Funzionalità Databricks

L'interfaccia dei report per i report standard e self-service è intuitiva e facile da usare.

Richiede un numero minimo di passaggi/clic per rispondere alla domanda aziendale.

Offre una varietà di formati di grafici e diagrammi attraenti.

Le schede punteggio tracciano visivamente gli KPI.

Fornisce agli utenti aziendali un'interfaccia per progettare, perfezionare e collaborare facilmente sui loro dashboard.

Utilizzando formule basate su elementi di dati esistenti, gli utenti possono creare e calcolare nuovi valori di campo.

Gli utenti aziendali hanno la possibilità di filtrare i dati in un rapporto basato su parametri predefiniti o automodellati.

Gli utenti possono approfondire ed esplorare i dati per scoprire nuove intuizioni.

Capacità di cercare nel set di dati globale per trovare e scoprire dati.

Capacità per gli utenti di condividere dati e report che hanno creato all'interno dello strumento BI e al di fuori dello strumento attraverso altre piattaforme di collaborazione.

Lo strumento suggerisce automaticamente tipi di dati, schemi e gerarchie.

Analizza le tendenze attuali e storiche per fare previsioni sugli eventi futuri.

Comunica informazioni complesse in modo chiaro ed efficace attraverso tecniche grafiche avanzate.

Capacità di gestire set di dati grandi, complessi e/o isolati.

Converte i formati dei dati della sorgente nel formato richiesto per il sistema di reportistica senza errori.

Capacità di (ri)strutturare i dati in modo da consentire l'estrazione di informazioni in modo rapido e accurato.

Fornisce agli utenti aziendali un'interfaccia per progettare e perfezionare facilmente i loro dashboard e report. (Quello che vedi è quello che ottieni)

Interfaccia di Programmazione delle Applicazioni - Specifica per come l'applicazione comunica con altri software. Gli API in genere consentono l'integrazione di dati, logica, oggetti, ecc. con altre applicazioni software.

Supporta linguaggi di programmazione come Java, C o Python. Supporta linguaggi front-end come HTML, CSS e JavaScript.

Offre la possibilità agli sviluppatori di trascinare e rilasciare pezzi di codice o algoritmi durante la costruzione di modelli

Fornisce agli utenti algoritmi predefiniti per uno sviluppo del modello più semplice

Fornisce grandi set di dati per l'addestramento di modelli individuali

Offre servizi di riconoscimento delle immagini

Offre servizi di elaborazione del linguaggio naturale

Offre servizi di generazione del linguaggio naturale

Offre reti neurali artificiali per gli utenti

Offre servizi di comprensione del linguaggio naturale

Fornisce capacità di apprendimento profondo

Gestisce l'applicazione intelligente per l'utente, riducendo la necessità di infrastruttura

Consente agli utenti di inserire l'apprendimento automatico nelle applicazioni operative

Fornisce applicazioni e infrastrutture di apprendimento automatico facilmente scalabili

Consenti agli utenti di inserire modelli costruiti in una varietà di lingue.

Consenti agli utenti di scegliere il framework o il banco di lavoro di loro preferenza.

Versionamento dei record man mano che i modelli vengono iterati.

Fornisce un modo per distribuire rapidamente ed efficientemente i modelli di apprendimento automatico.

Offre un modo per scalare l'uso dei modelli di apprendimento automatico in tutta l'azienda.

Fornisce opzioni di distribuzione On-Premise.

Fornisce opzioni di distribuzione cloud (cloud privato o pubblico, cloud ibrido).

Consente agli utenti di inserire modelli costruiti in una varietà di lingue.

Consenti agli utenti di scegliere il framework o il banco di lavoro di loro preferenza.

Versionamento dei record man mano che i modelli vengono iterati.

Fornisce un modo per distribuire rapidamente ed efficientemente i modelli di apprendimento automatico.

Offre un modo per scalare l'uso dei modelli di apprendimento automatico in tutta l'azienda.

Raccoglie, memorizza e organizza dati massivi e non strutturati in tempo reale

Facilita la diffusione dei big data raccolti attraverso cluster di calcolo parallelo

Crea un repository per raccogliere e memorizzare dati grezzi da sensori, dispositivi, macchine, file, ecc.

Allinea i flussi di lavoro di elaborazione e distribuzione su Apache Hadoop

Allinea i flussi di lavoro di elaborazione e distribuzione su Apache Hadoop

Facilita la soluzione per funzionare e scalare su un gran numero di macchine e sistemi

Cura i dati raccolti per soluzioni di analisi dei big data per analizzare, manipolare e modellare

Allinea i flussi di lavoro di elaborazione e distribuzione su Apache Hadoop

Sposta la raccolta e l'elaborazione di big data nel cloud

Elabora carichi di lavoro di dati batch, in tempo reale e in streaming in sistemi singoli, multi-tenant o cloud

Facilita l'analisi di dati in tempo reale ad alto volume.

Consente all'utente di interrogare i dati tramite linguaggi di interrogazione come SQL.

Allinea i flussi di lavoro di elaborazione e distribuzione su Apache Hadoop

Allinea i flussi di lavoro di elaborazione e distribuzione su Apache Spark

Integra dati da più database esterni.

Facilita la diffusione dei big data raccolti attraverso cluster di calcolo parallelo.

Elabora i dati e rappresenta le interpretazioni in una varietà di formati grafici.

Collega insieme funzioni specifiche e set di dati per automatizzare le iterazioni analitiche.

Isola determinati set di dati e facilita la gestione dell'accesso ai dati.

Consente allo strumento di big data di eseguire e registrare dati all'interno di applicazioni esterne.

Usa i notebook per attività come la creazione di dashboard con query e visualizzazioni predefinite e programmate.

Controlla l'uso e le prestazioni del modello in produzione

Distribuisci applicazioni ML critiche per la missione dove e quando ne hai bisogno

Confronta facilmente gli esperimenti—codice, iperparametri, metriche, previsioni, dipendenze, metriche di sistema e altro—per comprendere le differenze nelle prestazioni del modello.

Strumenti per (ri)strutturare i dati in modo da consentire l'estrazione di informazioni rapidamente e con precisione

Analizza i dati per trovare e raccomandare le segmentazioni dei clienti di maggior valore.

Strumenti per creare e regolare i flussi di lavoro per garantire la coerenza.

Presenta informazioni e analisi in modo digeribile, intuitivo e visivamente attraente.

Supporta la conformità con PII, GDPR, HIPPA, PCI e altri standard normativi.

Fornisce linee guida o formazione relative ai requisiti di conformità per i dati sensibili,

Consente agli amministratori di impostare politiche per la sicurezza e la gestione dei dati

Monitora la qualità dei dati e invia avvisi in base a violazioni o uso improprio

Cura i dati raccolti per soluzioni di analisi dei big data per analizzare, manipolare e modellare

Facilita la diffusione dei big data raccolti attraverso cluster di calcolo parallelo

Compila i dati da tutti i sistemi in modo che gli utenti possano visualizzare facilmente le informazioni rilevanti.

Visualizza i dati del processo ETL tramite report e visualizzazioni come grafici e diagrammi.

Registra i dati storici ETL per esigenze di audit e potenziali correzioni dei dati.

Registra e organizza tutti i modelli di machine learning che sono stati distribuiti in tutta l'azienda.

Traccia le prestazioni e l'accuratezza dei modelli di apprendimento automatico.

Fornisce agli utenti l'autorizzazione per distribuire e iterare sui modelli di apprendimento automatico.

Consente agli utenti di gestire gli artefatti del modello e tracciare quali modelli sono distribuiti in produzione.

Memorizza i metadati del database, ovvero le definizioni degli elementi di dati, tipi, relazioni ecc.

Crea una copia del database per mantenere la coerenza e l'integrità.

Consente agli utenti di creare, aggiornare e recuperare dati in un database.

Definisce il design logico dei dati prima di costruire gli schemi.

Monitora e analizza attributi critici del database come le prestazioni delle query, le sessioni utente, i dettagli dei deadlock, gli errori di sistema ecc. e visualizzali su un dashboard personalizzato.

Consenti agli utenti di creare un glossario di termini aziendali, vocabolario e definizioni attraverso diversi strumenti.

Fornisce un catalogo dati integrato incorporato che consente agli utenti di individuare facilmente i dati tra più fonti.

Monitora e pulisce i dati con l'aiuto di regole aziendali e algoritmi analitici.

Visualizza i flussi di dati e la loro provenienza che dimostrano la conformità con report e dashboard attraverso una singola console.

Fornisce una funzionalità automatizzata di tracciamento dei dati che offre visibilità sull'intero percorso di movimento dei dati, dall'origine alla destinazione.

Registra e organizza tutti i modelli di apprendimento automatico che sono stati distribuiti in tutta l'azienda.

Traccia le prestazioni e l'accuratezza dei modelli di apprendimento automatico.

Fornisce agli utenti l'autorizzazione per distribuire e iterare sui modelli di apprendimento automatico.

Estrai dati dalle fonti designate come database relazionali, file JSON e file XML.

Pulisci e riformatta i dati estratti nel formato di destinazione necessario.

Carica i dati riformattati nel database di destinazione, nel data warehouse o in un'altra posizione di archiviazione.

Organizza i processi ETL affinché avvengano automaticamente secondo il programma temporale necessario (ad esempio, giornaliero, settimanale, mensile).

Capace di aumentare o diminuire la potenza di elaborazione in base al volume ETL.

Dà all'utente la possibilità di importare una varietà di fonti di dati per un uso immediato

Trasforma i dati grezzi in caratteristiche che rappresentano meglio il problema sottostante per i modelli predittivi

Capacità di collegare la piattaforma di analisi con un'ampia gamma di opzioni di connettori per fonti di dati comuni, inclusi applicazioni aziendali popolari.

Si connette al software di governance dei dati aziendali o fornisce funzionalità integrate di governance dei dati per evitare l'uso improprio dei dati.

Utilizzando formule basate su elementi di dati esistenti, gli utenti possono creare e calcolare nuovi valori di campo.

Gli utenti aziendali hanno la possibilità di filtrare i dati in un rapporto basato su parametri predefiniti o automodellati.

Consente all'utente di combinare dati da più fonti in un dataset funzionante.

Consolida, pulisce e normalizza i dati provenienti da più fonti disparate.

Aiuta a risparmiare capacità di archiviazione e migliora le prestazioni delle query.

Elimina l'incoerenza dei dati e le duplicazioni garantendo l'integrità dei dati.

Funzioni analitiche basate su SQL come serie temporali, pattern matching, analisi geospaziale ecc.

Fornisce funzionalità integrate come algoritmi di apprendimento automatico, funzioni di preparazione dei dati, valutazione e gestione dei modelli, ecc.

Consente l'interrogazione dei dati tra formati di dati come parquet, ORC, JSON ecc. e l'analisi di tipi di dati complessi su HDFS.

Integra i dati e le tecnologie correlate ai dati in un unico ambiente.

Fornisce capacità di gestione dei metadati.

Consente all'utente di gestire i flussi di lavoro dei dati tramite una capacità di autoservizio.

Automatizza completamente i flussi di lavoro dei dati end-to-end lungo l'intero ciclo di vita dell'integrazione dei dati.

Si integra con i flussi di lavoro della scienza dei dati, le capacità di Machine Learning e intelligenza artificiale (AI).

Si integra con gli strumenti BI per trasformare i dati in informazioni utili.

Fornisce velocità nell'elaborazione dei dati e nella cattura di dati non strutturati, semi-strutturati e in streaming.

Gestisce enormi volumi di dati, aumenta o riduci la scala secondo la domanda.

Consente il trasferimento dei dati da un database a un altro.

Fornisce funzionalità di backup e ripristino dei dati per proteggere e ripristinare un database.

Consente agli utenti di accedere e lavorare sui dati contemporaneamente, supportando diverse visualizzazioni dei dati.

Definisce, convalida e monitora le regole aziendali per salvaguardare la prontezza dei dati master.

Consente agli utenti di creare e rivedere le politiche sui dati per renderle coerenti in tutta l'organizzazione.

Crittografa e trasforma i dati nel database da uno stato leggibile in un testo cifrato di caratteri illeggibili.

Consente l'accesso utente limitato a modificare a seconda del livello di accesso.

Politiche, procedure e standard per gestire e accedere ai dati.

Limita l'accesso ai dati a livello di cella, maschera o nasconde parti delle celle, e cripta i dati a riposo e in movimento

Autentica e autorizza gli individui ad accedere ai dati che sono autorizzati a vedere e utilizzare.

Aiuta a identificare e gestire i ruoli dei proprietari e dei custodi dei dati.

Aiuta ad aderire alle normative e ai regolamenti sulla privacy dei dati.

Fornisce una piattaforma di analisi ad alte prestazioni e flessibile per supportare la gestione dei dati e abbracciare il processo decisionale basato sui dati.

Raccogli e visualizza le metriche attraverso l'integrazione dei dati tramite un cruscotto.

Coinvolto esclusivamente nel monitoraggio dei flussi di dati, nell'invio di avvisi e nella risoluzione dei problemi relativi ai dati.

Distribuisci capacità di test come il test dei report, il test dei big data, il test della migrazione dei dati nel cloud, il test ETL e il test del data warehouse.

Supporta piattaforme analitiche e pipeline di dati in ambienti ibridi complessi.

Supporta la migrazione di componenti o pipeline a diversi ambienti cloud.

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Condensa documenti o testi lunghi in un breve riassunto.

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Condensa documenti o testi lunghi in un breve riassunto.

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Condensa documenti o testi lunghi in un breve riassunto.

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Condensa documenti o testi lunghi in un breve riassunto.

Fornisce la capacità di generare immagini da un prompt di testo.

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Condensa documenti o testi lunghi in un breve riassunto.

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Condensa documenti o testi lunghi in un breve riassunto.

Garantisce che il servizio sia affidabile e disponibile quando necessario, riducendo al minimo i tempi di inattività e le interruzioni del servizio.

Consente all'utente di scalare l'addestramento dei modelli in modo efficiente, facilitando la gestione di set di dati più grandi e modelli più complessi.

Fornisce all'utente la possibilità di ottenere risposte rapide e a bassa latenza durante la fase di inferenza, che è fondamentale per le applicazioni in tempo reale.

Offre all'utente un modello di prezzo trasparente per le chiamate API, consentendo una migliore pianificazione del budget e controllo dei costi.

Fornisce all'utente la possibilità di allocare risorse computazionali in base alla domanda, rendendolo conveniente.

Consente all'utente di ridurre al minimo il consumo energetico sia durante l'addestramento che durante l'inferenza, il che sta diventando sempre più importante per operazioni sostenibili.

Offre all'utente la flessibilità di distribuire su più fornitori di cloud, riducendo il rischio di dipendenza da un singolo fornitore.

Fornisce all'utente la possibilità di connettersi senza problemi con varie fonti di dati e pipeline, semplificando l'ingestione e il pre-processamento dei dati.

Consente all'utente di integrare facilmente i modelli di intelligenza artificiale generativa nei flussi di lavoro e nei sistemi esistenti tramite API.

Aiuta l'utente a mantenere la conformità con il GDPR e altre normative sulla protezione dei dati, che è cruciale per le aziende che operano a livello globale.

Consente all'utente di impostare controlli di accesso basati sui ruoli all'interno dell'organizzazione, migliorando la sicurezza.

Garantisce che i dati siano crittografati durante il transito e a riposo, fornendo un ulteriore livello di sicurezza.

Fornisce all'utente una documentazione completa e chiara, aiutando in un'adozione più rapida e nella risoluzione dei problemi.

Consente all'utente di valutare il livello di supporto della comunità e le estensioni di terze parti disponibili, che possono essere utili per risolvere problemi ed estendere la funzionalità.

Supporta la configurazione utilizzando istruzioni in linguaggio naturale.

Consenti agli utenti di personalizzare il tono dell'agente.

Consente la definizione di chiari parametri di sicurezza per le azioni degli agenti.

Fornisce supporto su web, dispositivi mobili, app di messaggistica e altri canali.

Consente la personalizzazione del branding dell'agente, inclusi l'aspetto visivo e lo stile conversazionale.

Fornisce agli agenti capacità di risposta proattiva basate su trigger predefiniti.

Facilita l'escalation senza interruzioni a dipendenti umani per questioni complesse.

Fornisce analisi e report sulle prestazioni e interazioni degli agenti.

Offre agli agenti la capacità di mantenere la consapevolezza contestuale durante le interazioni.

Garantisce la conformità ai requisiti di privacy e governance dei dati.

Automatizza i flussi di lavoro e le azioni in base alle risposte degli agenti.

Consente l'uso delle API per la configurazione avanzata degli agenti.

Abilita l'interoperabilità con più piattaforme per esperienze unificate.

Consente l'integrazione con i dati CRM per basare le risposte degli agenti nel contesto aziendale.

Capacità di eseguire compiti complessi senza input umano costante

Capacità di scomporre e pianificare processi a più fasi

Funziona su più sistemi software o database

Migliora le prestazioni basandosi sul feedback e sull'esperienza

Si impegna in conversazioni simili a quelle umane per la delega dei compiti

Prende decisioni informate basate sui dati disponibili e sugli obiettivi

Capacità di eseguire compiti complessi senza input umano costante

Capacità di scomporre e pianificare processi a più fasi

Funziona su più sistemi software o database

Migliora le prestazioni basandosi sul feedback e sull'esperienza

Prendi decisioni informate basate sui dati disponibili e sugli obiettivi

Capacità di eseguire compiti complessi senza un costante intervento umano

Capacità di scomporre e pianificare processi a più fasi

Funziona su più sistemi software o database

Migliora le prestazioni basandosi sul feedback e sull'esperienza

Si impegna in conversazioni simili a quelle umane per la delega dei compiti

Anticipa le necessità e offre suggerimenti senza essere sollecitato

Prende decisioni informate basate sui dati disponibili e sugli obiettivi

Capacità di eseguire compiti complessi senza input umano costante

Capacità di scomporre e pianificare processi a più fasi

Funziona su più sistemi software o database

Migliora le prestazioni basandosi sul feedback e sull'esperienza

Si impegna in conversazioni simili a quelle umane per la delega dei compiti

Anticipa le necessità e offre suggerimenti senza essere sollecitato

Prendi decisioni informate basate sui dati disponibili e sugli obiettivi

Consente agli utenti non tecnici di creare dashboard tramite interfacce intuitive di trascinamento e rilascio

Consente la generazione automatica di report e la consegna programmata ai soggetti interessati

Consente di incorporare dashboard e analisi in app esterne con flessibilità di branding

Supporta l'integrazione con le principali fonti di dati come i data warehouse cloud, i database SQL/NoSQL e le applicazioni SaaS

Elabora efficientemente grandi set di dati con un ritardo minimo e garantisce alte prestazioni sotto carico

Mantiene le prestazioni e il tempo di attività durante il traffico elevato da più utenti o team

Supporta livelli di dati semantici, controlli di accesso basati sui ruoli e governance dei metadati

Si integra con Jupyter, Python o R per analisi e modellazione personalizzate

Fornisce strumenti nativi per l'analisi statistica, la previsione e la predizione delle tendenze

Utilizza l'IA per generare riassunti testuali, punti chiave e storie di dati dai dashboard

Consente agli utenti di interrogare i dati e creare report utilizzando un linguaggio conversazionale o semplice

Rileva e notifica agli utenti le anomalie dei KPI o i cambiamenti significativi dei metrici in tempo reale

Raccomanda le prossime domande, analisi o percorsi di esplorazione utilizzando agenti AI autonomi

Impara dalle interazioni storiche degli utenti per migliorare e personalizzare i risultati delle query nel tempo

Adatta le visualizzazioni del cruscotto e i suggerimenti in base ai ruoli degli utenti, ai livelli di accesso e al comportamento passato

Supporta l'esplorazione guidata dall'IA tramite prompt o conversazioni multi-turno per interrogazioni iterative

Imponi rigide quote di richieste e token per utente, tenant o applicazione per prevenire sovraccarichi del sistema e gestire i limiti di budget delle API.

Memorizza le risposte per prompt identici o semanticamente simili per ridurre significativamente la latenza dell'API ed eliminare i costi ridondanti dei token.

Instrada le richieste API ai vari fornitori LLM tramite un'unica API unificata e passa automaticamente ai modelli di backup in caso di inattività.

Intercetta il traffico per rilevare e mascherare le Informazioni di Identificazione Personale (PII) o bloccare le iniezioni di prompt dannose prima che la richiesta raggiunga il modello esterno.

Fornisce dashboard dettagliati per monitorare il consumo di token e calcolare i costi monetari esatti suddivisi per applicazione, team o modello specifico.

Protegge e gestisce in modo sicuro le chiavi API LLM esterne all'interno del gateway in modo che gli sviluppatori non debbano codificare le credenziali direttamente nelle loro applicazioni.