รวมข้อมูล การวิเคราะห์ และ AI เข้าด้วยกันด้วย Databricks

Databricks ให้บริการแพลตฟอร์ม Lakehouse สำหรับการทำวิศวกรรมข้อมูล (data engineering) การวิเคราะห์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) และ AI โดย GoPomelo จะช่วยองค์กรต่าง ๆ ในการออกแบบสถาปัตยกรรม รวมรวมข้อมูล และจัดวางระบบธรรมาภิบาลข้อมูล

แนวทางการทำงานร่วมกันของเรา

สิ่งที่ Databricks ช่วยคุณทำ

รวมข้อมูลและ AI เป็นหนึ่งเดียว

ใช้งานวิศวกรรมข้อมูล การวิเคราะห์ การเรียนรู้ของเครื่อง และ AI บนรากฐานเดียวกันที่มีการควบคุมดูแล

สร้างไปป์ไลน์ข้อมูลที่น่าเชื่อถือ

นำเข้า แปลง และจัดระบบข้อมูลแบบแบทช์และข้อมูลสตรีมมิ่งในทุกระดับขนาด

พัฒนาแอปพลิเคชัน AI

สร้าง ประเมิน ปรับใช้ และตรวจสอบโมเดลและเอเจนต์บนข้อมูลขององค์กร

กำกับดูแลทุกสินทรัพย์ข้อมูล

ใช้การควบคุมการค้นพบ การสืบแหล่งที่มาของข้อมูล การเข้าถึง และนโยบายที่สอดคล้องกัน

ทำไมต้อง GoPomelo

ทำไมต้อง GoPomelo

กลยุทธ์แพลตฟอร์ม

กำหนดปริมาณงานที่มีความสำคัญเป็นอันดับแรก สถาปัตยกรรม การกำกับดูแล และแผนงานการนำไปใช้ทีละขั้นตอน

วิศวกรรมข้อมูล

สร้างไปป์ไลน์ที่ทำงานซ้ำได้ และย้ายข้อมูลเวิร์กโหลดเข้าสู่สถาปัตยกรรมเลกเฮาส์

การจัดส่งโดย AI

ย้ายโมเดลและกรณีการใช้งานในรูปแบบเอเจนต์ (agentic use cases) จากขั้นทดลองไปสู่ขั้นตอนการใช้งานจริงที่มีการควบคุมดูแล

ฝ่ายปฏิบัติการและส่งเสริมประสิทธิภาพ

ฝึกอบรมทีมงานและปรับปรุงประสิทธิภาพ ต้นทุน และมาตรฐานแพลตฟอร์มอย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไป

วิธีการทำงานของเรา

4 ขั้นตอนตั้งแต่
เริ่มคิกออฟจนถึงการทำงานอย่างอิสระ

ทำงานร่วมกันเป็นทีมเดียว ตั้งแต่การค้นหา Use-case ไปจนถึงการเปิดตัว และ
การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

01/

ประเมิน

ทบทวนกระบวนการทำงานด้านวิศวกรรมข้อมูล (data engineering) การวิเคราะห์ข้อมูล (analytics) แมชชีนเลิร์นนิง (machine learning) และ AI เพื่อกำหนดลำดับความสำคัญในการดำเนินการ

01/

ประเมิน

ทบทวนกระบวนการทำงานด้านวิศวกรรมข้อมูล (data engineering) การวิเคราะห์ข้อมูล (analytics) แมชชีนเลิร์นนิง (machine learning) และ AI เพื่อกำหนดลำดับความสำคัญในการดำเนินการ

02/

การออกแบบ

กำหนดสถาปัตยกรรมเลกเฮาส์ (lakehouse architecture) ผลิตภัณฑ์ข้อมูล (data products) รูปแบบการเข้าถึง และการกำกับดูแลที่จำเป็นสำหรับการใช้งานที่น่าเชื่อถือและปรับขนาดได้

02/

การออกแบบ

กำหนดสถาปัตยกรรมเลกเฮาส์ (lakehouse architecture) ผลิตภัณฑ์ข้อมูล (data products) รูปแบบการเข้าถึง และการกำกับดูแลที่จำเป็นสำหรับการใช้งานที่น่าเชื่อถือและปรับขนาดได้

03/

สร้าง

สร้างและตรวจสอบความถูกต้องของไปป์ไลน์ โมเดล การวิเคราะห์ และเวิร์กโหลด AI ในสถานการณ์การผลิตจำลองที่เหมือนจริง

03/

สร้าง

สร้างและตรวจสอบความถูกต้องของไปป์ไลน์ โมเดล การวิเคราะห์ และเวิร์กโหลด AI ในสถานการณ์การผลิตจำลองที่เหมือนจริง

04/

เปิดใช้งาน

เสริมสร้างศักยภาพให้แก่ทีมวิศวกรรมและทีมธุรกิจ ติดตามตรวจสอบความน่าเชื่อถือและการใช้งาน และขยายขีดความสามารถของแพลตฟอร์มผ่านผลิตภัณฑ์ข้อมูลที่มีการกำกับดูแล

04/

เปิดใช้งาน

เสริมสร้างศักยภาพให้แก่ทีมวิศวกรรมและทีมธุรกิจ ติดตามตรวจสอบความน่าเชื่อถือและการใช้งาน และขยายขีดความสามารถของแพลตฟอร์มผ่านผลิตภัณฑ์ข้อมูลที่มีการกำกับดูแล

ขั้นตอนถัดไป

พร้อมที่จะเริ่มใช้งาน Databricks แล้วหรือยัง?

บอกเราว่าคุณต้องการปรับปรุงอะไรบ้าง เราจะช่วยกำหนดขอบเขตที่เหมาะสม แผนการทำงาน และขั้นตอนต่อไปให้คุณ