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La plateforme Databricks Data + AI

Accélérer l’entreprise agentique

Construire l'avenir sur des données fiables et transformer les expériences d'IA en impac
Agentic platform architecture diagram.
TRUSTED BY DATA AND AI TEAMS WORLDWIDE
AVANTAGES

Plateforme Data + AI : contexte, contrôle et choix

Équipez l'IA de vos connaissances métier, gérez-la de bout en bout et exécutez-la partout, le tout sur une seule plateforme.

Contexte d'entreprise pour toute l'IA

Ancrez les modèles, les applications et les agents dans votre contexte métier pour des résultats plus précis, plus rentables et plus fiables.

Gouvernance de bout en bout de l'accès, de la qualité et des coûts

Gérez toutes vos données et l'IA en un seul endroit, pour pouvoir faire évoluer les agents tout en gérant les accès, la qualité et les coûts.

Choix du cloud, des données et du modèle, sans dépendance

Exécutez sur n'importe quel cloud, n'importe quelles données et n'importe quel modèle, sans dépendance. Soyez prêt à innover à mesure que vos besoins évoluent.

Plateforme

Capacités de base de la plateforme Databricks Data + AI

Data Foundation

Données agentiques sur une infrastructure ouverte

Unifiez vos données sur des formats ouverts sans dépendance. Automatisez l'ingestion et la transformation de n'importe quelle source. Optimisez des analyses rapides et économiques sur une seule copie de vos données. Exécutez des charges de travail analytiques et opérationnelles côte à côte.

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En savoir plus sur la façon dont la Databricks Data + AI Platform donne à vos équipes les moyens de gérer toutes vos charges de travail de données et d'IA.

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FAQ

La plateforme Databricks Data + AI est une plateforme unifiée pour les données, l'analyse et l'IA qui aide les organisations à gérer et à analyser efficacement de grandes quantités de données. Elle unifie l'ingénierie des données, la science des données et l'apprentissage automatique dans un environnement collaboratif basé sur Apache Spark™. Databricks permet aux équipes de nettoyer, de traiter et d'explorer facilement des données, de créer et d'entraîner des modèles d'IA et de déployer des analyses à grande échelle, le tout dans un seul espace de travail. Il est souvent utilisé pour des tâches telles que l'analyse des données massives, la gestion des lacs de données et la création d'applications et d'agents axés sur l'IA.

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