Data Science collaborative

Une expérience unifiée pour stimuler la productivité et l'agilité de la Data Science

Les data scientists sont confrontés à de nombreuses difficultés tout au long du workflow de Data Science qui entravent leur productivité. Les organisations étant de plus en plus data-driven, il est essentiel de disposer d'un environnement collaboratif facilitant l'accès aux données et leur visibilité, ainsi que de modèles formés à partir de ces données, d'une reproductibilité et d'insights découverts au sein de ces données.

Les défis

AVANT

  • L'exploration des données à grande échelle est difficile et coûteuse
  • Trop de temps passé à gérer l'infrastructure et le DevOps

  • Besoin d'assembler diverses bibliothèques et outils open source pour une analytique plus poussée
  • Les transferts multiples entre les équipes de data engineering et de data science sont sujets aux erreurs et augmentent les risques
  • Difficile de passer du développement local au cloud à cause des dépendances et environnements ML complexes

La solution

APRÈS

  • Accès rapide à des données propres et fiables pour une analytique en aval
  • Accès en un clic aux clusters préconfigurés depuis le workspace de data science
  • Apportez votre propre environnement et support multilingue pour une flexibilité maximale
  • Une approche unifiée pour rationaliser le workflow de data science de bout en bout, de la préparation des données à la modélisation et au partage d'insights
  • Migrez ou exécutez votre code à distance sur des clusters préconfigurés et personnalisables

Databricks for Data Science

Une plateforme ouverte et unifiée pour exécuter de manière collaborative tous les types de charges de travail analytiques, de la préparation des données
à l'analyse exploratoire et à l'analytique prédictive, à grande échelle.

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La Data Science collaborative à l'échelle

Collaboration dans l'ensemble du workflow de Data Science, etc.

Écrivez du code de manière collaborative dans Python, R, Scala et SQL. Explorez les données grâce à des visualisations interactives et découvrez de nouveaux insights avec les notebooks de Databricks.

Partagez du code en toute confiance et en toute sécurité grâce à la cocréation, aux commentaires, à la gestion de versions automatique, aux intégrations Git et aux contrôles d'accès basés sur les rôles.

Gardez une trace de tous les tests et de tous les modèles à un même emplacement, capturez la connaissance, publiez des tableaux de bord et facilitez les transferts avec vos homologues et parties prenantes dans l'ensemble du workflow, des données brutes aux insights.

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Concentrez-vous sur la Data Science, pas sur l'infrastructure

Vous n'êtes plus limité par la capacité de stockage de votre ordinateur portable ni par la puissance de calcul dont vous disposez.

Migrez rapidement votre environnement local vers le cloud grâce à la prise en charge de Conda,
et connectez des notebooks à des clusters gérés automatiquement pour faire évoluer vos charges de travail analytiques selon vos besoins.

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Utilisez PyCharm, Jupyter Lab ou RStudio avec des calculs évolutifs

Nous savons que vous n'avez pas beaucoup de temps... Vous avez sans doute déjà des centaines de projets sur votre ordinateur portable et avez l'habitude de travailler avec certains outils.

Connectez votre IDE préféré à Databricks afin de pouvoir continuer à bénéficier d'un stockage de données et d'un calcul sans limite. Ou utilisez simplement RStudio ou JupyterLab directement depuis Databricks pour une expérience fluide.

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Soyez prêt pour la data science

Nettoyez et cataloguez toutes vos données au même endroit grâce à Delta Lake,qu'elles soient en batch, en streaming, structurées ou non structurées, et rendez-les accessibles à toute votre organisation via un magasin de données centralisé.

Quand les données arrivent, des contrôles de qualité garantissent qu'elles sont prêtes pour l'analytique. Au fur et à mesure que les données sont alimentées par de nouvelles entrées et qu'elles sont transformées, la gestion de versions vous permet de répondre aux besoins de conformité.

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Découvrez et partagez de nouveaux insights

Vous avez fait tout le travail et identifié de nouveaux insights, avec des visualisations interactives intégrées ou toute autre bibliothèque prise en charge, comme matplotlib ou ggplot.

Partagez et exportez facilement vos résultats en transformant rapidement votre analyse en tableau de bord dynamique. Les tableaux de bord sont toujours à jour et peuvent également exécuter des requêtes interactives.

Les cellules, les visualisations ou les notebooks peuvent également être partagés avec un contrôle d'accès basé sur les rôles et exportés dans plusieurs formats, notamment HTML et IPython Notebook.

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Un accès simplifié aux derniers frameworks de ML

Accédez en un clic à des environnements de Machine Learning prêts à l'emploi et optimisés, y compris les frameworks les plus populaires comme scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, Keras, etc. Ou migrez et personnalisez facilement des environnements de ML avec Conda. La mise à l'échelle simplifiée sur Databricks vous permet de passer sans effort du small au big data pour ne plus être limité par la quantité de données que votre ordinateur portable peut stocker.

Le ML Runtime offre des fonctionnalités AutoML intégrées, notamment le réglage des hyperparamètres, la recherche de modèles et bien d'autres éléments encore, afin d'accélérer le workflow de data science. Par exemple, accélérez la durée de formation avec des optimisations intégrées sur les algorithmes et frameworks les plus courants, notamment la régression logistique, les modèles basés sur l'arborescence et GraphFrames.

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Suivez et reproduisez des résultats automatiquement

Suivez automatiquement les tests à partir de n'importe quel framework et enregistrez les paramètres, les résultats et la version du code pour chaque exécution avec MLflow managé.

Partagez, découvrez et visualisez en toute sécurité l'ensemble des tests dans des espaces de travail, des projets ou des notebooks spécifiques à travers des milliers d'exécutions et plusieurs contributeurs.

Comparez les résultats à l'aide de fonctions de recherche, de tri, de filtre et de visualisations avancées pour trouver la meilleure version de votre modèle et revenir rapidement à la bonne version de votre code pour cette exécution.

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Mettre en service à grande échelle

Planifiez des notebooks pour exécuter automatiquement des transformations de données et des modélisations, tout en partageant des résultats actualisés.

Paramétrez des alertes et accédez rapidement aux journaux d'audit pour un monitoring et un dépannage simplifiés

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Témoignages de clients

Économiser des millions dans la gestion des stocks

Shell a déployé un outil de data science au niveau mondial pour mieux gérer et optimiser le stock de pièces détachées d'une valeur d'un milliard de dollars qu'elle détient en cas de rupture de ses assets.

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