Databricks ist eine Plattform für Datenanalyse, maschinelles Lernen und kollaborative Arbeitsabläufe, die auf der Cloud basiert. Sie wurde von den Gründern des Apache Spark-Projekts entwickelt und ermöglicht Unternehmen, umfassende Datenlösungen zu implementieren, von der Datenintegration bis zur Modellentwicklung und ‑verwaltung.
Databricks ist eine Plattform für Datenanalyse, maschinelles Lernen und kollaborative Arbeitsabläufe, die auf der Cloud basiert. Sie wurde von den Gründern des Apache Spark-Projekts entwickelt und ermöglicht Unternehmen, umfassende Datenlösungen zu implementieren, von der Datenintegration bis zur Modellentwicklung und ‑verwaltung.
Databricks bietet eine umfassende Umgebung für Datenanalyse, maschinelles Lernen und kollaborative Projekte. Die Plattform integriert leistungsstarke Tools wie Apache Spark, Delta Lake und MLflow, um nahtlose Verbindungen zwischen Datenwissenschaftlern, Analysten und Ingenieuren zu schaffen. Die Plattform nutzt Apache Spark, um große Datenmengen schnell zu verarbeiten und leistungsstarke Algorithmen für maschinelles Lernen auszuführen. Delta Lake sorgt für die Sicherheit und Konsistenz der Daten und minimiert das Risiko von Datenverlusten.
Mit MLflow wird der gesamte Lebenszyklus von maschinellen Lernmodellen unterstützt – von der Entwicklung bis zur Bereitstellung und Verwaltung in Produktion. Mit Unity Catalog stellt Databricks zudem eine zentrale Data-Governance-Lösung bereit, die eine sichere Zugriffskontrolle, Auditierung und Nachverfolgbarkeit der Datenherkunft über alle Cloud-Umgebungen hinweg ermöglicht. Darüber hinaus unterstützt Databricks verschiedene Cloud-Anbieter wie AWS, Microsoft Azure und Google Cloud, um eine sichere und flexible Datenverarbeitung in der Cloud zu gewährleisten.
Insgesamt ist Databricks eine vielseitige Plattform, die den gesamten Datenlebenszyklus unterstützt und moderne Datenlösungen für Unternehmen ermöglicht.
Skalierbarkeit – Databricks skaliert nahtlos von kleinen Analysen bis zu großen, komplexen Datenprojekten.
Produktivität – Durch die einfache Bedienung und die umfangreichen Integrationen können Teams schneller Ergebnisse erzielen.
Flexibilität – Databricks bietet die Möglichkeit, alle Aspekte der Datenpipeline zu verwalten – von der Datenvorbereitung bis hin zur Analyse und Modellierung.
Security & Governance – Mit dem Unity Catalog bietet Databricks umfassende Sicherheits- und Governance-Funktionen, darunter rollenbasierte Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Audit-Logs für Daten und KI-Modelle.
KI- und ML-Integration – Mit integrierten Machine-Learning- und KI-Funktionen erleichtert Databricks die Entwicklung, das Training und den Betrieb von Modellen. Die Plattform unterstützt gängige Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-Learn und bietet automatisierte ML-Workflows zur Optimierung der Modellleistung.
Nahtlose Einbindung – Egal ob Greenfield-Ansatz oder Integration in eine bestehende Datenlandschaft: Databricks lässt sich über Partner Connect problemlos mit zahlreichen Tools und Plattformen verknüpfen.
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