Demo Hub

Scopri in prima persona Databricks da una prospettiva pratica con questi semplici video. Ogni demo descritta di seguito è accompagnata da materiali quali notebook, video ed eBook, che consentono di provare a utilizzare Databricks in prima persona.

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Demo di prodotto

Demo Hub

Questa demo offre una panoramica della Lakehouse Platform di Databricks, spiegando come progetti open-source quali Apache Spark™, Delta Lake, MLflow e Koalas si inseriscono nell'ecosistema Databricks. Maggiori informazioni →

Questa demo illustra alcune funzionalità del nuovo Databricks SQL importanti per gli analisti di dati, fra cui il browser dati integrato, l'editor di query SQL con autocompletamento in diretta, gli strumenti integrati per la visualizzazione dei dati e le funzionalità flessibili per dashboard e avvisi. Viene inoltre spiegato come gli endpoint di Databricks SQL rappresentino una risorsa di calcolo ottimizzata per SQL, con alte prestazioni e bassa latenza, per alimentare strumenti BI esistenti come Power BI e Tableau. Maggiori informazioni →

Databricks Workflows

Databricks Workflows è il servizio di orchestrazione completamente gestito per tutti i dati, le analisi e l'AI. La stretta integrazione con la piattaforma lakehouse sottostante consente di creare ed eseguire carichi di lavoro in produzione affidabili su qualsiasi cloud, offrendo al tempo stesso un monitoraggio accurato e centralizzato, con la massima semplicità per gli utilizzatori finali.
Maggiori informazioni →

Questa demo propone un caso reale di data science e machine learning su Databricks, che mostra come diversi membri del team di gestione dei dati possono interagire e collaborare sulla piattaforma Databricks. Mostreremo anche come MLflow on Databricks semplifica e snellisce l'intero ciclo di vita del machine learning. Maggiori informazioni →

Con  Delta Lake su Databricks, si può costruire un'architettura lakehouse  che unisce il meglio dei data lake e dei data warehouse. Questa semplice piattaforma aperta conserva e gestisce tutti i dati e supporta tutti i casi d'uso per analisi e AI. Questa demo illustra le funzionalità di Delta Lake, fra cui elaborazione unificata di dati in batch e in streaming, applicazione ed evoluzione di schemi, "time travel" e supporto per comandi UPDATE, MERGE e DELETE. La demo presenta inoltre alcune migliorie in termini di prestazioni offerte da Delta Lake su Databricks. Maggiori informazioni →

Questa demo presenta Delta Live Tables, un servizio cloud che agevola l'utilizzo di funzionalità ETL (estrazione, trasformazione e caricamento) affidabili su Delta Lake. La soluzione aiuta i team di ingegneria dei dati a semplificare lo sviluppo ETL con un'interfaccia utente semplice e strumenti dichiarativi, a migliorare l'affidabilità dei dati attraverso regole definite di qualità dei dati e monitoraggio dei dati di qualità scadente, e a dimensionare le attività operative grazie alla visibilità approfondita offerta da un registro di eventi. Maggiori informazioni →

Databricks Auto Loader consente di acquisire in modo progressivo ed efficiente nuovi file di dati in batch e in streaming in tempo reale, inserendoli nelle tabelle Delta Lake non appena arrivano, in modo che le tabelle contengano sempre i dati più completi e aggiornati. Gli utenti di SQL possono utilizzare il semplice comando "COPY INTO" per inserire nuovi dati automaticamente nelle tabelle Delta Lake, senza dover tenere traccia di quali file sono già stati elaborati. Maggiori informazioni →








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Questa demo offre una panoramica della Lakehouse Platform di Databricks, spiegando come progetti open-source quali Apache Spark™, Delta Lake, MLflow e Koalas si inseriscono nell'ecosistema Databricks. Maggiori informazioni →

Questa demo illustra alcune funzionalità del nuovo Databricks SQL importanti per gli analisti di dati, fra cui il browser dati integrato, l'editor di query SQL con autocompletamento in diretta, gli strumenti integrati per la visualizzazione dei dati e le funzionalità flessibili per dashboard e avvisi. Viene inoltre spiegato come gli endpoint di Databricks SQL rappresentino una risorsa di calcolo ottimizzata per SQL, con alte prestazioni e bassa latenza, per alimentare strumenti BI esistenti come Power BI e Tableau. Maggiori informazioni →

Databricks Workflows

Databricks Workflows è il servizio di orchestrazione completamente gestito per tutti i dati, le analisi e l'AI. La stretta integrazione con la piattaforma lakehouse sottostante consente di creare ed eseguire carichi di lavoro in produzione affidabili su qualsiasi cloud, offrendo al tempo stesso un monitoraggio accurato e centralizzato, con la massima semplicità per gli utilizzatori finali.
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Questa demo propone un caso reale di data science e machine learning su Databricks, che mostra come diversi membri del team di gestione dei dati possono interagire e collaborare sulla piattaforma Databricks. Mostreremo anche come MLflow on Databricks semplifica e snellisce l'intero ciclo di vita del machine learning. Maggiori informazioni →

Con  Delta Lake su Databricks, si può costruire un'architettura lakehouse  che unisce il meglio dei data lake e dei data warehouse. Questa semplice piattaforma aperta conserva e gestisce tutti i dati e supporta tutti i casi d'uso per analisi e AI. Questa demo illustra le funzionalità di Delta Lake, fra cui elaborazione unificata di dati in batch e in streaming, applicazione ed evoluzione di schemi, "time travel" e supporto per comandi UPDATE, MERGE e DELETE. La demo presenta inoltre alcune migliorie in termini di prestazioni offerte da Delta Lake su Databricks. Maggiori informazioni →

Questa demo presenta Delta Live Tables, un servizio cloud che agevola l'utilizzo di funzionalità ETL (estrazione, trasformazione e caricamento) affidabili su Delta Lake. La soluzione aiuta i team di ingegneria dei dati a semplificare lo sviluppo ETL con un'interfaccia utente semplice e strumenti dichiarativi, a migliorare l'affidabilità dei dati attraverso regole definite di qualità dei dati e monitoraggio dei dati di qualità scadente, e a dimensionare le attività operative grazie alla visibilità approfondita offerta da un registro di eventi. Maggiori informazioni →

Databricks Auto Loader consente di acquisire in modo progressivo ed efficiente nuovi file di dati in batch e in streaming in tempo reale, inserendoli nelle tabelle Delta Lake non appena arrivano, in modo che le tabelle contengano sempre i dati più completi e aggiornati. Gli utenti di SQL possono utilizzare il semplice comando "COPY INTO" per inserire nuovi dati automaticamente nelle tabelle Delta Lake, senza dover tenere traccia di quali file sono già stati elaborati. Maggiori informazioni →

Demo dei partner

La Lakehouse Platform Azure Databricks offre il meglio di data lake e data warehouse su una piattaforma semplice, aperta e collaborativa che si integra in maniera sicura con i servizi Azure esistenti. Questa demo illustra molte delle integrazioni Azure Databricks più comuni, fra cui Azure Data Lake Storage (ADLS), Azure Data Factory (ADF), Azure IoT Hub, Azure Synapse Analytics, Power BI e altre. Maggiori informazioni →

Databricks gira su AWS e si integra con tutti i principali servizi utilizzati dalle aziende, come S3, EC2, Redshift e altri. La nostra piattaforma consente di combinare tutti questi servizi per costruire un'architettura lakehouse. Questa demo mostra come Databricks si integri con ognuno di questi servizi in modo semplice e diretto. Maggiori informazioni →

Promo integrazione Databricks su Google Cloud

Databricks su Google Cloud è un servizio sviluppato congiuntamente che consente di conservare tutti i dati su una piattaforma lakehouse semplice e aperta, che unisce il meglio di data warehouse e data lake. Unifica tutti i carichi di lavoro di analisi e AI su un'unica piattaforma. Grazie alla stretta integrazione con Google Cloud Storage, BigQuery e Google Cloud AI Platform, Databricks può girare perfettamente su tutti i servizi di gestione dati e AI su Google Cloud.

Scopri facilmente strumenti validati per gestione e analisi dei dati e AI, direttamente sulla piattaforma Databricks, e integra velocemente gli strumenti già in uso. Con Partner Connect, per l'integrazione di strumenti bastano pochi clic e le funzionalità del lakehouse possono essere ampliate velocemente. Maggiori informazioni →





La Lakehouse Platform Azure Databricks offre il meglio di data lake e data warehouse su una piattaforma semplice, aperta e collaborativa che si integra in maniera sicura con i servizi Azure esistenti. Questa demo illustra molte delle integrazioni Azure Databricks più comuni, fra cui Azure Data Lake Storage (ADLS), Azure Data Factory (ADF), Azure IoT Hub, Azure Synapse Analytics, Power BI e altre. Maggiori informazioni →

Databricks gira su AWS e si integra con tutti i principali servizi utilizzati dalle aziende, come S3, EC2, Redshift e altri. La nostra piattaforma consente di combinare tutti questi servizi per costruire un'architettura lakehouse. Questa demo mostra come Databricks si integri con ognuno di questi servizi in modo semplice e diretto. Maggiori informazioni →

Promo integrazione Databricks su Google Cloud

Databricks su Google Cloud è un servizio sviluppato congiuntamente che consente di conservare tutti i dati su una piattaforma lakehouse semplice e aperta, che unisce il meglio di data warehouse e data lake. Unifica tutti i carichi di lavoro di analisi e AI su un'unica piattaforma. Grazie alla stretta integrazione con Google Cloud Storage, BigQuery e Google Cloud AI Platform, Databricks può girare perfettamente su tutti i servizi di gestione dati e AI su Google Cloud.

Scopri facilmente strumenti validati per gestione e analisi dei dati e AI, direttamente sulla piattaforma Databricks, e integra velocemente gli strumenti già in uso. Con Partner Connect, per l'integrazione di strumenti bastano pochi clic e le funzionalità del lakehouse possono essere ampliate velocemente. Maggiori informazioni →

Demo degli Acceleratori Databricks

In questo Acceleratore Databricks mostriamo come usare la Lakehouse Platform di Databricks per meglio comprendere e quantificare l'impatto ESG di qualsiasi investimento, per generare alpha, ridurre il rischio reputazionale e mantenere la fiducia di clienti e azionisti. Maggiori informazioni →

In questo Acceleratore Databricks, mostriamo come utilizzare Apache Spark™ e Facebook Prophet™ per costruire decine di modelli previsionali di serie temporali in parallelo sulla Lakehouse Platform di Databricks. Maggiori informazioni →

Individua i clienti più preziosi e fedeli da più tempo. Scopri quali sono le priorità di assegnazione delle risorse e dove limitare la spesa per clienti poco redditizi, migliorando il ROI dei programmi di marketing. Maggiori informazioni →




In questo Acceleratore Databricks mostriamo come usare la Lakehouse Platform di Databricks per meglio comprendere e quantificare l'impatto ESG di qualsiasi investimento, per generare alpha, ridurre il rischio reputazionale e mantenere la fiducia di clienti e azionisti. Maggiori informazioni →

In questo Acceleratore Databricks, mostriamo come utilizzare Apache Spark™ e Facebook Prophet™ per costruire decine di modelli previsionali di serie temporali in parallelo sulla Lakehouse Platform di Databricks. Maggiori informazioni →

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