Databricks für Tech und KI
Erstellen Sie mit KI, Apps und Agenten auf Basis Ihrer Daten schneller bessere Produkte
Ihre Daten, Ihre KI, Ihre Zukunft
Entdecken Sie, wie Sie KI-native Produkte bereitstellen, schneller Erkenntnisse gewinnen und komplexe Workflows mit KI, Apps und Agenten, die auf Ihren Daten basieren, automatisieren.
ML- und KI-Produktion beschleunigen
Agentenentwicklung
Entwerfen, testen und bereitstellen Sie agentenbasierte Workflows mit Basismodellen sowie Ihren eigenen Daten und Modellen – mit integrierter Governance und Observability.
Erfahren Sie, wie Superhuman es macht
RAG- und Retrieval-Pipelines
Kombinieren Sie strukturierte Tabellen und unstrukturierte Dokumente zu Retrieval-Systemen, die präzise, prüffähige KI-Antworten in großem Umfang ermöglichen.
Erfahren Sie, wie Zapier es macht
LLM-Fine-Tuning und Evaluierung
Stimmen Sie Modelle auf Ihren proprietären Daten fein ab, um die Genauigkeit zu verbessern, die Inferenzkosten zu senken und die Kontrolle über IP und Ergebnisse zu behalten.
Latenzarme Echtzeit-Apps
Anreicherung von Kundendaten
Verwandeln Sie Rohdaten in verwertbare 360-Grad-Kundenansichten, um intelligentere Entscheidungen zu treffen und die Interaktion zu verbessern.
Erfahren Sie, wie es DoorDash macht
Betrugserkennung in Echtzeit
Erkennen Sie Betrug in Echtzeit durch die Berechnung von über 250 ML-Features mit einer Latenz von unter 100 ms – keine spezielle Streaming-Infrastruktur erforderlich.
Sehen Sie, wie Coinbase Betrugserkennung durchführt
Echtzeit-Personalisierung
Nutzen Sie umfassende Daten für dynamische, personalisierte Interaktionen, die Interaktion, Conversions und Kundenbindung steigern.
Modellwahl
Ressourcenoptimierung
Analysieren Sie Ressourcen und setzen Sie sie gezielt ein. So lassen sich Kosten senken, während die Produktivität von Teams und Systemen in Echtzeit steigt.
Sehen Sie, was Block entwickelt hat
Modellbereitstellung in großem Maßstab
Stellen Sie Modelle in beliebigem Scale mit Autoscaling-Endpoints, A/B-Tests und Drift-Monitoring bereit – kein separater MLOps-Stack erforderlich.
Nachfrageprognose
Nutzen Sie datengesteuerte Prognosen. So können Sie den Bedarf vorhersehen, Verschwendung reduzieren und die rechtzeitige Lieferung von Produkten und Diensten sicherzustellen.
KI auf Basis Ihrer Daten als Wettbewerbsvorteil
Führende Technologieunternehmen entwickeln KI, Apps und Agenten auf Databricks und erhalten so einheitliche Daten und eine kontrollierte Infrastruktur ohne Integrationsaufwand.VORGESTELLTE PRODUKTE
Lakebase
Schaffen Sie mit einheitlichen, kontrollierten Betriebsdaten die Grundlage für Echtzeit-Apps und KI-Workflows.
Genie
Nutzen Sie natürliche Sprache, um Ihre gesteuerten Daten zu befragen und Erkenntnisse zu gewinnen, Apps zu entwickeln sowie fundierte Entscheidungen zu treffen.
Agent Bricks
Entwickeln und implementieren Sie KI-Agenten auf Basis Ihrer Daten – mit Governance, Evaluierung und Kontrolle.
Technologie- und KI-Partner-Ökosystem
Databricks-Partner liefern branchenspezifische Lösungen und Datentools für den Energiesektor. Diese helfen dabei, Innovationen zu beschleunigen, Kosten zu senken und Mehrwert aus Ihren Daten zu schöpfen.
Ressourcen
Webinar
Blog
LEITFADEN
FAQ
Eine Produktanalyseplattform ist ein spezialisiertes Tool, das hauptsächlich dazu dient, das Nutzerverhalten innerhalb einer Softwareanwendung zu verstehen, wobei der Schwerpunkt auf Aspekten wie Feature-Akzeptanz, Nutzerflüssen und Conversion-Events zur Optimierung des Produkterlebnisses liegt.
Eine SaaS-Datenanalysestrategie, die auf einer einheitlichen Datenplattform aufbaut, ist jedoch viel umfassender. Sie zentralisiert Produktdaten zusammen mit allen anderen Geschäftsdaten — wie Vertriebs-, Marketing-, Finanz- und Betriebsdaten — in einer einzigen, verwalteten Umgebung.
Dieser einheitliche Ansatz ermöglicht es Technologieunternehmen, KI, Apps und Agents auf ihren Daten zu erstellen. Insbesondere ermöglicht dies umfassende Anwendungsfälle, darunter die Erstellung präziser Customer-360-Grad-Ansichten, die Anwendung von KI und Machine Learning für die Echtzeit-Personalisierung und die Optimierung der Kundenbindung über den gesamten Kundenlebenszyklus hinweg, anstatt sich nur auf das In-App-Verhalten zu konzentrieren. Die Verwendung einer einzigen Grundlage wie Lakebase und Lakehouse für operative und analytische Daten beseitigt die Komplexität und Latenz bei der Verwaltung separater Systeme.
Softwareunternehmen nutzen eingebettete Analysen, um ihren Kunden Einblicke zu verschaffen, indem sie Dashboards, Berichte und KI-Empfehlungen direkt in ihre Anwendungsoberfläche integrieren. Dieser Prozess bringt die Intelligenz effektiv in Ihr Produkt, sodass Kunden wichtige Dateneinblicke im Kontext sehen können, anstatt zu einem separaten Analyseportal navigieren zu müssen.
Das Einbetten von Dashboards und KI-Empfehlungen, die auf Ihren Daten basieren, steigert das Engagement und erhöht den Produktwert, ohne dass ein separater Analytics-Stack erforderlich ist.
Technologieunternehmen nutzen die Leistungsfähigkeit von KI, Apps und Agenten, die auf ihren Daten basieren, um proaktiv der Kundenabwanderung entgegenzuwirken und die Kundenbindung durch verschiedene datengesteuerte Anwendungsfälle zu verbessern:
- Optimierung der Kundenbindung: Nutzen Sie datengestützte Einblicke, um Churn vorherzusagen und zu verhindern, bevor er auftritt. So beschleunigen Sie die Entscheidungsfindung und fördern das langfristige Kundenengagement.
- Customer 360 und verhaltensbasierte Segmentierung: Analysieren Sie das Kundenverhalten, um umfassende 360-Grad-Kundensichten zu erstellen, die helfen, personalisierte Kampagnen bereitzustellen. Diese Strategie hilft, das Engagement und die Conversions über alle Kanäle hinweg zu steigern.
- Lifetime-Value-Modellierung: Modellieren Sie den Customer Lifetime Value, um die Geschäftsstrategie zu steuern, die Ausgaben zu optimieren und das Engagement in Segmenten mit hohem Wert zu steigern.
- Next-Best-Action-Modelle: Bringen Sie KI- und ML-Modelle zu Ihren Daten, um für jeden Kunden die optimale nächste Aktion zu empfehlen, und steigern Sie so die Conversions und den Lifetime Value.
- Personalisierung in Echtzeit: Nutzen Sie umfassende Daten, um dynamische, personalisierte Interaktionen in großem Umfang zu ermöglichen, was das Engagement, die Conversions und die Kundenbindung steigert.