x
    Databrick
    Waarom kiezen voor Azure Databricks Services om waardevolle inzichten te verkrijgen?
    • Eenvoudig schakelen tussen talen
    • Naadloze integratie met Microsoft Stack
    • Geen aparte omgevingen nodig.
    • Flexibel en gemakkelijk om mee aan de slag te gaan.
    Ontvang adviesdiensten voor Azure Bricks

    Azure Databricks, een op Apache Spark gebaseerde analysetool, biedt bedrijven een snelle, eenvoudige en collaboratieve manier om inzichten uit hun data te halen. Dit helpt organisaties hun volledige potentieel te benutten door services als nooit tevoren te integreren. Het voordeel van dit Spark-platform is dat het gebruik van veelgebruikte programmeertalen zoals Python, R en SQL (met kleine aanpassingen via API's) voor analyses mogelijk maakt.

    Met Polestar Analytics als uw Azure Databricks-oplossingspartner kunt u slimmere AI-oplossingen ontwikkelen, schaalbare oplossingen bouwen en gegevens moeiteloos transformeren door te integreren met diverse gegevensopslaglocaties zoals Azure Synapse, Azure Cosmos DB, Azure Data Lake Storage, Azure Event Hubs en Azure Data Factory.

    Belangrijkste kenmerken van de Azure Databricks-integratie
    Apache Spark-omgeving

    Profiteer van de mogelijkheden van Spark en verken data zonder beheersinspanningen.

    Analyses voor iedereen

    Verwerk grootschalige gegevens voor batchworkloads en maak analyses mogelijk voor uw gegevens.

    Taalkeuze

    Naast R, Python, Scala en SQL zijn er ook deep learning-bibliotheken zoals PyTorch en TensorFlow.

    Interactieve werkruimte

    Voor een naadloze samenwerking tussen datawetenschappers en data-engineers met behulp van notebooks en dashboards.

    Native integraties

    Integreer met Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage, Azure ML en Power BI.

    Beveiliging

    Profiteer van bedrijfsbeveiliging met Azure Active Directory-integratie, op rollen gebaseerde machtigingen en clusters.

    Azure Databricks
    Azure Databricks
    Azure Databricks voor big data-analyse en AI

    Onze Azure Databricks-oplossingen en -services omvatten Databricks-migratie en geschiktheidsanalyse, waarbij we met uw organisatie samenwerken om de mogelijkheden van Azure Databricks te demonstreren en te implementeren. Enkele van de belangrijkste services zijn:

    ETL-streamverwerking

    Voer data-invoer, ETL-activiteiten en streamverwerkingspipelines uit met Azure Databricks in combinatie met Azure Machine Learning en MLflow. Bouw en deel machine learning-applicaties en AI-oplossingen in enkele minuten met betrouwbare data-engineering.

    Datawetenschap en machine learning

    Ontwikkel en implementeer AI- en ML-oplossingen met Azure Databricks, zelfs voor realtime streaminggegevens. Beheer modellen, reproduceer uitvoeringen en volg experimenten in een samenwerkingsomgeving. Integreer ook met Azure Machine Learning voor een centraal register van uw pijplijnen, modellen en projecten.

    Power BI-integratie

    Door Azure Databricks te integreren met Power BI kunt u de prestaties van Databricks verbeteren, niet alleen voor datawetenschappers, maar ook voor zakelijke gebruikers. Wij kunnen uw organisatie helpen uw Databricks-clusters te verbinden met Power BI voor het genereren van krachtigere inzichten.

    Moderne analysearchitectuur met Azure Databricks
    Azure Databricks
    Ontvang advies over Azure Databricks
    Veelgestelde vragen
    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.
    Begin uw datareis met Azure Databricks
    Begin nu met uw Azure Cloud-migratie!
    Waarom Polestar Solutions voor uw Azure Databricks-behoeften?
    • Meer dan 7 jaar professionele ervaring
    • Gecertificeerde Microsoft Azure-experts
    • Snellere implementatie
    • Toonaangevende aanbieders van cloudoplossingen
    • 24/7 Klantenservice
    • Vastgestelde architectonische planning
    • Laag migratierisico
    • Geïntegreerde microservices