Databricks
פלטפורמת Lakehouse מאוחדת להנדסת דאטה, מדע נתונים ובינה מלאכותית - מבוססת Apache Spark ורצה על כל ענן.
מה זה Databricks?
Databricks היא פלטפורמת דאטה מאוחדת שנבנתה על ידי יוצרי Apache Spark, ומיישמת את ארכיטקטורת ה-Lakehouse: שילוב של הגמישות והעלות הנמוכה של אגם נתונים (Data Lake) עם הביצועים והאמינות של מחסן נתונים (DWH). על גבי פלטפורמה אחת מתבצעים תהליכי ETL, ניתוח SQL, למידת מכונה ופרויקטי AI - כשכל הצוותים עובדים על אותם נתונים.
ארכיטקטורת Medallion - שלוש שכבות
הנתונים זורמים משכבה לשכבה בתהליך מבוקר: כל שכבה מוסיפה איכות, אמינות וערך עסקי - עד לטבלאות ה-Gold שמזינות את הדוחות, הדשבורדים ומודלי ה-AI.
מתי נבחר Databricks?
- נפחי דאטה גדולים או מקורות מגוונים - כולל נתונים לא-מובנים (קבצים, לוגים, טקסט)
- צורך בעיבוד בזמן אמת - סטרימינג והתראות
- פרויקטים של מדע נתונים, למידת מכונה ו-GenAI לצד ה-BI
- אסטרטגיית מולטי-קלאוד - אותה פלטפורמה על Azure, AWS או GCP
- דרישות ממשל נתונים מתקדמות - הרשאות, Lineage וקטלוג מרכזי
Databricks ו-BI - איך זה מתחבר?
שכבת ה-Gold של ה-Lakehouse משמשת מקור נתונים ישיר ל-Power BI ולכלי BI נוספים. כך הארגון נהנה מדוחות מהירים ואמינים - על גבי תשתית אחת שמשרתת גם את צוותי הדאטה וגם את פרויקטי ה-AI.
מה אנחנו מציעים?
- אפיון והקמה של סביבת Databricks - מהחיבור למקורות ועד שכבת ה-Gold
- פיתוח Lakehouse מקצה לקצה - ארכיטקטורה, פיתוח ותחזוקה
- הגירה ממחסן נתונים קיים לארכיטקטורת Lakehouse
- חיבור ה-Lakehouse לדוחות ודשבורדים ב-Power BI
- פיתוח מערכות AI על גבי הדאטה הארגוני
יתרונות הפתרון
Lakehouse מאוחד
מחסן נתונים ואגם נתונים בפלטפורמה אחת - בלי לבחור ביניהם
Apache Spark מנוהל
עיבוד נתונים בקנה מידה גדול, ללא ניהול תשתיות
Delta Lake
אמינות ACID, ניהול גרסאות והיסטוריה על אגם הנתונים
מולטי-קלאוד
רץ על Azure, AWS ו-Google Cloud - בהתאם לתשתית הארגון
ML ו-AI מובנים
MLflow, מודלים של למידת מכונה ו-GenAI על הדאטה הארגוני
Unity Catalog
ממשל נתונים, הרשאות ושושלת נתונים (Lineage) במקום אחד
שנתחיל?
ספרו לנו על האתגר העסקי שלכם — נחזור אליכם עם הצעה מותאמת אישית, ללא התחייבות.
- ייעוץ ראשוני ללא עלות
- מענה תוך יום עסקים אחד
- ליווי אישי לאורך כל הדרך