Unified Data Analytics Platform

Une seule plateforme collaborative dans le cloud pour le data engineering à très grande échelle et la data science

Workspace pour la data science

Collaboration sur toute la durée des cycles de machine learning et de données

Notebooks collaboratifs

Obtenez et explorez rapidement les données, repérez et partagez de nouvelles informations puis collaborez pour concevoir des modèles à l'aide de vos langages et outils de prédilection. En savoir plus sur les notebooks.

Des environnements ML optimisés

Accès en un clic à des environnements ML préconfigurés pour exploiter le machine learning augmenté grâce aux infrastructures ML modernes et populaires.
En savoir plus sur le runtime ML.

Un cycle de vie ML complet

Suivez et partagez des tests, reproduisez des déploiements et gérez des modèles en collaborant à partir d'un référentiel central, de la phase de test à la production.
En savoir plus sur MLflow.

Service de données unifié

Des données de haute qualité offrant d'excellents résultats

Des datalakes fiables

Delta Lake apporte fiabilité et évolutivité à votre datalake existant, par le biais d'une couche de stockage transactionnelle open source prenant en charge le cycle de vie complet des données. En savoir plus sur Delta Lake.

Des pipelines de données rapides et efficaces

Traitement simplifié des données sur une infrastructure qui s'adapte de façon automatique. Propulsés par une infrastructure Apache Spark™ hautement optimisée, pour des gains de performance jusqu'à 50 fois supérieurs. En savoir plus sur Apache Spark.

Des perspectives d'affaires plus larges

Tirez pleinement parti de votre datalake, notamment de vos données en streaming, et obtenez les visualisations et rapports BI les plus complets.

Service cloud pour entreprises

Un service multicloud, fortement évolutif et sécurisé, qui fait tourner des millions de machines chaque jour

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

Quickly spin up and down collaborative workspaces for any project while being equipped with the right tools to manage user access, control spend, audit usage, and analyze activity across every workspace, all while seamlessly enforcing user and data governance. Learn more about 360° Administration.

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.

Analyses métier

More complete and recent data to drive insights for every team

Success story

Le parcours de Comcast pour concevoir une plateforme d'IA et de données flexible, à grande échelle

Dans cet exposé, Jim Forsythe et Jan Neumann présentent l'infrastructure de données et de machine learning de Comcast, qui repose sur la plateforme d'analyse de données unifiées de Databricks. Comcast utilise Databricks pour entraîner et alimenter les modèles ML qui équipent ses produits, et pour mieux comprendre comment ces derniers sont utilisés.

Prêt à démarrer ?