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Data + AI Summit is happening now

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데이터 사이언스

대규모 협업형 데이터 사이언스

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데모 예약

오픈 레이크하우스 토대를 기반으로 빌드한 협업형, 통합형 데이터 사이언스 환경을 이용해 데이터 준비부터 모델링, 나아가 인사이트 공유에 이르기까지 종단 간(E2E) 데이터 사이언스 워크플로를 간소화할 수 있습니다. 정리되고 안정적인 데이터, 미리 구성한 클러스터에 신속하게 액세스할 수 있으며 여러 언어를 지원하여 데이터 사이언스 팀에 최대한의 유연성을 보장합니다.

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데이터 사이언스 협업 차트

데이터 사이언스 워크플로 전체에 걸친 협업

Python, R, Scala 및 SQL로 협업 방식을 통해 코드를 쓰고, 대화형 시각화를 활용해 데이터를 탐색하며 Databricks 노트북으로 새로운 인사이트를 발견해보세요. 공동 작성, 메모 작성, 자동 버전 관리, Git 통합과 역할 기반 액세스 관리 등이 제공되므로 신뢰를 기반으로 안전하게 코드를 공유할 수 있습니다.

(인프라가 아닌)
데이터 사이언스 중심

이제는 노트북 컴퓨터의 데이터 용량에 제한을 받거나, 이용할 수 있는 컴퓨팅 파워로 행동 범위를 한정 짓지 않아도 됩니다. 로컬 환경을 금세 클라우드로 마이그레이션하고 노트북을 자동 관리형 클러스터에 연결하면 분석 워크로드를 필요에 따라 확장할 수 있습니다.

Databricks 사용법 알아보기 스크린샷

기술 로고

익숙한 로컬 IDE환경을 확장 가능한
컴퓨팅 환경에서도 그대로 활용하세요.

IDE 선택은 매우 개인적이며 생산성에 중대한 영향을 미칩니다. 즐겨 사용하는 IDE를 Databricks에 연결하여 무한한 데이터 스토리지와 컴퓨팅이 제공하는 이점을 그대로 누리세요. 아니면 Databricks 내에서 RStudio나 JupyterLab을 직접 이용해도 원활한 환경을 보장받을 수 있습니다.

데이터 사이언스에 적합하게
데이터 준비하기

배치, 스트리밍, 구조적 또는 비구조적 데이터 등 종류를 불문하고 모든 데이터를 Delta Lake 내 한 곳에 정리하고 카탈로그화하여 중앙집중형 데이터 스토어를 통해 기업 조직 내 어디에서나 검색 가능하게 할 수 있습니다. 데이터가 유입되면 자동 품질 검사를 실시해 데이터가 기대치에 부합하고 분석할 준비를 마쳤는지 확인합니다. 새로운 데이터와 추가적인 변환으로 인해 데이터가 발전함에 따라 데이터 버전 관리를 통해 규정 준수 요구 사항에 부합하도록 합니다.

택시 히트맵

새로운 인사이트 발견 및 공유

분석을 동적 대시보드로 간단하게 바꾸어 결과를 간편하게 공유하고 내보낼 수 있습니다. 대시보드는 항상 최신 상태로 유지되며 대화형 쿼리도 실행합니다. 역할 기반 액세스 관리를 통해 셀, 시각화나 노트북을 공유할 수도 있고 HTML와 IPython Notebook을 비롯한 여러 가지 형식으로 내보낼 수도 있습니다.

Shell
Shell 고객 사례

고객 사례

글로벌 인벤토리 관리 최적화

Shell에서는 데이터 사이언스를 활용해 운영 효율성을 개선하여 매년 수백만 달러를 절약하고 있습니다. 자세한 방법을 알아보세요.

Finra
Finra 고객 사례

고객 사례

통합형 데이터 사이언스 워크플로를 사용해 증권 시장 보호

FINRA에서는 크고 복잡한 SQL을 버리고 좀 더 효율적인 Python 기반 데이터 사이언스로 전향했습니다.

H&M Group
H&M Group

고객 사례

ML을 통한 패션 혁명

H&M 그룹에서는 Databricks로 운영 비용을 70% 절감했습니다. 그 방법을 알아보세요.

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