Annonce des partenaires de lancement de Databricks Lakebase

Avec la disponibilité générale de Lakebase, Databricks présente une base de données opérationnelle prête pour la production, conçue pour l'ère de l'IA. Lakebase intègre Postgres en mode serverless et entièrement managé directement dans la Databricks Data Intelligence Platform, unifiant ainsi les charges de travail transactionnelles, analytiques et d'IA sur une base gouvernée unique.

Parallèlement à sa disponibilité générale (GA), nous annonçons nos partenaires de lancement Lakebase. Ces partenaires ont travaillé en étroite collaboration avec Databricks pendant le développement, ont validé Lakebase dans des environnements de production réels et sont prêts à aider les clients à passer de l'architecture à l'exécution.

Contenu de cet article de blog

• Pourquoi les partenaires sont importants pour l'adoption de Lakebase
• Comment les partenaires de lancement utilisent Lakebase
• Qui est prêt aujourd'hui à prendre en charge les projets Lakebase

Pourquoi les partenaires sont importants pour Lakebase

Lakebase change la façon dont les équipes développent des applications et des systèmes d'IA sur Databricks. Cela élimine la nécessité de déplacer les données entre les bases de données OLTP et le lakehouse, ce qui simplifie l'architecture et raccourcit les cycles de livraison.

Les partenaires jouent un rôle essentiel pour rendre ce changement concret. Ils aident les clients à :

• Créez des applications en temps réel et des workflows d'IA agentifs
• Opérationnalisez l'analytique et l'IA sans compromettre la gouvernance.
• Migrer les bases de données PostgreSQL et opérationnelles existantes
   

Ces partenaires ne sont pas en train de découvrir Lakebase. Ils l'utilisent déjà.

Comment les partenaires de lancement utilisent Lakebase

Modernisation et migrations de bases de données

Les partenaires utilisent Lakebase pour remplacer les systèmes OLTP externes et éliminer les pipelines ETL fragiles. Les données opérationnelles restent synchronisées avec les tables Delta par conception, ce qui réduit la complexité et accélère les migrations.

IA agentive et applications intelligentes

Lakebase est utilisé comme système de référence pour l'état de l'agent, la mémoire, la configuration et la prise de décision en temps réel. Cela permet de créer des agents d'IA avec état et reprenables, ainsi que des applications de production, sans avoir à gérer des bases de données distinctes.

Accélérateurs et plateformes des secteurs d'activité

Plusieurs partenaires ont développé des accélérateurs basés sur Lakebase pour des cas d'usage dans les secteurs de la santé, du commerce de détail, des services financiers et du secteur public. Ces solutions combinent des transactions à faible latence, l'analytique et l'IA sur une plateforme unique et gouvernée.

Démarrez avec un partenaire Lakebase

Lakebase est prêt pour une utilisation en production dès aujourd'hui. Nos partenaires de lancement sont prêts à vous aider à moderniser les bases de données, à créer des applications en temps réel et à déployer une IA agentique sur Databricks.

• Découvrez l'annonce de la disponibilité générale (GA) de Lakebase
• Contactez un partenaire de lancement de Lakebase
• Commencez à créer des applications intelligentes sur la Databricks Data Intelligence Platform

Partenaires de lancement à la une

Nos partenaires de lancement incluent des cabinets de conseil internationaux, des intégrateurs système et des entreprises spécialisées dans les données et l'IA. Ils ont validé Lakebase pour des charges de travail de modernisation, d'applications et basées sur l'IA, et soutiennent activement les missions clients.

Une liste complète des partenaires de lancement mondiaux est disponible ci-dessous. 

Accenture

Databricks Lakebase est une solution formidable, car elle comble le fossé entre les systèmes d'enregistrement et les systèmes d'intelligence. Elle permet d'alimenter des applications en temps réel, des agents IA et l'analytique directement depuis le lakehouse, le tout sur une seule et même plateforme. C'est une avancée majeure pour les entreprises des secteurs de la vente au détail, de la santé et de la fabrication qui recherchent une personnalisation en temps réel, une automatisation intelligente et des applications basées sur l'IA.— Teresa Tung, Global Data Lead, Accenture

Alors que les entreprises passent de l'expérimentation à l'exécution de l'IA à grande échelle, le défi consiste désormais à transformer l'intelligence en action. En s'appuyant sur Databricks Lakebase, Accenture aide ses clients à créer une nouvelle génération de systèmes basés sur l'IA qui fonctionnent au niveau de la couche décisionnelle, où les insights éclairent directement les actions dans les domaines des Opérations, de la finance, du risque et de la stratégie.

Aimpoint Digital

Lakebase a fondamentalement changé notre approche pour générer du ROI à partir des données, tout en offrant des capacités d'analytique et d'IA fonctionnelle à nos clients. Nous pouvons désormais tirer pleinement parti de Databricks en tant que plateforme de bout en bout. La combinaison de l'OLAP et de l'OLTP libère un immense potentiel inexploité. Comme je l'ai dit lors d'une interview à DAIS 2025, Lakebase est l'un des produits les plus passionnants que Databricks ait lancés à ce jour.—Dylan Ford, Databricks Practice Lead, Aimpoint Digital

Aimpoint a amélioré son framework LLMOps avec Lakebase pour fournir un stockage de connaissances évolutif à court et long terme pour les applications de GenAI de ses clients. De plus, Lakebase et Databricks Apps alimentent plusieurs de leurs applications internes qui sont utilisées quotidiennement.

Atlan

Lakebase alimente des applications transactionnelles en temps réel et des agents d'IA à la vitesse de la machine, mais ils ont besoin de contexte pour fonctionner intelligemment. Atlan transforme Lakebase en un système de gestion de contexte, unifiant les métadonnées opérationnelles et analytiques afin que chaque agent d'IA puisse découvrir, utiliser en toute confiance et agir sur des données gouvernées sans friction.— Prukalpa Sankar, Founder & Co-CEO, Atlan

Atlan + Lakebase fournissent une intelligence contextuelle pour les applications d'IA. En unifiant les métadonnées opérationnelles, analytiques et commerciales, les entreprises créent des systèmes transactionnels gouvernés où les agents d'IA opèrent à grande échelle avec un contexte complet, ce qui permet des décisions plus rapides, une réduction des risques et des applications fiables en temps réel.

Blueprint

Lakebase nous offre une base gouvernée et évolutive pour l'exécution de programmes Databricks complexes. Nous avons développé le Blueprint Workbench sur Lakebase pour standardiser l'accès aux données et leur gestion, ce qui permet des workflows guidés et reproductibles qui aident les équipes à avancer plus vite, à réduire les risques de livraison et à maintenir une qualité constante pour les migrations, les conceptions d'usines d'IA et les initiatives de gouvernance.—Gary Nakanelua, directeur général des produits et de l'innovation, Databricks MVP, Blueprint

Blueprint utilise Lakebase pour alimenter l'accélérateur Blueprint Accelerated Data Migration, une plateforme d'exécution unifiée qui transforme les migrations Databricks, les constructions d'AI Factory et les initiatives de gouvernance en workflows guidés. Lakebase permet une livraison cohérente, une exécution plus rapide et une réduction des risques pour les programmes de données et d'IA à l'échelle de l'entreprise.

capgemini

Si les Lakehouses aident déjà nos clients à valoriser leurs données, les silos technologiques entre OLAP et OLTP ont toujours fait obstacle à une vision d'un patrimoine de données véritablement unifié – jusqu'à présent. Nous considérons Databricks Lakebase non seulement comme une fonctionnalité de plateforme passionnante, mais aussi comme une potentielle disruption pour l'écosystème plus large des applications et des agents.—Kevin Campbell, PDG de Capgemini Insights & Data

Capgemini propose Lakebase à ses clients au sein de son portefeuille principal Data & AI : depuis des scénarios spécifiques de migration et de modernisation du patrimoine Data & AI, en passant par son rôle dans leur architecture de plateformes de données et d'IA prêtes pour l'IA agentique, jusqu'à des cas d'usage spécifiques à un secteur.

Celebal Technologies

Lakebase a accéléré notre capacité d'innovation en supprimant les frictions entre les applications transactionnelles et les insights analytiques via un environnement serverless et conforme où les données opérationnelles sont immédiatement disponibles pour l'IA et l'analytique. Notre plateforme d'observabilité Brickbuilder Accelerator Eagle Eye fournit désormais des lectures de KPI avec une latence de l'ordre de la milliseconde grâce à un moteur OLTP serverless qui monte en charge en toute transparence avec nos charges de travail analytiques. De même pour CT Visa, notre solution de migration DW Brickbuilder, l'intégration native avec Databricks Apps gère les complexités d'authentification et d'exécution prêtes à l'emploi, ce qui réduit considérablement nos frais de fonctionnement. Ce changement a permis à nos équipes de se concentrer sur la création de valeur, ce qui se traduit par une expansion plus rapide des fonctionnalités et des économies de coûts massives sur l'ensemble de nos solutions.—Tushar Mittal,  Databricks Practice Lead, Celebal Technologies

Celebal Technologies a modernisé ses Eagle Eye et CT Visa Brickbuilder Accelerators en adoptant Databricks Lakebase. Cette transition a unifié les charges de travail OLTP et analytiques, éliminant ainsi les silos de bases de données externes pour simplifier l'architecture. Le résultat offre une gestion centralisée des métadonnées et une gouvernance de bout en bout en mode natif via Unity Catalog.

CitiusTech

Lakebase représente une avancée majeure dans l'unification des données opérationnelles et analytiques. Grâce à notre expertise approfondie de Databricks et à nos accélérateurs spécialisés, CitiusTech s'engage à aider les organisations du secteur de la santé à se moderniser plus rapidement et plus intelligemment. Nous sommes ravis de nous associer à Databricks pour façonner la prochaine ère des soins basés sur les données.—Sridhar Turaga, vice-président senior, Données et IA, CitiusTech

CitiusTech accélère l'adoption de Lakebase pour les clients intéressés avec des solutions spécialisées comme notre solution de migration de base de données OLTP optimisée par Gen AI et notre FHIR Data Framework, conçues pour simplifier la conversion, standardiser les modèles de données de santé et permettre des architectures interopérables et prêtes pour Lakebase. CitiusTech considère Lakebase comme une solution idéale pour remplacer les bases de données OLTP héritées et cloisonnées, éliminant ainsi les ETL complexes.

cognizant

L'Agentic Data Unification Framework de Cognizant, optimisé par Lakebase, offre un Data Mastering précis, évolutif et rentable, en mode natif au sein du Lakehouse. Nos agents stewards brisent les silos, en fusionnant des sources disparates en "Golden Records" en temps réel. Cette architecture sans dépendance alimente les applications opérationnelles à high concurrency et les modèles d'intention d'IA en temps réel avec une précision et une vitesse inégalées.—Diptesh Singh, Global Leader, Data & AI Management, Cognizant

Lakebase fait passer le Lakehouse de l'insight à l'action. Le framework d'unification des données agentiques de Cognizant l'exploite pour fournir des Golden Records fiables et en temps réel, alimentant l'IA et les Opérations avec une vitesse, une montée en charge et une simplicité inégalées.

Collibra

Alors que les entreprises exploitent Databricks pour créer des agents d'IA et migrer des applications personnalisées vers Lakebase, Collibra fournit les bases aux responsables de l'IA et aux CDO pour gérer la gouvernance des données, de l'IA et de la sémantique métier. En unifiant les besoins techniques et métiers tout en prenant en charge les contrôles de conformité et de politique sur vos applications Databricks Apps et vos modèles Agent Bricks, nous contribuons à garantir que vos données et votre IA sont fiables, prêtes pour l'audit et sécurisées dès le premier jour.—Mike Robertson, VP des partenariats technologiques, Collibra

Datapao

Lakebase nous a permis de mettre en place très rapidement un datastore prêt pour la production pour l'état, l'historique et la configuration des agents. La persistance de l'état en temps réel a été simplifiée : chaque message d'utilisateur, réponse d'agent et étape d'orchestration peut être sauvegardé immédiatement, ce qui permet à la plateforme de reprendre les workflows, d'auditer les décisions et de maintenir une expérience utilisateur cohérente sans délais supplémentaires. En restant entièrement sur Databricks, nous avons également simplifié l'architecture, avec une seule couche de gouvernance et de sécurité unifiée.—Adam Litter, Data Scientist, Datapao 

Datapao a développé une solution multi-agents complexe pour l'application de stratégie pharmaceutique et de santé de Redbow Consulting Group sur Databricks, GEM-A®. Le système orchestre des dizaines d'agents spécialisés, conserve l'état des agents et l'historique des conversations, et stocke des configurations et des prompts réutilisables. Databricks Lakebase a servi de datastore opérationnel central pour la mémoire et la configuration des agents, aux côtés des composants plus larges du lakehouse. Consultez ce blog de Datapao sur la façon d'exploiter Databricks Lakebase dans les applications d'IA générative.

Datasentics

Lakebase a joué un rôle déterminant pour combler le fossé entre nos tables Spark traitées par lots dans Unity Catalog et les exigences de faible latence de nos applications de production. Il nous a permis d'offrir une expérience de données transparente et en temps réel sans les frais de fonctionnement liés aux déplacements de données traditionnels.—Martin Gendiar, Agentic Use Case Architect, DataSentics

Datasentics a utilisé Lakebase pour alimenter une plateforme analytique de service desk en temps réel. En connectant Databricks Unity Catalog à des tableaux de bord interactifs et à des assistants GenAI, ils ont éliminé le décalage entre les pipelines traités par lots et les couches applicatives. Cela a permis aux utilisateurs d'accéder aux insights les plus récentes, enrichies par l'IA, pour une prise de décision opérationnelle critique en temps réel.

Delaware Consulting

Les entreprises ont besoin d'une plateforme ouverte qui unifie toutes les capacités de données requises pour prendre des décisions rapides et éclairées. Lakebase comble une lacune courante entre le lakehouse et les plateformes opérationnelles. Auparavant, nous nous appuyions sur de nombreux composants externes et sur une logique d'échange de données sur mesure pour prendre en charge les flux opérationnels. Aujourd'hui, nous proposons une architecture simplifiée, mais tout aussi flexible, qui expose les données du lakehouse à n'importe quel consommateur ou producteur. Il nous permet de fournir des résultats sans compromis, réduisant considérablement la complexité et le temps de valorisation.—Maarten Herthoge, Technical Alliance Manager, Data & AI and Databricks Champion, Delaware Consulting 

Les accélérateurs internes de Delaware permettent la livraison de produits de données, d'API et de solutions d'IA pré-packagés, axés sur les besoins spécifiques des secteurs verticaux. En intégrant Lakebase au Lakehouse, Delaware fait le pont entre les mondes opérationnel et analytique. Cela permet de réaliser en quelques semaines, voire quelques jours, des déploiements de bout en bout qui prenaient auparavant des mois.

DXC

Databricks Lakebase permet à nos clients d'exécuter des workloads opérationnels, analytiques et d'IA sur la Databricks Data Intelligence Platform. Ses performances transactionnelles, son intégration native au Lakehouse et sa gouvernance unifiée simplifient l'architecture, réduisent les déplacements de données et prennent en charge des applications évolutives, natives de l'IA et pilotées par des agents avec une sécurité et un contrôle de niveau entreprise.—Paul Hewitt, directeur senior et responsable mondial de la pratique Data & AI, DXC Technology

DXC a modernisé son environnement de données en migrant ses charges de travail opérationnelles d'une base de données opérationnelle traditionnelle vers Databricks Lakebase, ce qui lui permet de bénéficier de performances transactionnelles avec une intégration native au Lakehouse. Cela a permis d'unifier l'OLTP et l'analytique, de rationaliser le mouvement des données et de renforcer la capacité de DXC à guider les clients avec des architectures éprouvées pour des plateformes prêtes pour l'IA et basées sur Lakebase.

Elitmind

La disponibilité générale (GA) de Lakebase montre que Databricks est en train de devenir une plateforme de bout en bout : des données analytiques aux charges de travail transactionnelles. Pour les clients, cela signifie une architecture plus simple, un délai de rentabilisation plus court et moins de « bricolage » entre les systèmes, tout en conservant une gouvernance et un contrôle cohérents.—Adrian Kukiełka, responsable du domaine Plateforme de données & BI, Elitmind

Dans les projets Elitmind, Lakebase renforcera deux domaines clés : (1) le Magasin de fonctionnalités en ligne pour les institutions financières, où les millisecondes et les volumes de requêtes élevés sont importants, (2) l'ODS opérationnel pour les processus de reporting et d'intégration (par exemple, la consolidation), où les transactions, les mises à jour rapides et des APIs fiables pour les applications sont essentielles.

EY

Un accès rapide et fiable aux données est essentiel pour les plateformes d'EY qui prennent en charge les Solutions d'entreprise, y compris les services gérés d'EY. Avec Lakebase, EY élimine le besoin de pipelines de données personnalisés et de bases de données opérationnelles distinctes, facilitant ainsi une plateforme plus agile qui offre des performances de query plus rapides.—Raghu Jakkampudi, directeur général, produits et Solutions de services financiers, Ernst & Young, LLP

La plateforme Data Fusion d'EY, un Databricks Brickbuilder Accelerators, fournit des Data Services transactionnels à faible latence pour répondre aux exigences des applications des clients d'EY. Traditionnellement, cela nécessitait des pipelines de données coûteux déplaçant les données vers des bases de données relationnelles à des intervalles programmés. Avec Lakebase, les données se synchronisent automatiquement à leur arrivée, facilitant les lectures transactionnelles simultanées et le traitement à faible latence des ajustements financiers soumis par les utilisateurs en toute fluidité.

IBM / Neudesic

Alors que les entreprises s'orientent vers l'intelligence en temps réel, la convergence des charges de travail analytiques et opérationnelles n'est plus une option : elle est essentielle. Les bases de données traditionnelles n'ont pas été conçues pour les exigences actuelles de l'IA, laissant les données opérationnelles cloisonnées et sous-utilisées. Lakebase change la donne en exécutant un véritable OLTP directement sur le stockage d'objets cloud, offrant une base unifiée et moderne pour l'innovation en matière de données et d'applications.—Sai Nageshwaran, vice-président, Données et IA, Neudesic, une société IBM. 

La Payment Intelligence Platform de Neudesic est un accélérateur basé sur Lakebase qui unifie les opérations de paiement et l'analytique en temps réel sur la Databricks Data Intelligence Platform. En combinant le traitement transactionnel à faible latence avec l'analytique et l'IA à l'échelle du Lakehouse, elle offre une visibilité de bout en bout, une résolution plus rapide des problèmes et des insights intelligents tout au long du cycle de vie des paiements.

Impetus

Databricks Lakebase accélère l'adoption de l'IA en entreprise en supprimant les frictions entre les données opérationnelles et les initiatives d'analytique et d'IA. Nous nous engageons à tirer parti de Lakebase en conjonction avec nos assets de Context Engineering et nos solutions de Business AI axées sur des domaines spécifiques pour aider les organisations à contourner les cycles d'intégration complexes et à passer directement à des résultats commerciaux mesurables. Cette approche permet de créer des applications d'IA agentique qui non seulement fournissent des insight, mais qui favorisent également des actions fiables et intelligentes dans toute l'entreprise.—Deepak Khosla, Chief Growth Officer & Head of AI Business, Impetus Technologies

infosys

Databricks Lakebase sert de « mémoire de travail et de data store en temps réel » essentiels pour la solution Agentic AI Data Plane d'Infosys, développée sur la Databricks Data Intelligence Platform, agissant comme le noyau opérationnel à haute vitesse qui comble le fossé entre l'analyse statique et l'action en temps réel. Lakebase aide à maintenir l'état de raisonnement actif de l'agent, les hypothèses évolutives et les signaux contextuels avec une latence inférieure à 10 ms ; il transforme les données du stockage statique en un moteur de raisonnement actif, permettant des décisions rapides, autonomes et tenant compte de l'état, essentielles pour un écosystème agentique à haute vitesse.

Koantek

Lakebase est le chaînon manquant pour le véritable développement d'applications natives de Databricks. Nous l'avons validé en redéfinissant l'architecture de notre propre plateforme X2D Migrations™ sur Lakebase, et avons immédiatement codifié ces apprentissages dans nos accélérateurs Ascend AI. Désormais, nous pouvons déployer des modèles Lakebase clés en main, intégrés à Databricks Apps, Databricks Asset Bundles (DABs) et Unity Catalog, permettant à nos clients d'unifier les workloads transactionnels et analytiques sans quitter la plateforme.—Eddie Edgeworth, directeur de la technologie, Koantek

Koantek accélère l'adoption de Lakebase par deux vecteurs : sa plateforme X2D Migrations™, qui utilise Lakebase pour la télémétrie opérationnelle, et ses accélérateurs Ascend AI Brickbuilder. Ascend AI fournit aux clients des templates déployables et gouvernés — intégrant Databricks Apps et les DAB — pour créer rapidement des applications de données modernes et des workflows agentiques sur la Data Intelligence Platform.

LatentView analytique

La gestion de piles distinctes pour l'analytique et la couche applicative a toujours été un cauchemar en matière de gouvernance. Dès que vous sortez des données vers une base de données d'application externe, vous perdez la traçabilité native et devez reconstruire la sécurité à partir de zéro. En utilisant Lakebase pour nos solutions analytiques, nous avons comblé cette lacune. Les informations restent gouvernées au sein de l'écosystème Databricks, héritant des autorisations directement d'Unity Catalog. Cela élimine les synchronisations fragiles et maintient nos pistes d'audit intactes.—Sunil Kalra, Directeur du CoE Databricks, LatentView Analytics

LatentView Analytics met en œuvre une solution de prévision de la demande et de gestion de la croissance des revenus (RGM) pour un grand client du secteur des biens de consommation, où Lakebase sert de moteur opérationnel pour l'application métier. Traditionnellement, ils devaient transférer les résultats des prévisions de leurs tables Gold vers une base de données SQL externe uniquement pour alimenter l'interface utilisateur. Dans cette architecture moderne, l'application lit directement depuis Lakebase, qui reste synchronisé en mode natif avec leur Lakehouse. Cela élimine entièrement le mouvement des données et garantit que leurs insights RGM sont toujours en direct et gouvernées en un seul endroit.

Lingaro

Lakebase élimine les silos de données en unifiant les charges de travail OLTP et analytiques dans un seul Lakehouse, supprimant ainsi le besoin de pipelines ETL coûteux. La fonctionnalité qui a le plus séduit nos clients est que Lakebase permet une synchronisation quasi temps réel entre les tables Postgres et Delta pour rendre les données instantanément disponibles pour l'analytique, et c'est ce que Lingaro a permis.—Ajay Parasuraman, Partner, Consumer Goods, Lingaro 

Lingaro a aidé une entreprise de biens de consommation du Fortune 100 à unifier les données d'inventaire des centres de distribution, des entrepôts et des magasins sur Lakebase. Grâce aux tableaux de bord AI/BI, les équipes ont pu fournir un suivi et des analytiques à faible latence du mouvement des produits finis. L'équipe a ensuite créé une couche interactive à l'aide de Databricks Apps pour permettre une prise de décision transparente et en temps réel pour plusieurs cas d'usage, y compris le traitement dynamique des commandes, une meilleure prévision de la demande et l'optimisation de la logistique.

lovelytics

Le traitement transactionnel de Lakebase nous a donné la capacité de fournir des expériences plus puissantes et interactives basées sur l'IA à nos clients, allant au-delà de la simple analyse et visualisation des données et permettant aux utilisateurs d'agir au sein de leur organisation.—Alex Wiss, responsable des laboratoires d'innovation, Lovelytics

Les solutions d'IA de Lovelytics, y compris Gridlytics Brickbuilder, démontrent comment nous menons une véritable transformation métier à l'aide de Lakebase et de Databricks Apps. Lovelytics a également innové dans des domaines tels que l'enrichissement des métadonnées et la qualité des données, offrant des fonctionnalités de plateforme améliorées et pilotées par l'IA qui améliorent l'efficacité opérationnelle et établissent rapidement une base axée sur l'IA.

LTIMindtree

Avec Lakebase, nous sommes en mesure de rapprocher plus que jamais les plans opérationnels et analytiques, en éliminant les frictions entre la création de produits de données et leur activation. Nos clients peuvent désormais offrir des expériences modernes basées sur l'IA beaucoup plus rapidement, sans compromettre la gouvernance, la confiance ou la fiabilité requises à l'échelle de l'entreprise.—Sriram Narasimhan, SVP & Global Head - Data & analytique, LTIMindtree

LTIMindtree Scintilla, un accélérateur Brickbuilder de Databricks approuvé, utilise Lakebase comme colonne vertébrale transactionnelle pour assurer des migrations prévisibles aux clients. Lakebase gère les états d'orchestration des jobs, la base de règles et les indicateurs de fonctionnalités, ainsi que les données de télémétrie avec une qualité supérieure, un risque moindre et une modernisation plus fluide à grande échelle, accélérant ainsi le temps de valorisation et renforçant le ROI des programmes de transformation d'entreprise.

Omni

Les clients d'Omni peuvent utiliser Databricks Lakebase comme une couche opérationnelle à faible latence pour alimenter leurs produits de données. Associé à la fonctionnalité d'IA et d'Excel d'Omni, les utilisateurs finaux peuvent obtenir des temps de réponse rapides sur les rapports prédéfinis et une expérience utilisateur rapide lorsqu'ils créent leur propre analyse ou posent des questions en langage naturel. Combiné au modèle sémantique gouverné d'Omni, qui se synchronise avec les métriques d'Unity Catalog, les clients peuvent créer et mettre à l'échelle des applications avec moins de maintenance d'ingénierie et d'optimisation des performances.—Arielle Strong, vice-présidente des produits, Omni 

Perficient

Nous voyons une formidable opportunité dans l'exploitation de Lakebase dans le cadre de la Databricks Data Intelligence Platform. Elle permet aux équipes de développement d'applications de simplifier leurs besoins en bases de données transactionnelles tout en permettant aux équipes data de rationaliser l'intégration pour les cas d'usage analytiques et d'IA. Nous constatons déjà une forte adoption au sein de nos équipes internes et, plus important encore, les clients se tournent vers Lakebase pour leurs applications métier critiques et leurs charges de travail de production.—Michael Patterson, Vice-président, IA, données et analytique, Perficient

L'accélérateur Base-Is-Loaded de Perficient comble le fossé entre OLTP et OLAP. Cette solution basée sur PySpark connecte Lakebase directement à Delta Lake, permettant des Opérations CRUD sécurisées et transformant les tables Lakebase en sources de streaming par micro-lots pour les Lakeflow Spark Declarative Pipelines. Ingérez en toute fluidité les données transactionnelles à l'aide des outils natifs de Databricks, éliminant le besoin d'outils CDC externes et conservant un lakehouse adapté à l'IA. Consultez cet article de blog pour découvrir comment combler le fossé entre OLTP et OLAP avec Lakebase et PySpark. 

Persistent

Avec l'ajout de Lakebase, Databricks est devenue une plateforme de données véritablement complète qui rassemble les workloads transactionnels, l'analytique, l'IA et les applications sur une base unique et évolutive avec une sécurité et une gouvernance intégrées. Pour nos clients, cela accélère la création de valeur et permet de créer des applications d'IA et opérationnelles fiables et en temps réel directement sur Databricks.—Sameer Dixit, vice-président d'entreprise - Données et IA, Persistent Systems

La suite iAURA de Persistent améliore le Data Engineering et la gestion des données sur la Databricks Platform, en prenant en charge les migrations, la modélisation, le mappage, l'observabilité et les cas d'usage basés sur des agents. iAURA est déployé en mode natif sur Databricks, utilisant Lakebase pour le stockage opérationnel et des métadonnées, le Lakehouse pour l'analytique, les Native Apps pour le déploiement et Agent Bricks pour les capacités d'IA agentive.

Polestar analytique

Les entreprises peinent encore à combler le fossé entre les systèmes opérationnels et l'analytique. Les architectures traditionnelles imposent un compromis entre la réactivité en temps réel et la profondeur analytique. Lakebase élimine ce faux choix en unifiant les charges de travail transactionnelles et analytiques sur une seule plateforme Databricks. Dans le même esprit, notre stockage 1Platform est en mode natif construit sur Databricks et utilise Lakebase pour la gestion des données de référence, le stockage des métadonnées et la création de petites applications via App Builder. Cela signifie que l'ensemble de notre pile bénéficie des performances, de la cohérence et de la gouvernance de Lakebase, tandis que les clients obtiennent des données unifiées pour l'analytique et l'IA, sans duplication ni pipelines complexes.—Ankit Rana, Chief Innovation Officer, Polestar Analytics 

Polestar analytique 1Platform transforme la façon dont les entreprises agissent sur les données. Conçue en mode natif sur Databricks Lakebase, elle fait converger les données opérationnelles, de référence & les métadonnées en une base cohérente et unique. Les agents d'IA Agenthood de Polestar exécutent des décisions en temps réel sur des données en direct. Les clients déploient des tableaux de bord et des automatisations basés sur l'IA plusieurs semaines plus rapidement, sans la complexité de l'infrastructure ni la fragmentation des données des architectures traditionnelles.

Qubika

Lakebase était la pièce manquante pour créer des agents d'IA de qualité production sur Databricks. Notre Databricks Setup Accelerator a besoin d'une mémoire persistante entre les sessions et les workflows, et Lakebase nous offre PostgreSQL OLTP sans aucun frais opérationnel.—Facundo Sentena, Ingénieur IA senior, Qubika

Le Databricks Setup Accelerator de Qubika utilise Lakebase pour stocker les points de contrôle LangGraph, l'historique des conversations et l'état de l'utilisateur/du workflow pour les tâches de configuration longues et en plusieurs étapes. Cela permet de créer des agents d'IA avec état et pouvant être repris, dotés d'une isolation multi-tenant robuste et d'une authentification OAuth native, éliminant ainsi les bases de données externes, la rotation des secrets et les frais DevOps supplémentaires. Regardez cette vidéo de Marco Luquer, Databricks Champion chez Qubika, qui explique comment Databricks Lakebase marque un tournant majeur dans la manière dont les organisations utilisent les données.

Replit

Les Agents Replit utilisent Databricks Lakebase pour provisionner des bases de données, ajuster les limites de Ressources et valider en toute sécurité les changements complexes avant leur mise en production. Cela permet à nos agents d'IA de travailler directement sur des données de production réelles tout en garantissant la sécurité et la fiabilité des charges de travail des clients.—Luis Héctor Chávez, Directeur de la technologie, Replit

Répondre

Avec Lakebase, nous ne sacrifions plus la rigueur relationnelle au profit de la scalabilité du lakehouse. La prise en charge native des relations de clés primaires et étrangères garantira l'exactitude de nos tables de configuration critiques, évitant ainsi les défaillances de pipeline et rationalisant nos déploiements d'entreprise tout en éliminant une surcharge de connexion importante.—Darshan Patel, Architecte de données, Reply

Reply a migré une grande quantité de métadonnées d'orchestration critiques de bases de données SQL externes vers Lakebase pour son client. En tirant parti des contraintes de clé primaire et de clé étrangère natives, cela garantira une intégrité référentielle à 100 % tout en éliminant la surcharge d'infrastructure des connexions multiplateformes, réalisant ainsi une véritable implémentation unifiée du Lakehouse Databricks.

Retool

Notre partenariat de longue date avec Databricks continue de se renforcer et, ensemble, nous redéfinissons qui peut créer avec l'IA en toute sécurité. De plus en plus d'équipes au sein de l'entreprise développent leurs équipes de création et transforment les données en applications et automatisations prêtes pour la production et optimisées par l'IA en quelques minutes avec Retool et Databricks Lakebase.—Abhishek Gupta, Directeur des produits, Retool

Databricks Lakebase et Retool permettent aux clients de démocratiser l'IA en toute sécurité en éliminant la complexité de l'infrastructure qui ralentit traditionnellement les équipes. L'intégration de Retool à Lakebase permet aux entreprises de créer des applications prêtes pour la production directement sur leurs propres données en quelques minutes, sans pipelines fragmentés, bases de données distinctes ou compromis sur la gouvernance et la sécurité.

slalom

Lakebase a été notre couche d'intégration essentielle, connectant Databricks à notre application REACT pour alimenter des tableaux de bord de réponse d'urgence en temps réel, des rapports de situation basés sur l'IA, la priorisation des missions, des recommandations de démobilisation, l'audit des transactions et notre agent conversationnel en langage naturel pour interroger des données structurées et non structurées sur les catastrophes.—Ramin Ostad, architecte IA principal, Slalom

L'un des clients du secteur public de Slalom modernise les interventions d'urgence à l'aide d'outils basés sur l'IA, tels que LakeSpeak, l'accélérateur Brickbuilder de Slalom optimisé par MCP, pour créer des rapports de situation dynamiques en temps réel. Cela améliore la prise de décision, réduit le reporting manuel et offre un assistant IA pour des requêtes de données ciblées en cas de sinistre. LakeSpeak fournit une passerelle sécurisée et standardisée pour exposer Databricks Genie et Lakebase aux applications externes, aux agents et aux utilisateurs en entreprise, sans dupliquer la logique, enfreindre la gouvernance ou réécrire les modèles d'intégration.

Solita

La combinaison du lakehouse Databricks avec la base de données OLTP via Lakebase nous permet de résoudre les problèmes d'architecture d'une manière fondamentalement différente. Nous voyons enfin une voie claire pour nous éloigner des pipelines ETL fragiles et de la séparation forcée des couches analytiques et opérationnelles. La capacité à servir des requêtes en quelques millisecondes pour les workloads de première ligne sans maintenir des bases de données opérationnelles distinctes et découplées simplifie tout, ce qui est exactement ce qu'il faut pour faire monter en charge les services numériques de nos clients et réutiliser les données analytiques.—Sami Lehtola, consultant senior en données industrielles et gestionnaire de partenariat Databricks, Solita

L'accélérateur de Solita compatible avec Databricks unifie les données sur les actifs et les services dans une architecture lakehouse-Lakebase unique. En comblant le fossé entre la gestion des données de la base installée, l'analytique opérationnelle et les services à faible latence - gouvernés par Unity Catalog, les OEM et les Secteurs d'activité à forte concentration d'actifs peuvent consolider les données de la base installée pour optimiser les Opérations et libérer la valeur de nouveaux services digitaux.

Systech Solutions

Lakebase élimine le besoin de modélisation complexe en permettant des queries analytiques directes sur les données transactionnelles. C'est le backend parfait pour WizarD™, notre plateforme d'IA agentive, qui permet à nos agents d'IA d'effectuer instantanément des analyses approfondies et d'investigation, directement à la source, et de prendre des mesures commerciales immédiates.—Sunil Kumar, vice-président, produits, Systech Solutions Inc.

WizarD™ de Systech redéfinit l'analytique en temps réel en s'appuyant sur Lakebase pour unifier les charges de travail transactionnelles et analytiques. En permettant aux agents d'IA de générer des KPI à la milliseconde près directement à partir de données brutes et en direct, elle élimine la latence ETL, accélérant ainsi de manière significative le temps de valorisation pour les insights commerciaux critiques. Systech a également intégré Lakebase à DBShift™, son accélérateur de migration vers Databricks, créant une voie « lift-and-shift » transparente pour que les charges de travail PostgreSQL héritées migrent directement sur la Databricks Data Intelligence Platform.

Tata Consultancy Services

Pendant des décennies, nous avons accepté un compromis : nous optimisions un système pour l'écriture des données et un autre, complètement différent, pour leur lecture. Nous avons créé des complexités juste pour combler cet écart. Lakebase rend ce compromis obsolète. Il démontre que le fossé entre la vitesse opérationnelle et la profondeur analytique n'était pas une loi de la physique, mais simplement une contrainte héritée du passé. Nous avons enfin unifié le cycle de vie de nos données.—Anoop Choozhikunnathu, directeur monde, Pratique Databricks, TCS

TCS a développé une solution d'observabilité du ROI de l'IA/ML utilisant une application React avec Lakebase comme backend. Lakebase permet d'obtenir des insights conversationnels en temps réel et des analyses détaillées des métriques de ROI grâce à des queries en langage naturel et à des tableaux de bord intégrés pour accélérer la prise de décision éclairée.

Tiger analytique

La transition vers Lakebase au sein de Databricks a changé la donne sur le plan stratégique. En unifiant les métadonnées et l'analytique, nous avons éliminé l'infrastructure externe, ce qui a permis une optimisation immédiate des coûts et une simplification de l'architecture. La synchronisation étroite avec les tables Delta a amélioré les performances et la gouvernance, offrant ainsi une base évolutive et facile à maintenir.—Abhishek Patel, Director, Tiger Analytics

Tiger a unifié son Data Marketplace en remplaçant Azure SQL par Lakebase, et gère les métadonnées directement dans Databricks. Cela a éliminé les dépendances vis-à-vis de l'infrastructure externe, réduisant ainsi considérablement les coûts et la complexité opérationnelle. En maintenant les métadonnées étroitement synchronisées avec les tables Delta Silver et Gold, Tiger analytique a obtenu des performances supérieures et une gouvernance transparente. Cette approche native a rationalisé leur architecture, offrant une base évolutive et efficace pour la croissance future. 

tredence

Avec l'intégration étroite entre Lakebase et Lakehouse, la maintenance d'un Magasin de fonctionnalités en temps réel ne nécessite qu'une seule ligne de code.—Jason Yip, Directeur, Databricks MVP, Tredence

Chez un fournisseur de réseau de premier plan, il était nécessaire d'analyser le taux de désabonnement des clients en temps réel lorsque ceux-ci appellent la hotline d'assistance. Les Solutions existantes étaient basées sur des batchs. En utilisant le service de modèle Databricks, ainsi que Lakebase, Tredence a développé une recherche de fonctionnalités en temps réel pour la détection du taux de désabonnement. La synchronisation avec Lakebase des fonctionnalités déjà présentes dans le Lakehouse comble l'écart de performance requis pour l'inférence en temps réel.

Valcon

Chez Valcon, nous avons exploré Lakebase avec un grand client du secteur de la vente au détail, en utilisant les pipelines Databricks pour y écrire directement afin d'accélérer les temps d'écriture, tout en bénéficiant des avantages des bases de données relationnelles comme les clés uniques et l'application du modèle de données. Nous avons ensuite utilisé la synchronisation Unity Catalog pour présenter ces tables comme des objets de catalogue pour notre couche de reporting. Je suis vraiment impressionné par la maturité, la flexibilité et la facilité d'utilisation de Lakebase. Il correspond parfaitement à la manière dont les plateformes de données modernes devraient être conçues et exploitées.—Ivan Medrano, Ingénieur principal senior, Valcon

Wipro

Lakebase, basé sur Postgres open‑source et une architecture serverless, supprime les ETL fragiles en unifiant l'OLTP et le lakehouse, de sorte que les données transactionnelles, l'analytique et les agents d'IA à faible latence s'exécutent tous à partir de la même source en temps réel.—Sandip Roy, directeur et responsable de la pratique Databricks, Wipro

Lakebase fournit un accès à faible latence aux données de vision à 360° du client, de portefeuille, de foyer, d'objectifs et liées aux risques pour la solution Wealth AI de Wipro , permettant d'obtenir des informations en temps réel et prêtes pour les conseillers. Avec cette couche OLTP, les sorties de l'IA deviennent instantanées, prenant en charge les interactions pilotées par API, les Opérations rapides de type CRUD et les réponses événementielles aux mises à jour des clients, aux transactions et aux changements du marché. Avec Lakebase unifié avec la Plateforme lakehouse, WeGA for Data s'appuie dessus pour fournir une plateforme de données responsable, de niveau entreprise, sécurisée et gouvernée qui garantit une adoption de l'IA conforme, évolutive et fiable.

Zeb

Avec Lakebase et Databricks Apps, nous sommes enfin en mesure de créer une interface conteneurisée pour les agents d'IA, en associant la couche de visualisation via Databricks Apps et la persistance fournie par Lakebase en une solution unifiée.—Sid Vivek, responsable de l'IA, zeb 

L'accélérateur Brickbuilder de Zeb, « Building Data Products using Databricks Apps and Lakebase », unifie les charges de travail transactionnelles et analytiques, intègre des agents IA dans les applications métier et fournit rapidement des produits de données gouvernés. Les clients bénéficient d'une prise de décision en temps réel, d'une livraison de produits plus rapide et d'une gouvernance renforcée sur une plateforme unique et évolutive, construite sur Lakebase et Databricks Apps. Consultez ce blog pour en savoir plus sur l'accélérateur de zeb. 

Démarrez avec un partenaire de lancement Databricks Lakebase

L'avenir des données et de l'IA est unifié. En intégrant les données opérationnelles et analytiques sur une plateforme unique et gouvernée avec Lakebase, nos clients peuvent dépasser les architectures multi-systèmes complexes pour un monde où l'intelligence se traduit de manière transparente en action instantanée. Nos partenaires de lancement sont prêts à vous aider à tirer parti de ce changement, avec des solutions et des accélérateurs éprouvés conçus pour exploiter les avantages uniques de Lakebase, notamment les performances transactionnelles, l'intégration native de Lakehouse et la gouvernance unifiée via Unity Catalog. Contactez l'un de nos Partenaires de lancement dès aujourd'hui pour commencer à créer votre prochaine génération d'applications en temps réel et natives de l'IA sur la plateforme Databricks Data Intelligence.

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original