تعد Databricks منصة موحدة لتحليلات البيانات تمكن المؤسسات من الاستفادة الكاملة من البيانات الخاصة بها. من خلال توفير بيئة تعاونية لهندسة البيانات والتعلم الآلي والتحليلات، تُبسط Databricks التعقيدات المتعلقة بمعالجة البيانات الضخمة وتتيح للفرق العمل بسلاسة عبر مصادر البيانات المختلفة. تم بناء منصتها على Apache Spark، مما يسمح بمعالجة البيانات القابلة للتوسع والتحليلات في الوقت الفعلي، مما يسهل على الشركات استخلاص الرؤى القابلة للتنفيذ من بياناتها. هذه القدرة بالغة الأهمية في مشهد الأعمال السريع اليوم، حيث يمكن أن تؤثر اتخاذ القرار في الوقت المناسب بشكل كبير على الميزة التنافسية.

• المؤسسات (500+)

تتميز Databricks بشكل أساسي من خلال بنية Lakehouse، التي تجمع بين أفضل ميزات بحيرات البيانات ومستودعات البيانات. تتيح هذه البنية معالجة سلسة للبيانات المهيكلة وغير المهيكلة، مما يمكّن المؤسسات من إجراء تحليلات في الوقت الفعلي والتعلم الآلي على مجموعات بيانات ضخمة. على عكس مستودعات البيانات التقليدية التي تُحسِّن للبيانات المهيكلة، تدعم Databricks مجموعة واسعة من أنواع البيانات، بما في ذلك البيانات الخام، والصوت، والفيديو، والسجلات. تعزز قدراتها القوية بمزيد من الاستخدام لـ Apache Spark، الذي يوفر معالجة موزعة عالية الأداء ومعالجة في الوقت الفعلي، مما يجعلها مناسبة بشكل خاص لعمليات هندسة البيانات ومهام التعلم الآلي المعقدة. تُبرز Databricks أهمية التعاون والإنتاجية من خلال دفاتر الملاحظات التفاعلية، التي تدعم لغات برمجة متعددة مثل بايثون وR وScala وSQL. تتيح هذه الدفاتر التعاون في الوقت الفعلي بين فرق البيانات، مما يسمح بتجربة وابتكار أكثر كفاءة. بالإضافة إلى ذلك، تتضمن Databricks أدوات مدمجة لإدارة دورة حياة التعلم الآلي بالكامل مع MLflow، إلى جانب Delta Lake لضمان موثوقية البيانات من خلال معاملات ACID. مجموعة الميزات الشاملة هذه لا تُ streamline فقط تطوير التطبيقات المدفوعة بالبيانات، بل تعزز أيضًا الأمان من خلال بروتوكولات على مستوى المؤسسات مثل التحكم في الوصول القائم على الدور والتشفير.