Ankündigung neuer Partner-Integrationen in Databricks Partner Connect

Neues Jahr, neue Integrationen! Wir freuen uns, fünf Neuzugänge für Databricks Partner Connectvorzustellen – ein zentrales Portal, das Ihnen hilft, Daten-, Analyse- und KI-Lösungen zu finden und in Ihr Lakehouse zu integrieren. Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass wir unsere ersten Partner für die Kategorien Data Governance und Datensicherheit in Partner Connect hinzugefügt haben! Außerdem fügen wir weiterhin Partner für Datenaufnahme, semantische Schichten sowie BI und Visualisierung hinzu. Dies unterstreicht unser Engagement, innovative Partnerlösungen bereitzustellen, die den Umfang und die Tiefe der Databricks Lakehouse Platform über Partner Connect erweitern.

Erfahren Sie unten mehr über diese fünf neuen Integrationen!

Datensicherheit

Privacera
Privacera ist eine einheitliche Datensicherheitsplattform, die die sensible Data Discovery, Maskierung, Verschlüsselung, Compliance-Workflows, Audits und eine differenzierte Datenzugriffskontrolle auf der Databricks Lakehouse Platform integriert, einschließlich Unity Catalog und Databricks SQL. Der neue Konnektor von Privacera für Unity Catalog ermöglicht es Kunden, den Datenzugriff zu verwalten, einschließlich der Integration mit IAM-Lösungen für die attributbasierte Zugriffskontrolle (ABAC), Daten-Tags für die tagbasierte Zugriffskontrolle (TBAC), Zugriffskontrolle auf Datei- und Objektebene, dynamische Filterung auf Zeilenebene sowie Datenzugriff auf Spaltenebene, Maskierung und Verschlüsselung. Diese Features ermöglichen die Anwendung einheitlicher und vereinfachter Zugriffs- und Sicherheitsrichtlinien in allen Databricks-Workspaces. Erfahren Sie hier mehr über die Partnerschaft von Privacera und Databricks.

Data Governance

erwin by Quest
erwin by Quest stellt die Tools bereit, die Sie benötigen, um Ihre Databricks-Migration zu beschleunigen, die von Ihnen eingesetzten Lakehouse-Datenmodelle zu entwerfen und zu optimieren und Daten über mehrere Datenplattformen hinweg effizient zu katalogisieren und zu verwalten. Verwenden Sie erwin Data Modeler by Quest, um Altdatenmodelle automatisch für die Verwendung in Databricks zu konvertieren und mithilfe marktführender Datenmodellierungsfunktionen wie dem Modellvergleich schnell neue Lakehouse-Datenmodelle zu entwerfen und weiterzuentwickeln. Erfassen Sie Databricks-Metadaten aus dem Databricks Unity Catalog in den erwin Datenkatalog, um die End-to-End-Datenherkunft automatisch zu dokumentieren und Einblicke in die Datenqualität, Auswirkungsanalysen und mehr in Ihrer gesamten Datenlandschaft zu erhalten. Reichern Sie erfasste Metadaten mit Geschäftskontext und Governance an und sorgen Sie für eine unternehmensfreundliche Data Discovery, Datenkompetenz und Risiko-Compliance in Ihrem gesamten Unternehmen. Erfahren Sie hier mehr über die Verwendung von erwin by Quest.

Datenaufnahme

Hevo Data
Automatisieren und vereinfachen Sie Ihren Datenintegrationsprozess mit Hevo Data. Diese No-Code- und benutzerfreundliche ELT-Plattform hilft Ihnen, in wenigen Minuten zuverlässige Datenpipelines für Ihr Databricks Lakehouse einzurichten, mit Zugriff auf über 150 Plug-and-Play-Konnektoren, einschließlich beliebter SaaS-Anwendungen, Business-Tools und Datenbanken. Mit Hevo Data spart Ihr Team Stunden an Engineering-Zeit und profitiert vom Zugriff auf erweiterte ELT-Features wie automatisches Schema-Mapping, Change Data Capture, Post-Load-Transformationen und mehr. Sie können Ihrem Business-Team jetzt Daten in nahezu Echtzeit bereitstellen! Registrieren Sie sich noch heute für eine kostenlose Testversion.

BI und Visualisierung

Sigma
Sigma ist eine cloudnativ explorative Analytics-Plattform mit einer vertrauten, tabellenkalkulationsähnlichen Oberfläche. Heute nutzen ungefähr eine Milliarde Menschen monatlich Tabellenkalkulationen. Sigma bricht Datensilos auf und ermöglicht es Datenteams und Business-Analysten, sich auf eine einheitliche Datensprache auszurichten. Sigma nutzt den Databricks SQL Driver for Go und ermöglicht es Benutzern, sich in Sekundenschnelle mit der Databricks Lakehouse Platform zu verbinden, was die Zeit bis zur Erkenntnisgewinnung beschleunigt und Sprachbarrieren zwischen Daten- und Geschäftsteams beseitigt. Mehr über die Integration erfahren Sie hier.

Semantische Ebene

AtScale
AtScale ermöglicht eine intelligentere Entscheidungsfindung, indem es den Fluss datengestützter Einblicke beschleunigt. Die Semantic-Layer-Plattform von AtScale vereinfacht, beschleunigt und erweitert die Business-Intelligence- und Data-Science-Funktionen für Unternehmenskunden über alle Branchen hinweg. Mit AtScale können Kunden Daten demokratisieren, Self-Service-BI implementieren und eine agilere Analyseinfrastruktur für eine bessere, wirkungsvollere Entscheidungsfindung aufbauen. Starten Sie mit AtScale auf Databricks über Partner Connect. Ein interaktiver Leitfaden für die ersten Schritte ist exklusiv über Databricks Partner Connect erhältlich. Um mehr über die Partnerschaft von AtScale und Databricks zu erfahren, sehen Sie sich dieses On-Demand-Webinar an.

Kunden im Fokus

Greenland Capital Management verbessert die Finanzanalyse durch die Nutzung von Sigma und Databricks in seinem modernen Data Stack

Greenland Capital Management, ein kleiner Hedgefonds, nutzt Sigma wegen seiner Geschwindigkeit, Scale und Benutzerfreundlichkeit. Zu den wichtigsten Entscheidungskriterien von Greenland gehörten der Daten-Self-Service zur Erstellung von Live-Dashboards, P&L-Berechnungen und vor allem die Gewährleistung einer starken Data Governance im gesamten Unternehmen. Die Integration von Databricks und Sigma ermöglichte dem Data-Science-Team, schneller, sicherer und genauer auf Echtzeitdaten zuzugreifen und dadurch die Finanzmodellierung zu verbessern.

"Greenland ist bei seinem Daten-Stack sehr bedacht vorgegangen. Wir brauchten eine Plattform, um die Lücke zwischen unserem Data Warehouse, unserem Datenkatalog und letztendlich den Analysen zu schließen, die wir tagtäglich durchführen. Die Partnerschaft mit Databricks und Sigma hat es uns ermöglicht, unsere Daten zu organisieren, zu untersuchen und zu analysieren, um Datenausgaben für den allgemeinen Gebrauch bereitzustellen."- Nan Xiao, Chief Technologie Officer bei Greenland Capital Management

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