Data Science

Kollaborative Data Science im großen Maßstab

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Optimieren Sie den gesamten Data-Science-Workflow – von der Datenaufbereitung über die Modellierung bis hin zum Austausch von Erkenntnissen – mit einer kollaborativen und einheitlichen Data-Science-Umgebung, die auf ein offenes Lakehouse aufsetzt. Erhalten Sie schnellen Zugriff auf saubere und zuverlässige Daten, vorkonfigurierte Datenverarbeitungsressourcen, Unterstützung mehrerer Sprachen und integrierte fortschrittliche Visualisierungstools für maximale Flexibilität für Datenanalyseteams.

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Zusammenarbeit im gesamten Data-Science-Workflow

Mit Databricks Notebooks entwickeln Sie gemeinsam Code in Python, R, Scala und SQL, analysieren Daten mittels interaktiver Visualisierung und gewinnen neue Erkenntnisse. Geben Sie Ihren Code sicher und ohne Bedenken frei – mit Co-Authoring, Kommentierung, automatischer Versionierung, Git-Integrationen und rollenbasierten Zugriffskontrollen.

Schwerpunktlegung auf Data Science (statt der Infrastruktur)

Künftig sind Sie nicht mehr auf die Datenspeicherkapazität Ihres Laptops oder die Ihnen zur Verfügung stehende Compute-Leistung beschränkt. Migrieren Sie Ihre lokale Umgebung schnell in die Cloud und verbinden Sie Notebooks mit Ihren eigenen, persönlichen Compute- und automatisch verwalteten Clustern.

Technologielogos

Ihre bevorzugte lokale IDE – mit skalierbarer Rechenleistung

Die Wahl einer IDE ist eine sehr persönliche Angelegenheit und hat erheblichen Einfluss auf die Produktivität. Verbinden Sie Ihre bevorzugte IDE mit Databricks, um künftig von unbegrenztem Datenspeicher und unbeschränkter Rechenleistung zu profitieren. Alternativ verwenden Sie RStudio oder JupyterLab einfach direkt innerhalb von Databricks. So wird das Nutzungserlebnis nahtlos.

Daten für Data Science aufbereiten

Bereinigen und katalogisieren Sie alle Ihre Daten – seien es Batch-, Streaming-, strukturierte oder unstrukturierte Daten – mit Delta Lake an einem einzigen Ort und machen Sie sie mithilfe eines zentralen Datenspeichers unternehmensweit auffindbar. Automatische Qualitätsprüfungen sorgen dafür, dass eingehende Daten den Erwartungen entsprechen und bereit zur Analyse sind. Wenn sich Daten durch das Ergänzen neuer Daten und weitere Transformationen fortentwickeln, stellt die Datenversionierung sicher, dass Sie alle Compliance-Anforderungen erfüllen können.

Visuelle Low-Code-Tools für die Datenerkundung

Verwenden Sie native visuelle Tools aus den Databricks-Notebooks heraus, um Ihre Daten aufzubereiten, zu transformieren und zu analysieren, sodass Teams unabhängig vom jeweiligen Kenntnisstand mit Daten arbeiten können. Sobald Datentransformationen und Visualisierungen abgeschlossen sind, können Sie den Code generieren, der im Hintergrund ausgeführt wird. So sparen Sie Zeit beim Schreiben von Boilerplate-Code, sodass Sie mehr Zeit für hochwertige Arbeit haben.

Taxi-Wärmebild

Neue Einblicke schnell entdecken und teilen

Verwandeln Sie Ihre Analyse im Handumdrehen in ein dynamisches Dashboard, um Ergebnisse schnell und einfach weiterzugeben und zu exportieren. Die Dashboards sind immer auf dem neuesten Stand und können auch interaktive Abfragen durchführen. Zellen, Visualisierungen oder Notebooks können mit rollenbasierter Zugriffssteuerung geteilt und in verschiedenen Formaten wie HTML oder IPython Notebook exportiert werden.

Zu Databricks migrieren

Sind die Datensilos, die langsame Leistung und die hohen Kosten für Altsysteme wie Hadoop und Enterprise Data Warehouses müde? Holen Sie sich eine einzige moderne Plattform für alle Ihre Daten-, Analytics- und KI-Anwendungsfälle.

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Mit einheitlichen Data-Science-Workflows die Wertpapiermärkte schützen

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Ressourcen

Alle Ressourcen, die Sie brauchen. Alle an einem Ort. Bild

Alle Ressourcen, die Sie brauchen. Alle an einem Ort.

Erkunden Sie die Ressourcenbibliothek, um E-Books und Videos zu Themen Datenwissenschaft und Machine Learning zu finden.

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