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Data Science

Data science collaborativa su larga scala

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L'intero flusso di lavoro di data science, dalla preparazione dei dati, passando per la modellazione, fino alla condivisione delle informazioni, può essere snellito con un ambiente di data science unificato, basato su una piattaforma lakehouse aperta. In questo modo si potrà accedere velocemente a dati puliti e affidabili, cluster preconfigurati e assistenza multilingua per offrire la massima flessibilità ai team di data science.

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Diagramma Collaborazione Data Science

Collaborazione lungo l'intero flusso di lavoro di data science

La soluzione consente di scrivere codice in maniera collaborativa in Python, R, Scala e SQL, esplorare i dati con visualizzazioni interattive e scoprire nuove informazioni con i notebook di Databricks. È possibile condividere codice in modo affidabile e sicuro con co-creazione, commenti, gestione automatica delle versioni, integrazioni Git e controllo degli accessi per ruoli.

Focalizzazione sulla data science (non sull'infrastruttura)

Non ci sono limiti imposti dalla quantità di dati conservabili nel proprio laptop o dalla capacità di calcolo disponibile. L'ambiente di lavoro locale può essere migrato velocemente in cloud, connettendo i notebook a cluster autogestiti per dimensionare i carichi di lavoro di analisi secondo necessità.

Schermata Impara a usare Databricks

Loghi tecnologie

Utilizzare l'ambiente di sviluppo IDE preferito con capacità di calcolo scalabile

La scelta dell'ambiente di sviluppo IDE (Integrated Development Environment) è molto soggettiva e incide pesantemente sulla produttività. Collegando il proprio IDE a Databricks si potrà beneficiare di capacità illimitate di stoccaggio dati e calcolo. In alternativa, si possono utilizzare RStudio o JupyterLab direttamente dall'interno di Databricks per ottenere un'esperienza fluida.

Preparare i dati per la data science

Tutti i dati (in batch o in streaming, strutturati o non strutturati) possono essere puliti e catalogati in un unico punto con Delta Lake ed essere accessibili all'intera organizzazione attraverso un data store centralizzato. Man mano che i dati affluiscono, i controlli di qualità automatici garantiscono che i dati siano conformi alle aspettative e pronti per l'analisi. Quando i dati si evolvono con l'acquisizione di nuovi dati e ulteriori elaborazioni, la gestione delle versioni assicura il rispetto delle esigenze di conformità.

Taxi Heat map

Scoprire e condividere nuove informazioni

I risultati possono essere facilmente condivisi ed esportati trasformando velocemente l'analisi in un dashboard dinamico. I dashboard sono sempre aggiornati e possono anche effettuare interrogazioni interattive. Celle, visualizzazioni e notebook possono essere condivisi con il controllo degli accessi per ruoli ed esportati in diversi formati, fra cui HTML e IPython Notebook.

Shell
Referenza Shell

REFERENZA

Ottimizzare la gestione d'inventario su scala globale

Shell risparmia milioni di dollari all'anno sfruttando la data science per migliorare le efficienze operative.

Finra
Referenza Finra

REFERENZA

Flussi di lavoro di data science unificati per proteggere i mercati dei titoli

FINRA è passata da un codice SQL voluminoso e complesso ad attività più efficaci di data science basata su Python.

Gruppo H&M
Gruppo H&M

REFERENZA

Rivoluzionare la moda con il ML

Il gruppo H&M ha ridotto i costi operativi del 70% con Databricks.

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