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    Databrick
    Warum sollte man Azure Databricks Services wählen, um Erkenntnisse zu gewinnen?
    • Einfacher Sprachwechsel
    • Nahtlose Integration mit Microsoft Stack
    • Es besteht keine Notwendigkeit für separate Umgebungen
    • Flexibel und einfach zu starten mit
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    Azure Databricks, ein auf Apache Spark basierendes Analysetool, bietet Unternehmen eine schnelle, einfache und kollaborative Methode, um Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. Dies hilft Organisationen, ihr volles Potenzial durch die Integration von Diensten wie nie zuvor auszuschöpfen. Der Vorteil dieser Spark-basierten Plattform liegt darin, dass sie die Verwendung gängiger Programmiersprachen wie Python, R und SQL (mit geringfügigen API-Anpassungen) für Analysezwecke ermöglicht.

    Mit Polestar Analytics als Ihrem Azure Databricks-Lösungspartner können Sie intelligentere KI-Lösungen entwickeln, skalierbare Lösungen erstellen und Daten mühelos transformieren, indem Sie eine Vielzahl von Datenspeichern wie Azure Synapse, Azure Cosmos DB, Azure Data Lake Storage, Azure Event Hubs und Azure Data Factory integrieren.

    Hauptmerkmale der Azure Databricks-Integration
    Apache Spark-Umgebung

    Nutzen Sie die Möglichkeiten von Spark und erkunden Sie Daten ohne Verwaltungsaufwand.

    Analysen für alle

    Führen Sie umfangreiche Datenverarbeitung für Batch-Workloads durch und ermöglichen Sie die Analyse Ihrer Daten.

    Sprachwahl

    Neben R, Python, Scala und SQL gibt es Deep-Learning-Bibliotheken wie PyTorch und TensorFlow.

    Interaktiver Arbeitsbereich

    Für die nahtlose Zusammenarbeit zwischen Data Scientists und Data Engineers mit Notebooks und Dashboards

    Native Integrationen

    Integration mit Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage, Azure ML und Power BI

    Sicherheit

    Erhalten Sie Sicherheit auf Unternehmensniveau mit Azure Active Directory-Integration, rollenbasierten Berechtigungen und Clustern.

    Azure Databricks
    Azure Databricks
    Azure Databricks für Big-Data-Analysen und KI

    Unsere Azure Databricks-Lösungen und -Services umfassen die Durchführung von Databricks-Migrationen und Eignungsanalysen. Dabei arbeiten wir mit Ihrem Unternehmen zusammen, um die Funktionen von Azure Databricks zu demonstrieren und zu implementieren. Zu den wichtigsten Services gehören:

    ETL-Streamverarbeitung

    Führen Sie Datenerfassung, ETL-Prozesse und Stream-Processing-Pipelines mit Azure Databricks durch, indem Sie diese mit Azure Machine Learning und MLflow kombinieren. Erstellen und teilen Sie Machine-Learning-Anwendungen und KI-Lösungen in wenigen Minuten mit zuverlässiger Datenverarbeitung.

    Data Science & ML

    Erstellen und implementieren Sie KI- und ML-Lösungen mit Azure Databricks – auch für Echtzeit-Streaming-Daten. Verwalten Sie Modelle, reproduzieren Sie Ausführungen und verfolgen Sie Experimente in einem kollaborativen Bereich. Integrieren Sie außerdem Azure Machine Learning für eine zentrale Registrierung Ihrer Pipelines, Modelle und Projekte.

    Power BI-Integration

    Durch die Integration von Azure Databricks mit Power BI können Sie die Leistungsfähigkeit von Databricks über Data Scientists hinaus steigern und sie auch Business-Anwendern zugänglich machen. Wir unterstützen Ihr Unternehmen bei der Anbindung Ihrer Databricks-Cluster an Power BI, um so aussagekräftigere Erkenntnisse zu gewinnen.

    Moderne Analysearchitektur mit Azure Databricks
    Azure Databricks
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    Häufig gestellte Fragen
    Azure Databricks bietet Unternehmen die neuesten Versionen von Apache Spark und leistungsstarke Clusterverwaltungsfunktionen. Damit lassen sich neue Cluster in Sekundenschnelle erstellen, nahtlos mit Open-Source-Bibliotheken verbinden, dynamisch skalieren und teamübergreifend nutzen. Dies ist besonders nützlich für umfangreiche Aufgaben, die keine separate Umgebung erfordern.
    Azure Data Factory dient primär der Datenintegration und -erfassung, während Azure Databricks eine kollaborative Plattform für Data Scientists und Ingenieure bietet, um ETL-Prozesse durchzuführen und Machine-Learning-Modelle zu erstellen. Ein wesentlicher Unterschied besteht darin, dass ADF Drag-and-Drop-Funktionen mit einer grafischen Benutzeroberfläche zur Visualisierung des Aufbaus von Datenpipelines nutzt, während Databricks für das Data Engineering auf Python, Spark, R, Java oder SQL setzt.
    Apache Spark, die Plattform, auf der Databricks basiert, ist ein Datenverarbeitungsframework, das sehr große Datensätze schnell verarbeiten und mithilfe von Verteilungstools auf mehrere Computer verteilen kann. Spark lässt sich auf verschiedene Weise einsetzen, beispielsweise mit Java, Scala, Python, R, SQL, Graphverarbeitung, maschinellem Lernen und Streaming-Daten.
    Databricks hat sich zum Ziel gesetzt, Analysen bereitzustellen, um die Probleme Ihres Teams zu lösen. Basierend auf der Apache Spark-Umgebung, die bei der Analyse großer Datenmengen schneller ist als das herkömmliche Hadoop MapReduce, bietet Azure Databricks einen interaktiven Arbeitsbereich für eine schnellere Zusammenarbeit, Datenexploration und -visualisierung.
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    • Mehr als 7 Jahre Berufserfahrung
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