Databricks持續擴展其資料湖解決方案,推出製造業專用資料湖倉平臺,在其原有的核心資料湖倉平臺上,開發出適用於製造業的資料分析解決方案,並且提供預建置加速器,支援數位雙生、物料預測和設備效率分析等用例。

Databricks的資料湖倉是一種新型態的資料架構,透過整合資料湖和資料倉儲的優勢,提供更靈活的資料分析解決方案。資料湖倉可同時處理結構化和非結構化資料,且支援即時資料的處理與分析,藉由整合資料生態系中多種資料來源和工具,像是Delta Lake、Apache Spark、Pandas等,提供企業高效且可擴展的資料處理平臺。

因應不同產業獨有特性,Databricks針對像是醫療保健或是金融服務等不同產業,皆推出專用的資料湖倉解決方案,而Databricks現在進一步發布製造業使用的資料湖倉平臺,解決製造產業的資料應用痛點。

官方指出,製造業所產生的龐大資料量,較零售、媒體和金融服務高出2到4倍。製造業龐大的資料,在發展資料應用上會遭遇各種障礙,包括傳統本地儲存和雲端資料倉儲連接的複雜性,而且不斷成長的龐大資料量,也使得處理成本過於高昂,另外,生產過程所產生的結構化和非結構化資料,使資料分析工具碎片化,使用成本更高也更花費時間,還有過去批次資料處理節奏,也難以運用資料即時做出營運決策。

製造業專用資料湖倉平臺建立在Databricks核心資料湖倉平臺之上,能夠克服這些資料應用障礙,在單一平臺提供資料分析、資料工程和機器學習功能,並且統一資料治理,使得製造業更容易發展資料應用。而且用戶還可方便地採用,支援各種工業資料用例的預建置解決方案加速器,現在該平臺可以使用的加速器包括數位雙生、物料預測、設備效率分析、電腦視覺和預測性維護等。

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