Azure Databricks

Une plateforme d'analyses rapide, facile et collaborative, basée sur Apache Spark™ et optimisée pour Azure

Conçu en collaboration avec Microsoft, Azure Databricks combine le meilleur de Databricks avec le meilleur d'Azure pour donner aux clients de quoi accélérer l'innovation grâce à une installation en un clic, à un workflow simplifié et à un espace de travail interactif favorisant la collaboration entre data scientists, data engineers et business analysts.

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GAGNEZ EN PRODUCTIVITÉ ET FAVORISEZ LA COLLABORATION

  • Rassemblez les équipes au sein d'un espace de travail interactif. De la récupération des données à la création de modèles, utilisez les notebooks Databricks pour unifier les processus et déployer instantanément en production.
  • Lancez votre nouvel environnement Spark en un clic.
  • Intégrez sans effort votre infrastructure avec une grande variété de banques de données et de services tels qu'Azure SQL Data Warehouse, Azure Cosmos DB, Azure Data Lake Storage, Azure Blob storage et Azure Event Hub. Ajoutez instantanément des capacités d'intelligence artificielle (IA) et partagez des informations à l'aide d'une intégration enrichie avec Power BI.
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PARTEZ D'UN CLOUD SÉCURISÉ ET FIABLE

  • Protégez vos données et votre entreprise avec l'intégration Azure Active Directory, le contrôle par rôles et un SLA de niveau entreprise.
  • Gagnez en tranquillité d'esprit avec des permissions utilisateurs fines qui permettent un accès sécurisé aux données, tâches, clusters et notebooks Databricks.
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ÉVOLUTION ILLIMITÉE

  • Faites évoluer vos projets d'analyses et de data science au niveau global.
    Concevez et innovez plus vite grâce aux capacités de machine learning.
  • Ajoutez instantanément de la capacité. Réduisez les coûts et la complexité à l'aide d'une plateforme native dans le cloud et entièrement administrée.
  • Ciblez des données ou des projets de toute taille à l'aide d'un ensemble complet de technologies d'analyses comprenant SQL, le streaming, MLlib et Graph.
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WEBINAIRE À LA DEMANDE

Cas d'utilisation d'analyses en streaming sur Apache Spark™
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