all your users the right access to the right data with comprehensive audit trails by using your existing cloud security policies and identity management system to create compliant, private, and isolated workspaces. Learn more about Platform Security.

360° Administration

Sie können kollaborative Arbeitsbereiche für jedes Projekt schnell ein- und ausschalten und sind gleichzeitig mit den richtigen Werkzeugen ausgestattet, um den Benutzerzugriff zu verwalten, die Ausgaben zu kontrollieren, die Nutzung zu überprüfen und die Aktivitäten in jedem Arbeitsbereich zu analysieren - und das alles bei nahtloser Durchsetzung der Benutzer- und Daten-Governance.
Erfahren Sie mehr über die 360°-Verwaltung.

Elastic Scalability

Use fully-configured data environments and API’s to quickly take initiatives from development to production. Once in production, data teams can use on-demand autoscaling to optimize performance and reduce down time of data pipelines and ML models in production by efficiently matching resources to demand. Learn more about Elastic Scalability.

Multi-cloud Management

Securely integrate a single platform into each cloud to enable your data teams to do data analytics and machine learning without asking your users to learn cloud-specific tools and processes. Learn more about Databricks for Microsoft Azure and Amazon Web Services.

Kundenerfolgsgeschichte

Comcast's Reise zum Aufbau einer agilen Daten- und KI-Plattform in großem Maßstab

In diesem Vortrag beschreiben Jim Forsythe und Jan Neumann die Daten- und Machine-Learning-Infrastruktur von Comcast, die auf der Analyseplattform Databricks von Unified Data basiert. Comcast verwendet Databricks, um die Machine-Learning-Modelle zu trainieren, die den Produkten zugrunde liegen, und um tiefere Einblicke in die Verwendung dieser Produkte durch die Benutzer zu gewinnen.

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