Fonctionnalités de Databricks

L’interface de rapports pour les rapports standard et en libre-service est intuitive et facile à utiliser.

Nécessite un nombre minimal d’étapes/clics pour répondre à la question de l’entreprise.

Offre une variété de formats de graphiques et de graphiques attrayants.

Les cartes de score suivent visuellement les KPI.

Fournit aux utilisateurs professionnels une interface pour concevoir, affiner et collaborer facilement sur leurs tableaux de bord

À l’aide de formules basées sur des éléments de données existants, les utilisateurs peuvent créer et calculer de nouvelles valeurs de champ.

Les utilisateurs professionnels ont la possibilité de filtrer les données d’un rapport en fonction de paramètres prédéfinis ou automodélisés.

Les utilisateurs peuvent explorer les données pour découvrir de nouvelles informations.

Possibilité de rechercher un ensemble de données global pour trouver et découvrir des données.

Possibilité pour les utilisateurs de partager les données et les rapports qu’ils ont créés dans l’outil de BI et en dehors de l’outil via d’autres plateformes de collaboration.

L’outil suggère automatiquement des types de données, des schémas et des hiérarchies.

Analysez les tendances actuelles et historiques pour faire des prédictions sur les événements futurs.

Communiquez des informations complexes clairement et efficacement grâce à des techniques graphiques avancées.

Capacité à gérer des ensembles de données volumineux, complexes et/ou cloisonnés.

Convertit les formats de données des données sources dans le format requis pour le système de création de rapports sans erreur.

Possibilité de (re)structurer les données de manière à permettre d’extraire des informations rapidement et avec précision.

Fournit aux utilisateurs professionnels une interface leur permettant de concevoir et d’affiner facilement leurs tableaux de bord et leurs rapports. (Ce que vous voyez est ce que vous obtenez)

Application Programming Interface - Spécification de la façon dont l’application communique avec d’autres logiciels. Les API permettent généralement l’intégration de données, de logique, d’objets, etc. avec d’autres applications logicielles.

Prend en charge les langages de programmation tels que Java, C ou Python. Prend en charge les langages frontaux tels que HTML, CSS et JavaScript

Offre aux développeurs la possibilité de glisser-déposer des morceaux de code ou des algorithmes lors de la création de modèles

Fournit aux utilisateurs des algorithmes prédéfinis pour simplifier le développement de modèles

Fournit de grands ensembles de données pour la formation de modèles individuels

Transforme les données brutes en fonctionnalités qui représentent mieux le problème sous-jacent aux modèles prédictifs

Offre des services de reconnaissance d’images

Offre des services de traitement du langage naturel

Offre des services de génération de langage naturel

Offre des réseaux de neurones artificiels pour les utilisateurs

Offre des services de compréhension du langage naturel

Fournit des capacités d’apprentissage profond

Gère l’application intelligente pour l’utilisateur, réduisant ainsi le besoin d’infrastructure

Permet aux utilisateurs d’insérer l’apprentissage automatique dans les applications d’exploitation

Fournit des applications et une infrastructure d’apprentissage automatique facilement évolutives

Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues.

Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix.

Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré.

Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning.

Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise.

Fournit des options de déploiement sur site.

Fournit des options de déploiement Cloud (Cloud privé ou public, Cloud hybride).

Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues.

Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix.

Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré.

Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning.

Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise.

Collecte, stockage et organisation de données massives et non structurées en temps réel

Facilite la diffusion des mégadonnées collectées dans les clusters de calcul parallèle

Crée un référentiel pour collecter et stocker des données brutes à partir de capteurs, périphériques, machines, fichiers, etc.

Aligne les workflows de traitement et de distribution sur Apache Hadoop

Aligne les workflows de traitement et de distribution sur Apache Hadoop

Facilite l’exécution et l’évolutivité de la solution à un grand nombre de machines et de systèmes

Organise les données collectées pour les solutions d’analyse de Big Data afin d’analyser, de manipuler et de modéliser

Aligne les workflows de traitement et de distribution sur Apache Hadoop

Déplace la collecte et le traitement de Big Data vers le cloud

Traite les charges de travail de données par lots, en temps réel et en streaming dans des systèmes uniques, mutualisés ou cloud

Facilite l’analyse de gros volumes de données en temps réel.

Permet à l’utilisateur d’interroger des données via des langages de requête tels que SQL.

Aligne les workflows de traitement et de distribution sur Apache Hadoop

Aligne les workflows de traitement et de distribution sur Apache Spark

Intègre des données provenant de plusieurs bases de données externes.

Facilite la diffusion des mégadonnées collectées dans les clusters de calcul parallèles.

Traite les données et représente les interprétations dans une variété de formats graphiques.

Enchaîne des fonctions et des jeux de données spécifiques pour automatiser les itérations d’analyse.

Isole certains jeux de données et facilite la gestion de l’accès aux données.

Permet à l’outil Big Data d’exécuter et d’enregistrer des données dans des applications externes.

Utiliser des blocs-notes pour des tâches telles que la création de tableaux de bord avec des requêtes et des visualisations prédéfinies et planifiées

Contrôler l’utilisation et les performances du modèle en production

Déployez des applications ML stratégiques où et quand vous en avez besoin

Comparez facilement les expériences (code, hyperparamètres, métriques, prédictions, dépendances, métriques système, etc.) pour comprendre les différences de performances du modèle.

Outils pour (re)structurer les données de manière à permettre d’extraire des informations rapidement et avec précision

Analyse les données pour trouver et recommander les segmentations de clientèle les plus rentables.

Outils pour créer et ajuster les flux de travail afin d’assurer la cohérence.

Présente les informations et les analyses de manière digeste, intuitive et visuellement attrayante.

Prend en charge la conformité aux normes PII, RGPD, HIPPA, PCI et autres.

Fournit des directives ou une formation liée aux exigences de conformité des données sensibles,

Permet aux administrateurs de définir des stratégies de sécurité et de gouvernance des données

Surveille la qualité des données et envoie des alertes en fonction des violations ou des abus

Organise les données collectées pour les solutions d’analyse de Big Data afin d’analyser, de manipuler et de modéliser

Facilite la diffusion des mégadonnées collectées dans les clusters de calcul parallèle

Compilez les données de tous les systèmes afin que les utilisateurs puissent facilement consulter les informations pertinentes.

Affichez les données de processus ETL via des rapports et des visualisations tels que des tableaux et des graphiques.

Enregistrez les données historiques ETL à des fins d’audit et de correction de données potentielles.

Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise.

Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique.

Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning.

Permet aux utilisateurs de gérer les artefacts de modèle et de suivre les modèles déployés en production.

Stocke les métadonnées de la base de données, c’est-à-dire les définitions des éléments de données, des types, des relations, etc.

Crée une copie de la base de données pour maintenir la cohérence et l’intégrité.

Permet aux utilisateurs de créer, mettre à jour et récupérer des données dans une base de données.

Définit la conception logique des données avant de générer les schémas.

Surveille et analyse les attributs critiques de la base de données tels que les performances des requêtes, les sessions utilisateur, les détails des blocages, les erreurs système, etc. et les visualise sur un tableau de bord personnalisé.

Permet aux utilisateurs de créer un glossaire de termes métier, de vocabulaire et de définitions à travers plusieurs outils.

Fournit un catalogue de données intégré intégré qui permet aux utilisateurs de localiser facilement les données dans plusieurs sources.

Surveille et nettoie les données à l’aide de règles métier et d’algorithmes analytiques.

Visualisez les flux de données et le traçage qui démontrent la conformité aux rapports et aux tableaux de bord via une console unique.

Fournit une fonctionnalité de traçabilité automatisée des données qui offre une visibilité sur l’ensemble du parcours de déplacement des données, de l’origine des données à la destination.

Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise.

Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique.

Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning.

Extrayez des données à partir de la ou des sources désignées, telles que des bases de données relationnelles, des fichiers JSON et des fichiers XML.

Nettoyez et reformatez les données extraites au format cible requis.

Chargez les données reformatées dans la base de données cible, l’entrepôt de données ou un autre emplacement de stockage.

Organisez les processus ETL pour qu’ils se produisent automatiquement selon le calendrier nécessaire (par exemple, quotidien, hebdomadaire, mensuel).

Capable d’augmenter ou de réduire la puissance de traitement en fonction du volume ETL.

Permet à l’utilisateur d’importer diverses sources de données pour une utilisation immédiate

Possibilité de connecter la plate-forme d’analyse à un large éventail d’options de connecteur pour les sources de données courantes, y compris les applications d’entreprise courantes.

Se connecte au logiciel de gouvernance des données d’entreprise ou fournit des fonctionnalités intégrées de gouvernance des données pour éviter l’utilisation abusive des données

À l’aide de formules basées sur des éléments de données existants, les utilisateurs peuvent créer et calculer de nouvelles valeurs de champ

Les utilisateurs professionnels ont la possibilité de filtrer les données d’un rapport en fonction de paramètres prédéfinis ou automodélisés.

Permet à l’utilisateur de combiner des données provenant de plusieurs sources dans un jeu de données fonctionnel.

Consolide, nettoie et normalise les données provenant de plusieurs sources disparates.

Permet d’économiser de la capacité de stockage et d’améliorer les performances des requêtes.

Élimine les incohérences et les doublons des données, garantissant ainsi leur intégrité.

Fonctions d’analyse basées sur SQL telles que les séries chronologiques, la correspondance de modèles, l’analyse géospatiale, etc.

Fournit des fonctionnalités intégrées telles que des algorithmes d’apprentissage automatique, des fonctions de préparation de données, l’évaluation et la gestion de modèles, etc.

Permet d’interroger des données sur des formats de données tels que parquet, ORC, JSON, etc. et d’analyser des types de données complexes sur HDFS

Intègre les données et les technologies liées aux données dans un environnement unique.

Fournit des fonctionnalités de gestion des métadonnées.

Donne à l'utilisateur la possibilité de gérer les flux de données grâce à une fonctionnalité en libre-service.

Automatise complètement les workflows de données de bout en bout tout au long du cycle de vie de l’intégration des données.

S’intègre aux flux de travail de science des données, au Machine Learning et aux capacités d’intelligence artificielle (IA).

S’intègre aux outils de BI pour transformer les données en informations exploitables.

Accélère le traitement des données et la capture de données non structurées, semi-structurées et en streaming.

Gère d’énormes volumes de données, haut de gamme ou bas de gamme selon la demande.

Permet le déplacement des données d’une base de données à une autre.

Fournit des fonctionnalités de sauvegarde et de récupération des données pour protéger et restaurer une base de données.

Permet aux utilisateurs d’accéder aux données et de travailler simultanément sur celles-ci, en prenant en charge plusieurs vues des données.

Chiffre et transforme les données de la base de données d’un état lisible en un texte chiffré de caractères illisibles.

Permet de modifier l’accès restreint des utilisateurs en fonction du niveau d’accès.

Politiques, procédures et normes de gestion et d’accès aux données.

Limite l’accès aux données au niveau de la cellule, masque ou masque des parties de cellules et chiffre les données au repos et en mouvement

Authentifie et autorise les individus à accéder aux données qu’ils sont autorisés à voir et à utiliser.

Aide à identifier et à gérer les rôles des propriétaires et des gestionnaires de données.

Aide à respecter les réglementations et les normes en matière de confidentialité des données.

Dédéfinit, valide et surveille les règles métier pour préserver l’état de préparation des données de référence.

Permet aux utilisateurs de créer et d’examiner des stratégies de données pour les rendre cohérentes dans toute l’organisation.

Fournit une plate-forme d’analyse flexible et performante pour prendre en charge la gestion des données et adopter la prise de décision basée sur les données.

Collectez et affichez des métriques à travers l’intégration des données via un tableau de bord.

Impliqué uniquement dans la surveillance des pipelines de données, l’envoi d’alertes et le dépannage des données.

Déploie des fonctionnalités de test telles que les tests de rapports, les tests Big Data, les tests de migration de données cloud, ETL et les tests d’entrepôt de données.

Prend en charge les plates-formes analytiques et les pipelines de données dans des environnements hybrides complexes.

Prend en charge la migration de composants ou de pipelines vers différents environnements cloud.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Permet de générer des images à partir d’une invite texte.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Garantit que le service est fiable et disponible en cas de besoin, minimisant ainsi les temps d’arrêt et les interruptions de service.

Permet à l’utilisateur de mettre à l’échelle efficacement l’entraînement des modèles, ce qui facilite le traitement de jeux de données plus volumineux et de modèles plus complexes.

Permet à l’utilisateur d’obtenir des réponses rapides et à faible latence pendant la phase d’inférence, ce qui est essentiel pour les applications en temps réel.

Offre à l’utilisateur un modèle de tarification transparent pour les appels d’API, ce qui permet une meilleure planification budgétaire et un meilleur contrôle des coûts.

Permet à l’utilisateur d’allouer des ressources de calcul en fonction de la demande, ce qui le rend rentable.

Permet à l’utilisateur de minimiser la consommation d’énergie pendant l’entraînement et l’inférence, ce qui devient de plus en plus important pour des opérations durables.

Offre à l’utilisateur la possibilité de déployer sur plusieurs fournisseurs de cloud, réduisant ainsi le risque de dépendance vis-à-vis d’un fournisseur.

Permet à l’utilisateur de se connecter de manière transparente à diverses sources de données et pipelines, simplifiant ainsi l’ingestion et le prétraitement des données.

Permet à l’utilisateur d’intégrer facilement les modèles d’IA générative dans les flux de travail et les systèmes existants via des API.

Aide l’utilisateur à maintenir la conformité avec le RGPD et d’autres réglementations en matière de protection des données, ce qui est crucial pour les entreprises opérant à l’échelle mondiale.

Permet à l’utilisateur de configurer des contrôles d’accès en fonction des rôles au sein de l’organisation, ce qui renforce la sécurité.

Garantit que les données sont chiffrées pendant le transit et au repos, offrant ainsi une couche de sécurité supplémentaire.

Fournit à l’utilisateur une documentation complète et claire, ce qui accélère l’adoption et le dépannage.

Permet à l’utilisateur d’évaluer le niveau de support de la communauté et les extensions tierces disponibles, ce qui peut être utile pour résoudre des problèmes et étendre les fonctionnalités.

Prend en charge la configuration à l'aide d'instructions en langage naturel.

les utilisateurs peuvent personnaliser le ton de l'agent.

Définition de garde-fous de sécurité clairs pour les actions des agents.

soutien sur le web, les applications mobiles, les applications de messagerie et d'autres canaux.

La personnalisation de l'image de marque de l'agent, y compris l'apparence visuelle et le style conversationnel.

Équipe les agents avec des capacités de réponse proactive basées sur des déclencheurs prédéfinis.

Facilite une escalade fluide vers des employés humains pour des problèmes complexes.

Fournit des analyses et des rapports sur la performance et les interactions des agents.

Offre aux agents la capacité de maintenir une conscience contextuelle à travers les interactions.

Assure la conformité aux exigences en matière de confidentialité des données et de gouvernance.

Automatise les flux de travail et les actions en fonction des réponses des agents.

l'utilisation des API pour la configuration avancée des agents.

Interopérabilité avec plusieurs plateformes pour des expériences unifiées.

Intègre les données CRM pour ancrer les réponses des agents dans le contexte commercial.

Capacité à effectuer des tâches complexes sans intervention humaine constante

Capacité à décomposer et planifier des processus en plusieurs étapes

Fonctionne sur plusieurs systèmes logiciels ou bases de données

Améliore la performance en fonction des retours et de l'expérience

S'engage dans une conversation semblable à celle des humains pour la délégation de tâches

Faites des choix éclairés en fonction des données disponibles et des objectifs

Capacité à effectuer des tâches complexes sans intervention humaine constante

Capacité à décomposer et planifier des processus en plusieurs étapes

Fonctionne sur plusieurs systèmes logiciels ou bases de données

Améliore la performance en fonction des retours et de l'expérience

Faites des choix éclairés en fonction des données disponibles et des objectifs

Capacité à effectuer des tâches complexes sans intervention humaine constante

Capacité à décomposer et planifier des processus en plusieurs étapes

Fonctionne sur plusieurs systèmes logiciels ou bases de données

Améliore la performance en fonction des retours et de l'expérience

Engage dans une conversation semblable à celle des humains pour la délégation de tâches

Anticipe les besoins et offre des suggestions sans être sollicité

Faites des choix éclairés en fonction des données disponibles et des objectifs

Capacité à effectuer des tâches complexes sans intervention humaine constante

Capacité à décomposer et planifier des processus en plusieurs étapes

Fonctionne sur plusieurs systèmes logiciels ou bases de données

Améliore la performance en fonction des retours et de l'expérience

Engage dans une conversation semblable à celle des humains pour la délégation de tâches

Anticipe les besoins et offre des suggestions sans être sollicité

Faites des choix éclairés en fonction des données disponibles et des objectifs

Permet aux utilisateurs non techniques de créer des tableaux de bord grâce à des interfaces intuitives de glisser-déposer.

Permet la génération automatique de rapports et la livraison planifiée aux parties prenantes

Permet d'intégrer des tableaux de bord et des analyses dans des applications externes avec une flexibilité de marque

Prend en charge l'intégration avec les principales sources de données telles que les entrepôts de données cloud, les bases de données SQL/NoSQL et les applications SaaS

Traite efficacement de grands ensembles de données avec un minimum de latence et assure des performances élevées sous charge

Maintient la performance et le temps de disponibilité pendant un trafic élevé de plusieurs utilisateurs ou équipes

Prend en charge les couches de données sémantiques, les contrôles d'accès basés sur les rôles et la gouvernance des métadonnées

S'intègre avec Jupyter, Python ou R pour des analyses et modélisations personnalisées

Fournit des outils natifs pour l'analyse statistique, la prévision et la prédiction des tendances

Utilise l'IA pour générer des résumés textuels, des points clés et des récits de données à partir des tableaux de bord.

Permet aux utilisateurs d'interroger des données et de créer des rapports en utilisant un langage conversationnel ou simple.

Détecte et notifie les utilisateurs des anomalies de KPI ou des changements significatifs de métriques en temps réel

Recommande les prochaines questions, analyses ou voies d'exploration en utilisant des agents IA autonomes

Apprend des interactions historiques des utilisateurs pour améliorer et personnaliser les résultats des requêtes au fil du temps

Adapte les vues du tableau de bord et les suggestions en fonction des rôles des utilisateurs, des niveaux d'accès et du comportement passé.

Prend en charge l'exploration pilotée par l'IA via des invites ou des conversations à plusieurs tours pour des requêtes itératives

Impose des quotas stricts de requêtes et de jetons par utilisateur, locataire ou application pour éviter les surcharges du système et gérer les limites budgétaires de l'API.

Met en cache les réponses pour les invites identiques ou sémantiquement similaires afin de réduire considérablement la latence de l'API et d'éliminer les coûts redondants des jetons.

Routage des requêtes API vers divers fournisseurs LLM via une API unifiée et basculement automatique vers des modèles de secours en cas de panne.

Intercepte le trafic pour détecter et masquer les informations personnellement identifiables (PII) ou bloquer les injections de requêtes malveillantes avant que la demande n'atteigne le modèle externe.

Fournit des tableaux de bord granulaires pour surveiller la consommation de jetons et calculer les coûts monétaires exacts ventilés par application, équipe ou modèle spécifique.

Stocke et gère en toute sécurité les clés API LLM externes au sein de la passerelle afin que les développeurs n'aient pas besoin de coder en dur les identifiants dans leurs applications.