x
    Databrick
    Varför välja Azure Databricks Services för att få tillgång till insikter?
    • Enkelt växling mellan språk
    • Sömlös integration med Microsoft Stack
    • Inget behov av separata miljöer
    • Flexibel och enkel att komma igång med
    Skaffa dig konsulttjänster från Azure-brickor

    Azure Databricks, ett Apache Spark-baserat analysverktyg, erbjuder en snabb, enkel och samarbetsinriktad metod för företag att få insikter från sina data. Detta hjälper organisationer att förverkliga sin fulla potential genom att integrera tjänster som aldrig förr. Fördelen med att använda denna Spark-baserade plattform är att den tillåter användning av vanliga programmeringsspråk som Python, R och SQL (med små modifieringar med API:er) för analysändamål.

    Med Polestar Analytics som din Azure Databricks-lösningspartner kan du utveckla smartare AI-lösningar, bygga skalbara lösningar och transformera data enkelt genom att integrera med en mängd olika datalager som Azure Synapse, Azure Cosmos DB, Azure Data Lake Storage, Azure Event Hubs och Azure Data Factory.

    Viktiga funktioner i Azure Databricks-integrationen
    Apache Spark-miljön

    Utnyttja funktionerna i Sparks och utforska data med nollhantering

    Analys för alla

    Utför storskalig databehandling för batch-arbetsbelastningar och aktivera analyser av dina data

    Val av språk

    Förutom R, Python, Scala och SQL finns det djupinlärningsbibliotek som Pytorch och Tensor Flow.

    Interaktiv arbetsyta

    För sömlöst samarbete mellan dataforskare och dataingenjörer med anteckningsböcker och dashboards

    Inbyggda integrationer

    Integrera med Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage, Azure ML och Power BI

    Säkerhet

    Få säkerhet i företagsklass med Azure Active Directory-integration, rollbaserade behörigheter och kluster

    Azure Databricks
    Azure Databricks
    Azure Databricks för stordataanalys och AI

    Våra Azure Databricks-lösningar och tjänster inkluderar genomförande av Databricks-migrering och anpassningsanalys där vi samarbetar med er organisation för att demonstrera och implementera funktionerna i Azure Databricks. Några av de viktigaste tjänsterna inkluderar:

    ETL-strömbehandling

    Utför datainmatning, ETL-aktiviteter och strömbehandlingspipelines med Azure Databricks genom att kombinera med Azure Machine Learning och MLflow. Bygg och dela maskininlärningsapplikationer och AI-lösningar på några minuter med pålitlig datateknik.

    Datavetenskap och maskininlärning

    Skapa och distribuera AI- och ML-lösningar med hjälp av Azure Databricks, även för strömmande data i realtid. Hantera modeller, reproducera körningar och spåra experiment i ett samarbetsutrymme. Integrera även med Azure Machine Learning för ett centralt register över dina pipelines, modeller och projekt.

    Power BI-integration

    Genom att integrera Azure Databricks med Power BI kan du förbättra prestandan hos Databricks bortom dataforskare och göra den tillgänglig för företagsanvändare. Vi kan hjälpa din organisation att ansluta dina Databricks-kluster till Power BI för att generera mer kraftfulla insikter.

    Modern analysarkitektur med Azure Databricks
    Azure Databricks
    Skaffa Azure Databricks-konsulttjänster
    Vanliga frågor
    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.
    Kom igång med din dataresa med Azure Databricks
    Börja din migreringsresa till Azure Cloud nu!
    Varför Polestar Solutions för era Azure Databricks-behov?
    • 7+ års yrkeserfarenhet
    • Certifierade Microsoft Azure-experter
    • Snabbare implementering
    • Toppleverantörer av molnlösningar
    • Kundsupport dygnet runt
    • Etablerad arkitektonisk planering
    • Låg migrationsrisk
    • Integrerade mikrotjänster