Des pipelines de données fiables en toute simplicité
Simplifiez l'ETL par batch et en streaming en automatisant la fiabilité et la qualité des donnée
LES ÉQUIPES LES PLUS PERFORMANTES CHOISISSENT DES PIPELINES DE DONNÉES INTELLIGENTSEncoder les bonnes pratiques des pipelines de données
Déclarez simplement les transformations de données dont vous avez besoin, et laissez les pipelines Delta Live Tables (DLT) faire le reste.
Efficacité de l'ingestion
La création de pipelines ETL prêts pour la production commence par l’ingestion. DLT permet une ingestion facile et efficace les data engineers, les développeurs Python, les data scientists et les analystes SQL. Chargez des données à partir de n'importe quelle source compatible avec Apache Spark™ sur Databricks, par batch, en streaming ou en CDC.
Transformation intelligente
En quelques lignes de code seulement, DLT détermine la meilleure façon de créer et d’exécuter vos pipelines de données en streaming ou en batch, afin d'optimiser automatiquement le coût ou la performance tout en minimisant la complexité.
Opérations automatisées
Les pipelines DLT simplifient le développement ETL en codifiant les bonnes pratiques dès le départ et en éliminant la complexité opérationnelle par l'automatisation. Grâce aux pipelines DLT, les ingénieurs peuvent se consacrer à fournir des données de haute qualité plutôt qu'à administrer et maintenir l'infrastructure des pipelines.
Pensé pour simplifier la création de pipeline de données
Créer et exploiter des pipelines de données n'a rien de simple, mais ce n'est pas une fatalité. DLT est conçu pour conjuguer simplicité et puissance pour mettre sur pied un ETL robuste en quelques lignes de code.Grâce à l'API unifiée de Spark pour le traitement par batch et en streaming, les pipelines DLT vous permettent d'alterner facilement entre les modes de traitement.
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Autres fonctionnalités
Rationalisez vos pipelines de données
Les tarifs basés sur l'utilisation permettent de maîtriser les dépenses
Ne payez que les produits que vous utilisez, à la seconde près.En savoir plus
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