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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 offers organizations the latest versions of Apache Spark and provides powerful cluster management capabilities that allow you to create new clusters in seconds, seamlessly connect with open source libraries, dynamically scale up and down, and share them across teams. This is especialy useful for massive jobs without a need for seperate enviroment.
    Azure Data Factory is primarily used for Data Integration and Ingestion whereas Azure Databricks provides a collaborative platform for Data Scientists and Engineers to perform ETL activities and build Machine Learning models. One of the key differences is that ADF uses drag and drop features with a GUI for visualizing building Data pipelines whereas Databricks uses Python, Spark, R, Java, or SQL for performing Data Engineering
    Apache Spark, the platform out of which Databricks is based out of, is a data processing framework that can quickly perform processing tasks on very large data sets, and can also distribute data across computers with distribution tools. Spark can be deployed in a number of ways with Java, Scala, Python, R programming, SQL, Graph processing, Machine Learning, and streaming data.
    Databricks aims to bring analytics to solve the problems of your team. Based on the Apache Spark environment which is faster than the traditional Hadoop MapReduce in analyzing data of large volumes, Azure Databricks brings an interactive workspace for faster collaboration, exploration, and visualization of data.
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    • Mehr als 7 Jahre Berufserfahrung
    • Zertifizierte Microsoft Azure-Experten
    • Schnellere Bereitstellung
    • Führende Cloud-Lösungsanbieter
    • Kundensupport rund um die Uhr
    • Etablierte Architekturplanung
    • Geringes Migrationsrisiko
    • Integrierte Mikrodienste