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LakeFlow Connect

모두를 위한 효율적인 수집 커넥터

분석 및 AI를 위한 기본 수집 커넥터를 사용하여 높은 효율로 데이터를 Data Intelligence Platform으로 가져올 수 있습니다. 몇 가지 간단한 단계만 거치면 복잡한 코드를 작성하거나 유지 관리하지 않고도 데이터를 수집하는 파이프라인을 구축할 수 있습니다. Data Intelligence Platform과 완전히 통합되므로 수집된 데이터를 인사이트로 변환하는 다운스트림 워크플로를 오케스트레이션하는 기능뿐만 아니라 통합 거버넌스 및 통합 가시성의 모든 이점을 바로 활용할 수 있습니다.

Insulet logo.

"Databricks의 새로운 Salesforce 수집 커넥터를 사용해 취약하고 문제가 될 수 있는 미들웨어를 제거하여 데이터 통합 프로세스를 크게 간소화했습니다. 이러한 개선으로 Databricks SQL이 Databricks 내에서 Salesforce 데이터를 직접 분석할 수 있습니다. 그 결과 데이터 실무자들은 이제 거의 실시간으로 업데이트된 인사이트를 제공하고 레이턴시를 며칠에서 몇 분으로 단축할 수 있게 되었습니다."

— Bill Whiteley, AI, 분석 및 고급 알고리즘 부문 수석 책임자, Insulet

An image of a Databricks icon representing better price-performance.

효율적인 증분 파이프라인

총 소유 비용을 낮추고 가치 실현 시간을 단축합니다.

Simple setup and maintenance

간단한 설정 및 유지 관리

데이터 엔지니어, 데이터 애널리스트 및 데이터 사이언티스트를 위해 데이터 액세스를 보편화합니다.

Unified orchestration, observability and governance

통합 오케스트레이션, 가시성 및 거버넌스

플랫폼에 기본으로 제공되는 정상 상태의 안전한 수집 파이프라인을 활용합니다.

LakeFlow Connect를 통한 데이터 수집

Data ingestion with LakeFlow Connectors
Ingest from a growing selection of data sources

증가하는 데이터 소스에서 수집

데이터를 최대한 활용한다는 것은 관리하는 모든 클라우드 스토리지, 데이터베이스, 비즈니스 애플리케이션에서 생성되는 데이터를 한 곳에 모아 가치 있는 인사이트와 혁신적인 AI로 전환할 수 있다는 의미입니다. 인기 있는 데이터 소스에 대한 다양한 커넥터 중에서 선택하여 데이터의 출처에 관계없이 데이터의 잠재력을 활용할 수 있습니다.

Efficient, incremental ingestion

효율적이고 점진적인 수집

스마트 최적화는 모든 사용 사례에 대해 최상의 결과를 제공하므로 다양한 데이터 소스에 대해 파이프라인을 최적화하는 데 시간을 할애할 필요가 없습니다. 증분 읽기 및 쓰기를 활용하면 수집 파이프라인에서 불필요한 작업을 피하고 새로운 데이터나 테이블 업데이트만 가져올 수 있습니다. 점진적 수집 방식은 더 빠르고 확장 가능하며 비용 효율적이면서도 다운스트림 소비를 위해 데이터를 최신 상태로 유지합니다.

An image of a Databricks workspace with a CSV file being read using Spark.

모든 실무자를 위한 셀프 서비스

모든 팀이 자신만의 맞춤형 수집 파이프라인을 정의하여 필요한 데이터에 액세스할 수 있도록 지원함으로써 조직 전반의 혁신 속도를 높일 수 있습니다. 데이터 엔지니어, 데이터 애널리스트, 데이터 사이언티스트 모두 빠르게 시작할 수 있는 노코드 환경의 이점을 누리고, 코딩 시간을 절약할 수 있는 간단한 API를 사용할 수도 있습니다. 또한 데이터를 이동하는 데 소요되는 시간을 줄이고 데이터를 사용하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있어 파이프라인 관리가 더 쉬워집니다.

Ingestion is only the beginning

수집은 시작에 불과

모든 데이터를 Data Intelligence Platform으로 효율적으로 가져오는 것은 데이터에서 가치를 추출하고 혁신을 가속화하는 첫 번째 단계일 뿐입니다. 분석 및 AI를 위한 고급 워크플로를 오케스트레이션하고 다운스트림의 점진적 변환을 활용합니다. Mosaic AI로 ML 및 GenAI 애플리케이션을 빌드 및 배포하거나 Databricks SQL로 데이터를 분석 및 시각화하여 실행 가능한 인사이트를 추출할 수 있습니다.

데이터를 원하는 대로 선택하세요.

여러 기술 파트너로 구성된 Databricks의 개방형 에코시스템을 통해 500개 이상의 사전 빌드된 추가 커넥터 중에서 데이터 엔지니어링의 모든 사용 사례를 충족하는 커넥터를 선택할 수 있습니다.

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