Acquisisci e trasforma facilmente dati in batch e in streaming sulla Databricks Data Intelligence Platform. Organizza flussi di lavoro in produzione affidabili mentre Databricks gestisce automaticamente l'infrastruttura su larga scala e ti fornisce una governance unificata. Accelera l'innovazione aumentando la produttività del tuo team con un motore di intelligence integrato supportato dall'AI, in grado di comprendere i tuoi dati e le tue pipeline.
"Siamo in grado di acquisire enormi quantità di dati strutturati e non strutturati provenienti da sistemi diversi e di standardizzarli per creare modelli di ML che forniscono notifiche e consigli ai nostri dipendenti nei call center, in negozio e online."
Prodotti correlati
Dati attendibili provenienti da pipeline affidabili
La convalida integrata della qualità dei dati e la comprovata affidabilità della piattaforma aiutano i data team a garantire correttezza, completezza e attualità dei dati per i casi d'uso a valle.
Ottimizzazione del rapporto costo/prestazioni
L'architettura lakehouse serverless con data intelligence automatizza le complesse operazioni legate alla costruzione e all'esecuzione delle pipeline, eliminando le difficoltà e i costi legati alle ottimizzazioni manuali.
Accesso democratizzato ai dati
Consente ai professionisti dei dati di gestire pipeline in batch o in streaming acquisendo, trasformando e organizzando i dati in base alle loro attitudini tecniche, all'interfaccia preferita e alle necessità di ottimizzazione, il tutto su un'unica piattaforma.
Costruisci sulla Data Intelligence Platform
La Data Intelligence Platform è la base più idonea per costruire e condividere risorse di dati attendibili, con gestione centralizzata, massima affidabilità e tempi rapidi.
Pipeline di dati gestite
I dati devono essere acquisiti e trasformati in modo da poterli sfruttare per analisi e AI. Databricks offre potenti funzionalità di pipelining per ingegneri dei dati, data scientist e analisti con Delta Live Tables. DLT è il primo framework che adotta un semplice approccio dichiarativo alla costruzione di pipeline di dati in batch o in streaming, automatizzando al tempo stesso attività complesse come la gestione dell'infrastruttura, l'orchestrazione dei task, la gestione e la correzione degli errori e l'ottimizzazione delle prestazioni. Con DLT, gli ingegneri possono trattare i dati come codice e applicare best practice di ingegneria dei software come test, gestione, monitoraggio e documentazione degli errori, per implementare pipeline affidabili su larga scala.
"[DLT] permette ai team di collaborare proficuamente su base quotidiana per suddividere la pipeline in base alle diverse esigenze e ai carichi di lavoro."
— Dott. Chris Inkpen, Global Solutions Architect, Honeywell Energy & Environmental Solutions
Orchestrazione unificata dei flussi di lavoro
Databricks Workflows offre una soluzione di orchestrazione per dati e AI semplice e affidabile tramite la Data Intelligence Platform. Databricks Workflows consente di definire flussi di lavoro multifase per implementare pipeline ETL, flussi di lavoro di addestramento di ML e tanto altro, come funzionalità avanzate di controllo dei flussi. Supporta inoltre diversi tipi di attività e opzioni di attivazione. Come orchestratore nativo della piattaforma, Databricks Workflows fornisce anche una panoramica completa per monitorare e visualizzare l'esecuzione dei flussi di lavoro, oltre a funzionalità di notifica in caso di problemi. Le opzioni di compute serverless consentono di sfruttare la scalabilità intelligente e di eseguire le attività in modo più efficiente.
"Con Databricks Workflows abbiamo un ingombro tecnologico ridotto, il che si traduce sempre in implementazioni più rapide e agili. È molto più semplice quando hai tutto in un unico posto."
— Ivo Van de Grift, Data Team Tech Lead, Ahold Delhaize (Etos)
Basato sulla data intelligence
DatabricksIQ è il motore di data intelligence che porta l'AI in ogni componente della Data Intelligence Platform per aumentare la produttività dei data engineer attraverso strumenti come Databricks Assistant. Facendo leva sull'AI generativa e su una profonda comprensione dell'ambiente di lavoro, Databricks Assistant può generare o spiegare codice SQL o Python, rilevare problemi e suggerire soluzioni. Inoltre, DatabricksIQ comprende le pipeline e può ottimizzarle tramite funzionalità intelligenti di orchestrazione e gestione dei flussi, mettendo disposizione il compute serverless.
Motore di streaming di dati di nuova generazione
Apache Spark™ Structured Streaming è il sistema di elaborazione in streaming open source più popolare al mondo. È adottato in open source da numerose organizzazioni ed è la tecnologia che permette di costruire pipeline di dati in streaming su Databricks, la piattaforma migliore per eseguire carichi di lavoro Spark. Spark Structured Streaming offre un'unica API per elaborazione in batch e in streaming, agevolando l'implementazione di carichi di lavoro in streaming sul lakehouse senza dover modificare il codice o acquisire nuove competenze. Passa facilmente dall'elaborazione continua a quella attivata per ottimizzare latenza o costi.
Governance dei dati, affidabilità e prestazioni all'avanguardia
Scegliere Databricks per il data engineering ti permette di sfruttare al meglio i componenti che costituiscono le fondamenta della Data Intelligence Platform: Unity Catalog e Delta Lake. I dati grezzi vengono ottimizzati con Delta Lake, un formato di archiviazione open-source che garantisce affidabilità attraverso transazioni ACID e una gestione scalabile dei metadati con prestazioni ad altissima velocità. Unity Catalog ti offre una governance granulare per tutte le risorse di dati e AI, semplificando le modalità di governance con un unico modello omogeneo per scoprire, accedere e condividere i dati su diversi cloud. Unity Catalog garantisce inoltre supporto nativo per Delta Sharing, il primo protocollo aperto per la condivisione semplice e sicura dei dati con altre organizzazioni.
Integrazioni
Sfrutta un ecosistema aperto di partner tecnologici per realizzare un'integrazione diretta con gli strumenti di ingegneria dei dati leader di settore.
Acquisizione ed ETL di dati
+ Qualsiasi altro client compatibile con Apache Spark™️
Clienti
"Anche per le domande apparentemente più impegnative, ci basta chiamare un data engineer senza alcuna conoscenza del contesto, indirizzarlo a una pipeline di dati e ottenere rapidamente le risposte di cui abbiamo bisogno."
— Barb MacLean, Senior Vice President, Coastal Community Bank
"Delta Live Tables ha notevolmente accelerato la nostra velocità di sviluppo. In passato, dovevamo utilizzare complicati processi ETL per passare da dati grezzi a dati analizzati. Oggi svolgiamo questa operazione con un semplice Notebook e utilizziamo Delta Live Tables per trasformare i dati in Silver o Gold a seconda delle necessità."
— Advait Raje, Team Lead, Data Engineering, Trek Bicycle
"Utilizziamo Databricks Workflows come strumento di orchestrazione predefinito per eseguire processi ETL e abilitare l'automazione per circa 300 job, di cui circa 120 pianificati per l'esecuzione regolare."
— Robert Hamlet, Lead Data Engineer, Enterprise Data Services, Cox Automotive
"Il nostro obiettivo di ottimizzare il rapporto prezzo/prestazioni è stato pienamente soddisfatto da Databricks. La Data Intelligence Platform ci ha aiutato a ridurre i costi senza sacrificare le prestazioni su carichi di lavoro misti, permettendoci di ottimizzare le operazioni attuali e future su dati e AI."
— Mohit Saxena, Co-founder e Group CTO, InMobi
Domande frequenti
L'ingegneria dei dati è una pratica che consiste nel prendere dati grezzi da una sorgente ed elaborarli in modo che siano archiviati e organizzati per specifici casi d'uso a valle, quali analisi dei dati, business intelligence (BI) o addestramento di modelli di machine learning (ML). In altre parole, è il processo tramite il quale i dati vengono preparati in modo da poterne estrarre valore. Un esempio di modello comune di ingegneria dei dati è l'ETL (Extract, Transform, Load), una pipeline che estrae i dati da una sorgente, li trasforma e li carica (o li memorizza) in un sistema target, ad esempio un data warehouse.
