Sissejuhatus: Tegelik küsimus, mis peitub Databricks Review taga
Iga muutus ettevõtte andmetes kujundab ümber mitte ainult seda, kuidas ettevõtted analüüsivad teavet, vaid ka seda, kuidas nad konkureerivad. Sobiv vaatenurk Databricks Review jaoks ei ole funktsioonide võrdlemine konkurentidega, vaid strateegiline mõju: kas Lakehouse'i arhitektuur pakub püsivat eelist võrreldes andmeladude, avatud formaatide ja pilveplatvormide tõmbejõuga? Selles ülevaates käsitletakse {Databricks}'i mitte tootepresentatsioonina, vaid ärimudeli ja ökosüsteemi mänguna. Põhiküsimus on lihtne: kas plahvatuslikult kasvavate struktureerimata andmete ja tehisintellekti töökoormuste maailmas loob {Databricks}'i {Lakehouse} koondumispunkti, mis aja jooksul suureneb?
Lühike vastus on jah – teatud mööndustega. {Databricks}'i tugevused avatud formaatide, ühtse halduse ja tehisintellekti-põhiste tööriistade osas on kooskõlas sellega, kuhu andmestik on teel. Kuid eelise säilitamine nõuab võitmist kolmes lahingus korraga: pilve lukustumise vastu, tehisintellekti lisavate andmeladude vastu ja kõikehõlmavate platvormide keerukuse maksu vastu.
See {Databricks} ülevaade hindab ettevõtet viie vaatenurga kaudu:
- Tehnoloogia arhitektuur: {Lakehouse}'i alused ja kompromissid
- Toote pindala: ETL, haldus, andmeladustamine ja AI
- Ökosüsteem ja standardid: {Delta}, {Unity} ning avatud vs. patenteeritud küsimus
- Majandus ja turuleminek: hinnakujunduse loogika, tarbimiskäitumine ja ettevõtte sobivus
- Strateegiline positsioneerimine: kus {Databricks} koondab väärtust – ja kus see riskib lahjenemisega
Kokkuvõte annab ülevaate tõenäolisest tööstuse tasakaalust: avatud, tehisintellektikeskne juhtpaneel mitme pilve salvestusruumi peal, spetsialiseerumisega äärealadel. Kas {Databricks} on see juhtpaneel, sõltub sellest, kui hästi suudab ta hallata keerukust, süvendades samal ajal arendajate armastust ja ettevõtete usaldust.
Taust: Sparkist Lakehouse'ini
{Databricks} sai alguse {Apache Spark}'i kommertsialiseerimisest, mis omakorda oli vastus {MapReduce} ajastu pakettöötluse piirangutele. {Spark} avas iteratiivse, mälusisese arvutuse, mis oli oluline, sest masinõppe ja voogedastuse töökoormused ei sobinud pärand-ETL-i ja BI jäikade mustritega.
Järgmine samm oli {Lakehouse}: andmete ühekordne salvestamine odavasse, elastsesse objektide salvestusruumi (S3, ADLS, GCS), kihistades samal ajal töökindlust ({Delta Lake}), haldust ({Unity Catalog}) ja jõudluse parandusi (vahemällu salvestamine, indekseerimine, vektoriseerimine), et pakkuda laosarnast analüüsi. Eesmärk: kõrvaldada andmesilod, võimaldada AI töötlemata ja täiustatud andmetel ning vältida müüja lukustumist avatud formaatide kaudu. Lühidalt, muuta andmejärv analüütika jaoks kasulikuks ja andmeladu tehisintellekti jaoks paindlikuks.
Ajalooliselt võitsid andmelaod lihtsuse ja SQL-analüüsi jõudluse osas; järved võitsid struktureerimata/ML-i paindlikkuse ja kulude osas. {Lakehouse} väidab mõlemat. Kas see väide peab paika, määrab {Databricks}'i pikaajalise positsiooni.
Metoodika: Strateegiale keskendunud Databricks Review
Selles ülevaates kasutatakse nelja hindamisraamistikku:
- Virna joondamine: kas {Databricks} sobib andmete raskusjõu suunaga (salvestus, arvutus, haldus, AI)?
- Koondumisteooria: kas {Databricks} koondab nõudlust suurepärase kasutajakogemuse ja ökosüsteemi kaudu, kogudes võimu tarnijate (pilvede) ja täienduste (BI, sissevõtmine) üle?
- Ülemineku kulu kaart: kui kallis on migratsioon mõlemas suunas (Databricks'i ja sealt tagasi) andmete, koodi ja toimingute osas?
- Ühikumajandus praktikas: kas hinnakujunduse konstruktsioonid on kooskõlas väärtuse realiseerimisega ETL-i, SQL-analüüsi ja AI järelduste/koolituse puhul?
Tõendid hõlmavad laialdaselt jälgitavaid tootefunktsioone (nt {Delta Lake}, {Unity Catalog}, {Photon}), turu omaksvõtmise mustreid ja ettevõtete rakendamise reaalsust. Rõhk on sellel, kuidas need tükid suhtlevad, et luua või õõnestada strateegilist eelist.
{Lakehouse}'i arhitektuur: tugevused ja kompromissid
{Lakehouse} on {Databricks}'i peamine uuendus. Kontseptuaalselt toetub see neljale sambale:
- Avatud salvestusruum: andmed asuvad pilveobjektide salvestusruumis, eraldades arvutuse salvestusruumist ja vähendades lukustumist.
- Tehinguformaat: {Delta Lake} lisab failidele ACID-semantika, skeemi jõustamise ja ajas rändamise.
- Elastne arvutus: mitu mootorit ({Spark}, {Photon}) skaleeruvad töökoormuste vahel üles ja alla.
- Ühtne haldus: {Unity Catalog} tsentraliseerib õigused, metaandmed ja päritolu.
Tugevused:
- Formaadi valikulisus: avatud failivormingute (Parquet, Delta) kasutamine tähendab andmete liikuvust ja mitme mootoriga ühilduvust.
- AI lähedus: struktureerimata ja poolstruktureeritud andmed elavad kõrvuti struktureeritud tabelitega, minimeerides liikumist ML ja LLM kasutusjuhtude jaoks.
- Jõudluse trajektoor: {Photon} ja päringute kiirendamine vähendavad lõhet spetsiaalsete andmeladudega paljude analüüsitöökoormuste jaoks.
Kompromissid:
- Operatiivne keerukus: Lakehouse'i võib olla raskem opereerida kui üheotstarbelist andmeladu, eriti ilma tugeva platvormi arvamuseta.
- SQL-i pinna katvus: kuigi see pidevalt paraneb, jääb SQL-i pariteet küpsete andmeladudega liikuvaks sihtmärgiks.
- Haldusulatus: {Unity Catalog} sihib laialdaselt – tabeleid, mudeleid, funktsioone ja nüüd ka AI artefakte –, mis tõstab töökindluse ja poliitikahaldamise lati kõrgemale.
Arhitektuuriline panus on see, et paindlikkus ja avatus suurendavad väärtust, kui AI muutub analüüsi jaoks keskseks. See tundub õige; küsimus on selles, kui palju keerukust suudab keskmine ettevõte taluda, et seda kasu saada.
Toote pindala: kus Databricks tegelikult konkureerib
{Databricks}'i toode ei ole üks asi; see on platvorm, mis hõlmab andmetöötlust, andmeladustamist ja AI-d. Osade hindamine selgitab tervikut.
- Andmetöötlus (ETL/ELT): Tugevad {Spark}-põhised torujuhtmed, {Auto Loader} inkrementaalseks sissevõtmiseks, {Delta Live Tables} deklaratiivsete torujuhtmete jaoks ja natiivsed konnektorid. Eelis on ulatus ja paindlikkus; hind on arendaja oskuste nõuded.
- SQL-analüüs/andmeladustamine: {Databricks SQL} pluss {Photon} tagab konkurentsivõimelise jõudluse paljude BI töökoormuste jaoks, kusjuures serverless valikud vähendavad opside üldkulusid. Lõhe võrreldes tipptasemel andmeladudega avaldub niši SQL-funktsioonides, ökosüsteemi integratsioonides ja ajalooliselt laokesksete meeskondade õppimiskõveras.
- Haldus ja kataloog: {Unity Catalog} on strateegiliselt oluline: see seob andmevara, päritolu, õigused ja nüüd ka mudeli artefaktid ühe juhtpaneeli alla. Nii muudab {Databricks} Lakehouse'i ettevõttele turvaliseks – ja kleepuvaks.
- ML/AI platvorm: {MLflow} integratsioon, funktsioonide salvestamise mustrid, märkmikud, mudeli teenindamine, vektorotsing ja üha enam LLM tööriistad. Andmete ja arvutuse lähedus on eristav tegur: koolitus ja järeldamine saavad kasu, kui platvorm, mis juhib andmeid, juhib ka mudeleid ja manuseid.
- Koostöö ja DevEx: Märkmikud, reposid, tööde orkestreerimine ja IDE integratsioonid. Tugevus andmetöötlusinseneride ja andmeteadlastega; jätkuv töö, mis on vajalik traditsiooniliste analüütikute ja tabelarvutuskesksete isikute rõõmustamiseks.
Teisisõnu, {Databricks} on horisontaalne platvorm, millel on sügavad juured inseneritöös ja ML-is. Selle praegune eesmärk on demokratiseerida neid võimalusi BI ja rakenduste meeskondade jaoks, loobumata oma avatud alustest.
Ökosüsteem ja standardid: Delta ja avatuse väide
Avatuse väide on selle Databricks Review jaoks keskne. {Delta Lake} kui avatud standard on oluline, sest see võimaldab mitme mootoriga juurdepääsu (Spark, Presto, Trino, DuckDB ja üha enam müüjapõhiseid lugejaid). {Unity Catalog}'i eesmärk on tagada järjepidev haldus kogu selle heterogeensuse ulatuses.
Sellel strateegial on kaks tagajärge:
- Ostja usaldus: Ettevõtted eelistavad vältida ühe müüja andmevangi. Avatud salvestuskiht vähendab tajutavat lukustumist, hõlbustades kasutuselevõttu.
- Konkurentsi paradoks: kui avatud tähendab, et teised saavad teie andmeid lugeda ja kirjutada, siis peab eristamine tulenema jõudlusest, haldusest ja tööriistadest – mitte andmete vangistamisest.
{Databricks} otsustab tahtlikult konkureerida platvormi kvaliteedi, mitte andmevormingu kontrolli alusel. See on kooskõlas koondumisteooriaga: ettevõte soovib koondada nõudlust, pakkudes parimat kogemust ja väärtust avatud infrastruktuuri peal. Risk on selles, et hüperskaalajad ja andmeladude rivaalid saavad ühendada samade andmetega ja pakkuda „piisavalt häid“ alternatiive, kasutades ära oma võrguefekte.
Majandus: hinnakujundus, tarbimine ja väärtusvõrrand
{Databricks} kasutab tarbimismudelit (DBU-d, serverless valikud), mis vastab elastsele arvutusele. See on üldiselt kooskõlas kliendi väärtuse realiseerimisega ETL-i pursetes, koolitustsüklites ja varieeruvates päringukoormustes. Äärmuslikud juhtumid ilmnevad siis, kui meeskonnad proovivad kasutada {Databricks}'i nagu staatilist, alati sees olevat andmeladu; sel hetkel tekivad kulude prognoositavuse probleemid.
Peamised majanduslikud punktid:
- Salvestusruum on odav, haldus on hindamatu: Andmete paigutamine objektide salvestusruumi hoiab toorkulud madalad; haldus ja jõudluse optimeerimine on see, mille eest kliendid maksavad.
- Lähenemise eelised: ühe platvormi kasutamine inseneritöö, BI ja AI jaoks vähendab platvormidevahelist liikumist, mis vähendab nii väljumiskulusid kui ka operatiivset takistust.
- Organisatsiooniline sobivus: {Databricks}'i majandus on kõige tugevam, kui inseneride juhitud meeskonnad orkestreerivad töökoormusi tõhusalt. Organisatsioonid, kes ootavad puhtalt iseteeninduslikku BI-d minimaalse andmetöötlusega, võivad maksta keerukuse preemiat.
Praktiline järeldus: {Databricks} tagab parima majanduse, kui kliendid võtavad Lakehouse'i omaks terviklikult, mitte olemasoleva laokeskse arhitektuuri külge.
Konkurentsimaastik: andmelaod, pilved ja punktilahendused
- Pilveandmelaod: Turuliidrid paistavad silma SQL-analüüsi, ökosüsteemi laiuse ja analüütikute kasutusmugavuse poolest. Nad lisavad kiiresti ML/AI funktsioone, kuigi sageli andmelaopõhise kujunduse lisandina. {Databricks}'i eelis on avatud vorming ja AI-põhine arhitektuur; vastukaaluks on andmelao lihtsus ja BI tööriistade võrguefekt.
- Hüperskaala pilveteenuse pakkujad: Pakuvad natiivseid analüüsipakette, patenteeritud serverless andmeteenuseid ja integreeritud identiteeti/haldust. Nende eelis on komplekteeritud hankimine, lähedus arvutusprimitiividele ja esimese osapoole integratsioonid. Nende nõrkus on mitme pilve kaasaskantavus ja aeg-ajalt aeglasem innovatsioon avatud ökosüsteemides.
- Avatud lähtekoodiga ja punktitööriistad: {Trino}, {DuckDB} ja spetsiaalsed vektorandmebaasid pakuvad spetsiaalsete tööde jaoks teravaid tööriistu. Need saavad kasu madalatest kuludest ja arendajate entusiasmist, kuid neil puudub sageli ettevõtte haldus ja platvormi sidusus.
{Databricks}'i strateegia on istuda pilvesalvestuse kohal kaasaskantava juhtpaneelina ja rakenduse/BI kihtide all teostus- ja haldussubstraadina. Lahinguvälja on see, kus elavad igapäevased kasutajad: kui analüütikud ja rakendusearendajad eelistavad alternatiive, kaotab juhtpaneel asjakohasuse, olenemata andmete avatusest.
Raamistik: Juhtpaneeli kiil
Kasulik mudel on Juhtpaneeli kiil:
- Andmepind: Objektide salvestusruum, failid, mudelid – toorsubstraat
- Juhtpaneel: Kataloog, õigused, päritolu, töökindlus, kulude kontroll
- Kogemuse pind: Märkmikud, SQL-redaktorid, armatuurlauad, rakenduste integratsioonid
{Databricks} investeerib palju juhtpaneeli ({Unity Catalog}), et muuta kogemuse pind järjepidevamaks, säilitades samal ajal valiku andmepinnal (Delta objektide salvestusruumis). Kui juhtpaneel on tugev, suurenevad üleminekukulud {Databricks}'i kasuks, sest haldus, päritolu ja mudelivara on sügavalt juurdunud ettevõtte töövoogudesse.
Strateegiline risk on üleküllus: kui juhtpaneel muutub liiga arvamuslikuks või rabedaks, suunavad meeskonnad selle ümber. Vastupidiselt, kui see on liiga õhuke, ei näe ostjad standardimiseks piisavalt väärtust. Optimaalne strateegia on paks, kuid avatud juhtpaneel: tugevad vaikeväärtused, rikkalikud API-d ja lai koostalitlusvõime.
AI töökoormused: kus Databricks saab juhtida
AI muudab arvutust. Traditsiooniline BI optimeerib ennustatavaid päringuid kõrgelt modelleeritud andmete kohta. LLM ja manustamise töökoormused eelistavad lähedust toor- ja poolstruktureeritud andmetele, kiiret iteratsiooni ja vektorotsingu võimalusi. {Databricks}'i {Lakehouse} sobib selleks hästi:
- Andmete ja mudeli artefaktide ühtne haldus vähendab vastavusriski.
- Koolitust ja järeldamist saab käivitada andmete lähedal, vähendades liikumist ja latentsust.
- Funktsioonide salvestusruumid ja Delta tabelid võimaldavad ML töövoogudes reprodutseeritavust.
Piirang on kasutatavus: AI praktikud saavad hakkama keerukusega; äriüksused vajavad kaitsepiirdeid ja UX-i. {Databricks}'i edu AI-s jälgib selle võimet abstraheerida keerukust ilma avatust ohverdamata. Auhind on märkimisväärne: saada ettevõtte AI torujuhtmete vaikimisi platvormiks, mitte ainult analüüsiks.
Rakendamise reaalsus: milline on suurepärane väljanägemine
Suure jõudlusega {Databricks}'i juurutamisel on tavaliselt need omadused:
- Selged Lakehouse'i piirid: määratletud pronks-hõbe-kulla muster andmete täiustamiseks
- Ühtne haldus {Unity Catalog}'is koos õiguste ja päritolu automatiseerimisega
- Serverless või õige suurusega klastrid automaatse skaleerimise ja kulude kaitsepiiretega
- Jagatud isiku mudel: insenerid omavad torujuhtmeid ja jõudlust; analüütikud tarbivad SQL-i lõpp-punktide kaudu; andmeteadlased ehitavad ja teenindavad mudeleid platvormis
- Tihe integratsioon olemasolevate BI tööriistadega, kus vaja, järkjärgulise üleminekuga platvormi-natiivsetele lõpp-punktidele, kui jõudlus ja funktsioonid küpsevad
Kui need tavad puuduvad, tundub platvorm raske. Kui need on olemas, täidab {Lakehouse} oma lubaduse: üks platvorm andmete ja AI jaoks koos sidusa halduslooga.
Strateegiline hindamine: kus Databricks'il on mõju
Koondumisteooria rakendamine: platvormid võidavad, koondades nõudlust suurepäraste kogemuste kaudu, seejärel avaldades võimu tarnijatele ja täiendustele. {Databricks}'i jaoks on tarnijad pilved ja arvutus; täiendused on BI tööriistad, sissevõtmise müüjad ja AI raamistikud.
- Pilvede üle: Avatud vormingud ja mitme pilve juurutused annavad {Databricks}'ile usutava läbirääkimiste mõjuvõimu; ettevõtted eelistavad kaasaskantavust ja {Databricks} arendab seda aktiivselt.
- Täienduste üle: {Unity Catalog} ja {MLflow} integratsioon süvendavad kinnitust; kui päritolu, õigused ja mudelid elavad {Databricks}'is, siis integreeruvad täiendavad tööriistad, mitte ei asenda.
- Kasutajate üle: Platvormi kasutuselevõtu tee algab andmetöötlusinseneridega ja laieneb analüütikutele ja rakenduste meeskondadele. Jätkusuutlik kasv sõltub hilisemate isikute rõõmustamisest ilma tuuma võõrandamata.
Strateegiline haavatavus on kogemuse pind: kui andmelaod või pilve-natiivsed paketid pakuvad „piisavalt head“ AI-d ja paremat analüütiku UX-i, saab {Databricks}'i marginaliseerida kui taustamootorit. Vastupidiselt, kui {Databricks} kinnitab juhtpaneeli ja pakub suurepärast SQL-i ja AI kasutatavust, saab sellest vaikimisi valik.
Databricks Review otsus
- Parim: Inseneride juhitud organisatsioonidele, kes hindavad avatust, vajavad AI/ML-i BI kõrval ja soovivad ühtset haldust andmete ja mudelite vahel.
- Vaata ette: Operatiivne keerukus ainult andmelaos kasutamise juhtumite puhul; tagada tugev platvormi omandiõigus, kulude kontroll ja halduse automatiseerimine.
- Konkurentsipositsioon: Tugev ja tugevnev AI-natiivsetes töökoormustes; usutav SQL-analüüsis; eelised avatud vormingute ja mitme pilve positsiooni kaudu.
{Lakehouse}'i tees peab paika: kui AI muutub keskseks, on paindlikkus ja haldus andmekihis olulisemad kui üheotstarbeline andmeladu. {Databricks} on selle teesi juhtiv teostus täna.
Praktiline ostujuhend: küsimused, mida küsida Databricks Review's
- Andmete mitmekesisus: Kas meil on olulisi struktureerimata ja poolstruktureeritud andmeid kõrvuti relatsiooniliste andmetega?
- AI ambitsioon: Kas me ehitame ML/LLM-i toega rakendusi, mis saavad kasu andmete/mudeli lähedusest?
- Haldusnõuded: Kas me vajame peeneteralisi, auditeeritavaid kontrolle andmete ja mudeli artefaktide vahel?
- Meeskonna koosseis: Kas meil on või plaanime ehitada võimekat andmetöötlusfunktsiooni?
- Tööriistade koostalitlusvõime: Kas meie BI ja rakenduste meeskonnad integreeruvad sujuvalt SQL-i lõpp-punktide ja API-de kaudu?
- Kulude distsipliin: Kas meil on protsesse automaatse skaleerimise, kohapealse kasutuse ja töökoormuse ajakava haldamiseks?
Kui vastused on pigem jah, on {Databricks} tõenäoliselt sobiv – ja strateegiline.
Kaalutlused laiemale tööriistakomplektile (sealhulgas Sider.AI)
Strateegilisest vaatenurgast saab analüütika üha enam alguse küsimustest, mitte skeemidest. Tööriistad, mis aitavad meeskondadel neid küsimusi struktureerida ja analüüsi kiiresti korrata, võivad Lakehouse'i väärtust suurendada. Mõelge Sider.AI peale: AI-toega analüüsi ja dokumentatsiooni sujuvamaks muutmisega keerukate andmevoogude ümber täiendab see Databricks'i avatud platvormi kiirema hüpoteeside loomise ja selgemate otsustusartefaktidega. Integratsioonipunkt ei ole Lakehouse'i asendamine, vaid äripäringute ja tehnilise teostuse vahelise silmuse kiirendamine. Tulevikuvaade: Tõenäoline tasakaal
Kõige tõenäolisem lõppseisund on avatud juhtimistasand pilveobjektide salvestusruumi peal, SQL-i, ML-i ja vektoriotsingu jaoks mõeldud modulaarsete arvutusmootoritega. Haldus on tsentraliseeritud; kogemused on mitmekesised. Databricks on positsioneeritud olema see juhtimistasand, kui ta säilitab kolm prioriteeti:
- Hoidke Unity Catalog avatud ja vastupidavana, esmaklassiliste API-de ja mootoriteülese haldusega
- Saavutage või ületage "piisavalt hea" SQL UX, säilitades samal ajal AI juhtpositsiooni
- Vähendage tajutavat keerukust arusaadavate vaikesätete kaudu, ohverdamata avatust
Kui Databricks suudab seda teostada, ei võida ta mitte ainult tehinguid; vaid kujundab ettevõtte andmekihi ümber Lakehouse'i kui AI vaikealuse.
Järeldus: Strateegia üle funktsioonide
Databricks'i ülevaade, mis loeb linnukesi, ei taba asja tuuma. Lakehouse on panus sellele, kus andmete väärtus suureneb, kui AI muutub normaalseks. Avatud salvestusruum vähendab lukustumist; tugev juhtimistasand suurendab seotust; AI-põhine disain hoiab platvormi oluliste töökoormuste lähedal. Risk on keerukus; võimalus on saada ettevõtte andmete ja AI koondumispunktiks.
Ostjate jaoks on õppetund viia arhitektuur vastavusse ambitsioonidega. Kui teie tulevik on AI-ga rikastatud rakendused ja ristmodaalsed analüüsid, pakub Databricks sidusat ja strateegiliselt kindlat teed. Kui teie vajadused on kitsad, võib andmeladu olla endiselt lihtsam. Kuid suund tööstuses on selge – ja see näeb välja väga sarnane Lakehouse'iga.
KKK
K1: Kas Databricks on andmeladu või andmejärve tööriist?
Databricks on Lakehouse'i platvorm, mis ühendab andmejärve paindlikkuse andmelao töökindlusega. See kasutab avatud salvestusruumi koos Delta Lake'iga ning lisab haldus- ja jõudluskihte, et toetada nii BI kui ka AI töökoormusi.
K2: Millal on Databricks parem kui traditsiooniline andmeladu?
Databricks paistab silma, kui teil on mitmekesised andmetüübid ja AI/ML ambitsioonid, mis nõuavad lähedust toor- ja rafineeritud andmetele. Puhtalt SQL-keskse BI puhul, kus on minimaalselt inseneritööd, võib traditsiooniline andmeladu olla lihtsam.
K3: Kuidas mõjutab Unity Catalog lukustumist ja haldust?
Unity Catalog tsentraliseerib õigused, päritolu ja metaandmed andmete ja mudeli artefaktide vahel, suurendades ettevõtte usaldust ja vahetuskulusid. Kuna andmed asuvad avatud vormingutes objektide salvestusruumis, on lukustumine salvestuskihis leevendatud.
K4: Millised on Databricks'i juurutamise kulukaalutlused?
Databricks kasutab elastse arvutusega joondatud tarbimise hinnakujundust, mis premeerib õige suurusega klastreid, automaatset skaleerimist ja töökoormuse ajastamist. Kulud võivad suureneda, kui seda kasutatakse nagu fikseeritud andmeladu ilma halduse ja optimeerimiseta.
K5: Kuidas toetab Databricks AI ja LLM kasutusjuhtumeid?
Platvorm paigutab andmed, funktsioonid ja mudelid ühtse haldusega koos, võimaldades treenimist, vektoriotsingut ja järeldamist ilma suure andmete liigutamiseta. See AI-põhine positsioon on Lakehouse'i lähenemisviisi peamine eelis.
