Databricks
Databricks: 혁신적인 데이터 및 AI 플랫폼으로 비즈니스 가치 극대화
#Databricks #MachineLearning #BigData #DataWarehousing
Databricks는 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 이점을 결합하여 개발된 통합형 오픈 플랫폼입니다.
이 서비스를 통해 ETL부터 데이터 웨어하우징, 생성형 AI까지 다양한 데이터 및 AI 목표를 간편하고 신속하게 달성할 수 있습니다. Databricks는 데이터 과학자, 엔지니어, 분석가 등 모든 데이터 관련 역할에게 혁신적인 솔루션을 제공하여 데이터 기반의 비즈니스 가치를 극대화합니다.
이 서비스를 통해 ETL부터 데이터 웨어하우징, 생성형 AI까지 다양한 데이터 및 AI 목표를 간편하고 신속하게 달성할 수 있습니다. Databricks는 데이터 과학자, 엔지니어, 분석가 등 모든 데이터 관련 역할에게 혁신적인 솔루션을 제공하여 데이터 기반의 비즈니스 가치를 극대화합니다.
Databricks Lakehouse로 현 상황을 개선해 보세요.
현대 기업은 AI를 활용한 데이터 분석을 위해 다양한 데이터 플랫폼을 결합하여 복잡한 아키텍처를 구축하는 동안
불필요한 비용이 발생하고, 복잡성이 증가하며, 팀 생산성이 저하되고 있습니다.
또한, 다양한 데이터 플랫폼의 복잡한 구조로 인해 데이터 통합의 어려움을 겪고 있습니다.
Databricks는 이러한 도전을 극복하기 위해 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 핵심 장점을 통합하여 데이터 분석 및 AI를 위한 통합형 오픈 플랫폼을 개발했습니다.
Databricks 플랫폼은 ETL부터 데이터 웨어하우징, 생성형 AI까지 모든 단계에서 데이터 및 AI 목표를 손쉽게 달성할 수 있도록 지원합니다.
다양한 산업 분야에서 Databricks의 서비스를 활용하여 혁신적인 데이터 분석과 AI 경험을 만나보세요.
Databricks는 이러한 도전을 극복하기 위해 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 핵심 장점을 통합하여 데이터 분석 및 AI를 위한 통합형 오픈 플랫폼을 개발했습니다.
Databricks 플랫폼은 ETL부터 데이터 웨어하우징, 생성형 AI까지 모든 단계에서 데이터 및 AI 목표를 손쉽게 달성할 수 있도록 지원합니다.
다양한 산업 분야에서 Databricks의 서비스를 활용하여 혁신적인 데이터 분석과 AI 경험을 만나보세요.
활용 사례 01
Shell 사
페타바이트 단위의 데이터세트에 표준 BI툴을 활용하여 데이터를 모두가 활용할 수 있게 하고,
비용 절약을 하기 위해 Databricks를 활용하고 있습니다.
Use Cases
70+usecase들이 supplychain, 운영, 제품 개발, 마케팅 및 고객 경험에 영향
Challenges
대규모의 연결되지 않은 데이터 및 레거시 아키텍처로 인하여 ML에 어려움을 겪음
Solution
- Lakehouse 아키텍처를 통해 DW, BI, ML을 전부 DeltaLake 상에 통합하여 기존에 불가능했던 새로운 usecases 가능
- 넓은 범위의 워크로드 : IoT(machinery, smartmeters, etc), streamingvideo, internalreporting(HR/Finance), ETL 등
- 내부 의사결정을 위해 SQL분석 및 리포팅 사용
활용 사례 02
Rolls-Royce 사
예측 유지보수를 위한 인사이트를 얻는데 Databricks를 활용하여 기체 신뢰성을 개선하고 탄소 배출양을 절감하고 있습니다.
Use Cases
70+usecase들이 supplychain, 운영, 제품 개발, 마케팅 및 고객 경험에 영향
Why Databricks?
- Azure 상의 Lakehouse 플랫폼은 모든 비행 관련 데이터와 외부 환경 조건 데이터를 스트림에 통합하여 엔진 성능 문제점들을 예측
- DeltaLake는 usecase 들에 연관된 ML 워크로드들에 데이터를 공급하는 ETL 파이프라인을 지원
- MLflow 는 새로운 모델들의 배포를 빠르게 하고 발이 묶인 비행기들을 줄임
