デ，タ活用におけるスケ，ラビリティは喫緊の課題です。企業の成長に伴ってデ、タは加速度的に膨大、複雑になり、迅速な、ノベ、ションの重要性も高まります。Databricksのレ. cerクハウスプラットフォ. cerムは,データ,分析,AIのためのシンプルでコスト効率の高い手段として,數千に及ぶデジタルネイティブな企業の生産性向上に貢獻しています。
オ，プンソ，スの柔軟性を活用した革新
スケ，ラブルなデ，タワ，クロ，ドの構築
迅速な知見の抽出
Mlを活用した次世代アプリの開発
數據庫を使ってみる
技術サポ，ト
デジタルネティブなビジネスのためのソリュションアキテクチャ
高パフォマンス，スケラブルなetlパプラン
エンドツーエンドのデータエンジニアリングとETLプラットフォームを構築することで,主要なクラウド上で価値のある知見を取得することに集中できるようになります。パプランの構築と維持，etlワクロドの実行が不要になります。
・Delta活動表、統一目錄、工作流など，実運用に適したルを活用できる。
·Gitとの統合，オ，ケストレ，ション，デ，タ品質管理などの堅牢な機能を利用できる。
・シンプルなアーキテクチャで,バッチ処理とストリーミング処理を統合し,データパイプラインの開発とテストを効率化。
Trino・Apache火花,轉眼間,Flinkなどで使用可能なオープンソースのファイルプロトコルである三角洲湖により，デ，タ品質とデ，タスキップの強化を確保。
SQLアナリティクスとデタウェアハウス
あらゆるデ，タの取り込み，変換，クエリを1の場所で容易に行うことができます。
・最大12倍の価格性能で,あらゆるSQLおよびBIアプリケーションを大規模に実行し,ガバナンスとセキュリティを確保。
·コンピュ、ティングリソ、スのロ、ドバランシングとスケ、リングを完全に管理し、高い並行処理を実現。
・カスタムビルドコネクタを使用して,オープンフォーマットやAPI,取り込み,変換,任意のBIツールを活用できる。
·サ、バ、レスコンピュ、ティングがリソ、ス管理を削減。
革新的な機械學習
レクハウスでの生産性とコラボレションを向上させて，機械學習とデタサエンスを加速させます。
·コラボレションルやグラスボックスアプロチのAutoMLのオプションを活用できる。
·デ，タや機能の準備，処理，管理をセルフサ，ビスで行い，モデルを管理。また，ホストされているフィ，チャストアも利用できる。
・Mlラ▪▪フサ▪▪クル実験から本番までMLflowを通じて標準化し，モデルパラメ，タ，メトリクス，テレ，ションを経時的に追跡可能。
・バッチまたはサーバーレスのリアルタイム休息エンドポイントを使用したモデルのデプロイメント。
數據庫で構築する次世代ビジネス
パ，トナ，およびプログラム
磚プラットフォームから直接,お気に入りのデータおよびAIツールやサービスを発見し,統合することができます。
業種別ソリュ，ション
次世代の業界リ，ダ，は，Databricksでデ，タ分析，AIソリュ，ションを構築しています。
