Databricks pour la tech et l'IA
Développez de meilleurs produits plus rapidement grâce à l'IA, aux applications et aux agents basés sur vos données
Vos données, votre IA, votre avenir
Découvrez comment livrer des produits IA-natifs, obtenir des informations plus rapidement et automatiser des workflows complexes grâce à l'IA, à des applications et à des agents conçus à partir de vos données.
Accélérez les projets de ML et d'IA
Développement d'agents
Concevez, testez et déployez des workflows agentiques à l'aide de modèles de fondation et de vos propres données et modèles, avec une gouvernance et une observabilité intégrées.
Découvrez comment Superhuman s'y prend
RAG et pipelines de récupération
Combinez des tableaux structurés et des documents non structurés dans des systèmes de récupération qui génèrent des réponses d'IA précises et auditables à grande échelle.
Découvrez comment Zapier procède
Affinement et évaluation de LLM
Affinez les modèles sur vos données propriétaires pour améliorer la précision, réduire les coûts d'inférence et garder le contrôle sur la PI et les résultats.
Applications en temps réel à faible latence
Enrichissement des données client
Transformez les données brutes en vues à 360° des clients pour prendre de meilleures décisions et améliorer l'engagement.
Découvrez comment DoorDash procède
Détection de la fraude en temps réel
Détectez la fraude en temps réel en calculant plus de 250 fonctionnalités de ML avec une latence inférieure à 100 ms — aucune infrastructure de streaming spécialisée n'est requise.
Découvrez comment Coinbase effectue la détection de la fraude.
Personnalisation en temps réel
Appuyez-vous sur des données complètes pour élaborer des interactions dynamiques et individualisées qui stimulent l'engagement, la conversion et la fidélité des clients.
Choix du modèle
Optimisation des ressources
Analysez les ressources pour les affecter efficacement de manière à réduire les coûts et à améliorer la productivité des équipes et des systèmes en temps réel.
Mise en service de modèles à grande échelle
Déployez des modèles à n'importe quelle échelle avec des endpoints autoscaling, des tests A/B et le monitoring de la drift — aucune pile MLOps distincte n'est requise.
Prévision de la demande
Utilisez des prévisions data-driven pour anticiper la demande, éviter le gaspillage et tenir les délais de livraison des produits et services.
Démarquez-vous en misant sur une IA ancrée dans vos données
Les leaders de la Tech développent l'IA, des applications et des agents sur Databricks, bénéficiant ainsi de données unifiées et d'une infrastructure gouvernée sans le surcoût lié à l'intégration.PRODUITS PHARES
Lakebase
Fournissez des données opérationnelles unifiées et gouvernées à vos applications en temps réel et vos workflows d'IA.
Genie
Utilisez le langage naturel pour découvrir des données gouvernées et générer des insights, des applications et des décisions.
Agent Bricks
Créez et déployez des agents d'IA sur vos données, et gardez le contrôle grâce aux mécanismes de gouvernance et d'évaluation.
Écosystème de partenaires de la technologie et de l'IA
Les partenaires de Databricks proposent des solutions pensées pour le secteur des technologies et des outils de données qui vous aident à innover plus vite, à réduire les coûts et à maximiser la valeur de vos données.
Ressources
Webinaire
Blog
GUIDE
FAQ
Une plateforme d'analytique produit est un outil spécialisé, principalement utilisé pour comprendre le comportement des utilisateurs au sein d'une application logicielle. Elle se concentre sur des aspects comme l'adoption des fonctionnalités, les parcours utilisateurs et les événements de conversion pour optimiser l'expérience produit.
Une stratégie d'analytique des données SaaS basée sur une plateforme de données unifiée est cependant beaucoup plus large. Elle centralise les données produit ainsi que toutes les autres données de l'entreprise — telles que les données de vente, de marketing, financières et opérationnelles — dans un environnement unique et gouverné.
Cette approche unifiée permet aux entreprises de la tech de créer de l'IA, des applications et des agents sur leurs données. Plus précisément, cela permet des cas d'usage complets, comme la création de vues client 360 précises, l'application de l'IA et du machine learning pour une personnalisation en temps réel, et l'optimisation de la rétention tout au long du cycle de vie client, au lieu de se limiter au comportement dans l'application. L'utilisation d'une base unique telle que Lakebase et Lakehouse pour les données opérationnelles et analytiques élimine la complexité et la latence liées à la gestion de systèmes distincts.
Les éditeurs de logiciels utilisent l'analytique embarquée pour fournir des insights à leurs clients en intégrant des tableaux de bord, des rapports et des recommandations d'IA directement dans l'interface de leur application. Ce processus intègre concrètement l'intelligence au cœur de votre produit, permettant aux clients de consulter des insights de données essentiels en contexte, plutôt que d'avoir à se rendre sur un portail d'analytique distinct.
L'intégration de tableaux de bord et de recommandations d'IA basées sur vos données permet de stimuler l'engagement et d'augmenter la valeur du produit sans nécessiter de pile analytique distincte.
Les entreprises de la tech exploitent la puissance de l'IA, d'applications et d'agents basés sur leurs données pour lutter de manière proactive contre le désabonnement des clients et améliorer la fidélisation grâce à plusieurs cas d'usage data-driven :
- Optimisation de la rétention : utilisez des informations data-driven pour prédire et prévenir l'attrition avant qu'elle ne se produise, ce qui accélère la prise de décision et favorise l'engagement des clients sur le long terme.
- Vision client 360 et segmentation comportementale : Analysez le comportement des clients pour créer des vues clients complètes à 360 degrés qui permettent de diffuser des campagnes personnalisées. Cette stratégie permet d'augmenter l'engagement et les conversions sur tous les Canaux de distribution.
- Modélisation de la valeur vie client : Modélisez la valeur vie client pour orienter la stratégie commerciale, optimiser les dépenses et renforcer l'engagement sur les segments à forte valeur.
- Modèles de la prochaine meilleure action : Apportez des modèles d'IA et de ML à leurs données pour recommander l'action optimale pour chaque client, ce qui augmente les conversions et la valeur vie client.
- Personnalisation en temps réel : Utilisez des données complètes pour alimenter des interactions dynamiques et personnalisées à grande échelle, ce qui stimule l'engagement, les conversions et la fidélité client.