Annuncio dei partner di lancio di Databricks Lakebase

Con la disponibilità generale di Lakebase, Databricks presenta un database operativo pronto per la produzione e progettato per l'era dell'IA. Lakebase porta Postgres serverless e completamente gestito direttamente nella Databricks Data Intelligence Platform, unificando carichi di lavoro transazionali, analitici e di IA su un'unica base governata.

In concomitanza con la GA, annunciamo i nostri partner di lancio di Lakebase. Questi partner hanno lavorato a stretto contatto con Databricks durante lo sviluppo, hanno convalidato Lakebase in ambienti di produzione reali e sono pronti ad aiutare i clienti a passare dall'architettura all'esecuzione.

Contenuti di questo blog

• Perché i partner sono importanti per l'adozione di Lakebase
• Come i partner di lancio utilizzano Lakebase
• Chi è pronto oggi a supportare i progetti Lakebase

Perché i partner sono importanti per Lakebase

Lakebase cambia il modo in cui i team creano applicazioni e sistemi di AI su Databricks. Elimina la necessità di spostare i dati tra i database OLTP e la lakehouse, semplificando l'architettura e abbreviando i cicli di consegna.

I partner svolgono un ruolo fondamentale nel rendere pratico questo cambiamento. Aiutano i clienti a:

• Sviluppa applicazioni in tempo reale e flussi di lavoro di IA agentiva
• Rendi operativi le analitiche e l'AI senza compromettere la governance
• Esegui la migrazione di database PostgreSQL e operazionali legacy
   

Questi partner non stanno imparando a usare Lakebase. Lo stanno già utilizzando.

Come i partner di lancio utilizzano Lakebase

Modernizzazione e migrazioni dei database

I partner utilizzano Lakebase per sostituire i sistemi OLTP esterni ed eliminare le pipeline ETL fragili. I dati operazionali rimangono sincronizzati con le tabelle Delta fin dalla progettazione, il che riduce la complessità e accelera le migrazioni.

AI agentiva e applicazioni intelligenti

Lakebase viene utilizzato come sistema di registrazione per lo stato, la memoria, la configurazione degli agenti e il processo decisionale in tempo reale. Ciò consente di avere agenti AI stateful e ripristinabili e applicazioni di produzione senza dover gestire database separati.

Acceleratori e piattaforme settori industriali

Diversi partner hanno sviluppato acceleratori basati su Lakebase per casi d'uso nei settori sanitario, retail, dei servizi finanziari e del settore pubblico. Queste soluzioni combinano transazioni a bassa latenza, analitiche e IA su un'unica piattaforma governata.

Inizia con un partner Lakebase

Lakebase è pronto per l'uso in produzione già da oggi. I nostri partner di lancio sono pronti ad aiutarti a modernizzare i database, creare applicazioni in tempo reale e implementare l'AI agentiva su Databricks.

• Esplora l'annuncio della GA di Lakebase
• Contatta un partner di lancio di Lakebase
• Inizia a creare applicazioni intelligenti sulla Databricks Data Intelligence Platform

Partner di lancio in primo piano

I nostri partner di lancio includono società di consulenza globali, system integrator e aziende specializzate in dati e IA. Hanno convalidato Lakebase in carichi di lavoro di modernizzazione, applicazioni e basati sull'AI e stanno supportando attivamente i progetti dei clienti.

Di seguito è disponibile un elenco completo dei partner di lancio globali. 

Accenture

Databricks Lakebase è una soluzione rivoluzionaria perché colma il divario tra i sistemi di registrazione (system of record) e i sistemi di intelligence. Consente di alimentare applicazioni in tempo reale, agenti IA e analitiche direttamente dalla lakehouse, il tutto su un'unica piattaforma. Si tratta di una grande opportunità per le aziende del settore retail, sanitario e manifatturiero che cercano personalizzazione in tempo reale, automazione intelligente e applicazioni basate sull'IA.— Teresa Tung, Global Data Lead, Accenture

Man mano che le organizzazioni passano dalla sperimentazione all'esecuzione dell'IA su larga scala, la sfida consiste ora nel trasformare l'intelligence in azione. Sfruttando Databricks Lakebase, Accenture aiuta i clienti a creare una nuova generazione di sistemi basati sull'AI che operano a livello decisionale, dove le informazioni dettagliate informano direttamente le azioni in ambito di attività operative, finanziario, di rischio e strategico.

Aimpoint digitale

Lakebase ha cambiato radicalmente il nostro approccio per generare ROI dai dati, consentendo al contempo le analitiche e l'IA funzionale per i nostri clienti. Ora siamo in grado di sfruttare appieno Databricks come piattaforma end-to-end. La combinazione di OLAP e OLTP sblocca un enorme potenziale non sfruttato. Come ho detto in un'intervista a DAIS 2025, Lakebase è uno dei prodotti più entusiasmanti che Databricks abbia lanciato fino ad oggi.—Dylan Ford, Databricks Practice Lead, Aimpoint Digital

Aimpoint ha potenziato il suo framework LLMOps con Lakebase per fornire un'archiviazione della conoscenza scalabile sia a breve che a lungo termine per le applicazioni GenAI dei suoi clienti. Inoltre, Lakebase e le Databricks Apps alimentano diverse loro applicazioni interne utilizzate quotidianamente.

Atlan

Lakebase alimenta applicazioni transazionali in tempo reale e agenti AI alla velocità delle macchine, ma hanno bisogno di contesto per operare in modo intelligente. Atlan trasforma Lakebase in un sistema di gestione del contesto, unificando i metadati operativi e analitici in modo che ogni agente AI possa scoprire, considerare attendibili e agire su dati governati senza attriti.— Prukalpa Sankar, fondatrice e Co-CEO, Atlan

Atlan + Lakebase forniscono un'intelligence contestuale per le applicazioni di IA. Unificando metadati operativi, analitici e di business, le aziende creano sistemi transazionali governati in cui gli agenti di IA operano su larga scala con un contesto completo, consentendo decisioni più rapide, una riduzione del rischio e applicazioni affidabili in tempo reale.

Blueprint

Lakebase ci offre una base governata e scalabile per l'esecuzione di programmi Databricks complessi. Abbiamo creato il Blueprint Workbench su Lakebase per standardizzare le modalità di accesso e gestione dei dati, abilitando flussi di lavoro guidati e ripetibili che aiutano i team a muoversi più velocemente, a ridurre i rischi di delivery e a mantenere una qualità costante per migrazioni, build di AI Factory e iniziative di governance.—Gary Nakanelua, Managing Director of prodotto and Innovation, Databricks MVP, Blueprint

Blueprint utilizza Lakebase per alimentare l'acceleratore Blueprint Accelerated Data Migration, una piattaforma di esecuzione unificata che trasforma le migrazioni di Databricks, le build di AI Factory e le iniziative di governance in flussi di lavoro guidati. Lakebase consente una delivery coerente, un'esecuzione più rapida e un rischio ridotto per i programmi di dati e IA su scala aziendale.

capgemini

Sebbene le Lakehouse aiutino già i nostri clienti a sbloccare il valore dei loro dati, i silo tecnologici tra OLAP e OLTP hanno sempre ostacolato una visione realmente unificata del patrimonio di dati, fino ad ora. Consideriamo Databricks Lakebase non solo come un'entusiasmante funzionalità della piattaforma, ma anche come una potenziale interruzione per il più ampio ecosistema di applicazioni e agenti.—Kevin Campbell, CEO Capgemini Insights & Data

Capgemini offre Lakebase ai clienti all'interno del proprio portfolio Data & AI principale: da scenari specifici di migrazione e modernizzazione del patrimonio di dati e AI, al suo ruolo nell'architettura delle loro piattaforme dati e AI "Agentic-ready", fino a casi d'uso specifici del settore.

Celebal Technologies

Lakebase ha accelerato la nostra capacità di innovare rimuovendo l'attrito tra le applicazioni transazionali e gli insight analitici tramite un ambiente serverless e conforme, dove i dati operativi sono immediatamente disponibili per l'AI e l'analisi. La nostra piattaforma di osservabilità Brickbuilder Accelerator Eagle Eye ora offre letture dei KPI con una latenza di millisecondi attraverso un motore OLTP serverless che si scala perfettamente con i nostri carichi di lavoro di analisi. Analogamente, per CT Visa, la nostra soluzione di migrazione DW Brickbuilder, l'integrazione nativa con le app di Databricks gestisce le complessità di autenticazione ed esecuzione in modo pronto all'uso, riducendo in modo significativo il nostro sovraccarico operativo. Questo cambiamento ha permesso ai nostri team di concentrarsi sulla creazione di valore, con una conseguente espansione più rapida delle funzionalità e un notevole risparmio sui costi per tutte le nostre soluzioni.—Tushar Mittal,  Databricks Practice Lead, Celebal Technologies

Celebal Technologies ha modernizzato i suoi acceleratori Eagle Eye e CT Visa Brickbuilder adottando Databricks Lakebase. Questa transizione ha unificato i carichi di lavoro OLTP e analitici, eliminando i silos di database esterni per semplificare l'architettura. Il risultato offre una gestione centralizzata dei metadati e una governance end-to-end in modo nativo tramite Unity Catalog.

CitiusTech

Lakebase rappresenta un importante passo avanti nell'unificazione dei dati operativi e analitici. Grazie alla nostra profonda esperienza in Databricks e ai nostri acceleratori appositamente creati, CitiusTech si impegna ad aiutare le organizzazioni sanitarie a modernizzarsi in modo più rapido e intelligente. Siamo entusiasti di collaborare con Databricks per dare forma alla prossima era dell'assistenza sanitaria basata sui dati.—Sridhar Turaga, Sr Vice President, Data & AI Business, CitiusTech

CitiusTech sta accelerando l'adozione di Lakebase per i clienti interessati con soluzioni appositamente create come la nostra soluzione di migrazione di database OLTP abilitata per l'IA generativa e il FHIR Data Framework, progettati per semplificare la conversione, standardizzare i modelli di dati sanitari e abilitare architetture interoperabili e pronte per Lakebase. CitiusTech considera Lakebase la soluzione ideale per sostituire i database OLTP legacy e isolati, eliminando complessi processi ETL.

cognizant

L'Agentic Data Unification Framework di Cognizant, basato su Lakebase, offre un Data Mastering accurato, scalabile ed economico in modo nativo all'interno della Lakehouse. I nostri steward agentici eliminano i silo, unendo fonti disparate in "Golden Records." in tempo reale. Questa architettura a zero dipendenze alimenta app operative ad high concurrency e modelli di intenti AI in tempo reale con una precisione e una velocità senza pari.—Diptesh Singh, Global Leader, Data & AI Management, Cognizant

Lakebase eleva il Lakehouse dalla conoscenza all'azione. L'Agentic Data Unification Framework di Cognizant lo sfrutta per fornire Golden Record affidabili e in tempo reale, alimentando l'AI e le attività operative con velocità, Scale e semplicità senza pari.

Collibra

Mentre le aziende sfruttano Databricks per creare agenti di IA e migrare applicazioni personalizzate su Lakebase, Collibra fornisce le basi ai responsabili dell'IA e ai CDO per gestire la governance dei dati, dell'IA e della semantica aziendale. Unificando le esigenze tecniche e aziendali e gestendo al contempo i controlli di conformità e delle policy per i modelli di Databricks Apps e Agent Bricks, contribuiamo a garantire che i tuoi dati e la tua IA siano affidabili, pronti per l'audit e sicuri fin dal primo giorno.—Mike Robertson, VP of Tech Partnerships, Collibra

Datapao

Lakebase ci ha aiutato a implementare molto rapidamente un datastore pronto per la produzione per lo stato, la cronologia e la configurazione degli agenti. Ha reso semplice la persistenza dello stato in tempo reale: ogni messaggio dell'utente, risposta dell'agente e passaggio di orchestrazione può essere salvato immediatamente, consentendo alla piattaforma di riprendere i flussi di lavoro, controllare le decisioni e mantenere un'esperienza utente coerente senza ritardi aggiuntivi. Rimanendo interamente su Databricks, abbiamo anche mantenuto l'architettura semplice, con un unico livello unificato di governance e sicurezza.—Adam Litter, Data Scientist, Datapao 

Datapao ha creato una complessa soluzione multi-agente per l'applicazione di strategia farmaceutica e sanitaria di Redbow Consulting Group su Databricks, GEM-A®. Il sistema coordina decine di agenti specializzati, mantiene lo stato degli agenti e la cronologia delle conversazioni e archivia configurazioni e prompt riutilizzabili. Databricks Lakebase è stato utilizzato come datastore operativo centrale per la memoria e la configurazione degli agenti, insieme ai componenti più ampi della lakehouse. Consulta questo blog di Datapao per scoprire come sfruttare Databricks Lakebase nelle applicazioni di IA generativa.

Datasentics

Lakebase è stato fondamentale per colmare il divario tra le nostre tabelle Spark elaborate in batch in Unity Catalog e i requisiti di bassa latenza delle nostre applicazioni di produzione. Ci ha permesso di offrire un'esperienza dati fluida e in tempo reale senza il sovraccarico operativo della tradizionale movimentazione dei dati.—Martin Gendiar, Agentic Use Case Architect, DataSentics

Datasentics ha utilizzato Lakebase per alimentare una piattaforma di analitiche per service desk in tempo reale. Collegando Databricks Unity Catalog a dashboard interattive e assistenti GenAI, hanno eliminato il ritardo tra le pipeline elaborate in batch e i livelli applicativi. Ciò ha garantito che gli utenti accedessero alle informazioni dettagliate più attuali e arricchite dall'AI per prendere decisioni operative critiche in tempo reale.

Delaware Consulting

Le organizzazioni necessitano di una piattaforma aperta che unifichi tutte le funzionalità dei dati necessarie per prendere decisioni rapide e sicure. Lakebase colma un divario comune tra la lakehouse e le piattaforme operative. In precedenza, ci affidavamo a numerosi componenti esterni e a una logica di scambio dati su misura per supportare i flussi operativi. Oggi offriamo un'architettura semplificata ma ugualmente flessibile che espone i dati della lakehouse a qualsiasi consumer o producer. Ci consente di offrire risultati senza compromessi, riducendo in modo significativo sia la complessità che il time-to-value.—Maarten Herthoge, Technical Alliance Manager, Data & AI e Databricks Champion, Delaware Consulting 

Gli acceleratori interni di Delaware consentono la fornitura di prodotti di dati preconfigurati, API e soluzioni AI incentrate sulle esigenze specifiche dei vari settori industriali verticali. Integrando Lakebase con la Lakehouse, Delaware unisce il mondo operativo e quello dell'analisi. Ciò consente di effettuare implementazioni end-to-end, che in precedenza richiedevano mesi, in poche settimane o addirittura giorni.

DXC

Databricks Lakebase consente ai nostri clienti di eseguire carichi di lavoro operativi, di analisi e di AI sulla Databricks Data Intelligence Platform. Le sue prestazioni transazionali, l'integrazione nativa con la Lakehouse e la governance unificata semplificano l'architettura, riducono lo spostamento dei dati e supportano applicazioni scalabili, native per l'AI e basate su agenti con sicurezza e controllo di livello enterprise.—Paul Hewitt, Senior Director and Global Head of Data & AI Practice, DXC Technology

DXC ha modernizzato il proprio panorama di dati spostando i carichi di lavoro operativi da un database operativo tradizionale a Databricks Lakebase, offrendo prestazioni transazionali con integrazione nativa della Lakehouse. Ciò ha consentito di unificare OLTP e analitiche, semplificare lo spostamento dei dati e rafforzare la capacità di DXC di guidare i clienti con architetture collaudate per piattaforme basate su Lakebase e pronte per l'IA.

Elitmind

La GA di Lakebase dimostra che Databricks sta diventando una piattaforma end-to-end: dai dati analitici ai carichi di lavoro transazionali. Per i clienti, questo significa un'architettura più semplice, un time-to-value più breve e meno "incollaggio" tra i sistemi, mantenendo al contempo una governance e un controllo coerenti.—Adrian Kukiełka, Data Platform & BI Domain Lead, Elitmind

Nei progetti Elitmind, Lakebase rafforzerà due aree chiave: (1) negozio di funzionalità online per istituti finanziari, dove i millisecondi e gli elevati volumi di query sono importanti, (2) ODS operativo per i processi di reporting e integrazione (ad es. consolidamento), dove transazioni, aggiornamenti rapidi e API affidabili per le applicazioni sono essenziali.

EY

Un accesso ai dati rapido e affidabile è essenziale per le piattaforme di EY che supportano soluzioni di business, inclusi i servizi gestiti di EY. Con Lakebase, EY elimina la necessità di pipeline di dati personalizzate e database operativi separati, favorendo una piattaforma più agile che offre prestazioni di query più veloci.—Raghu Jakkampudi, Managing Director, Financial Services Products & Solutions, Ernst & Young, LLP

La piattaforma Data Fusion di EY, un Brickbuilder Accelerators di Databricks, fornisce Data Services transazionali a bassa latenza per soddisfare le esigenze delle applicazioni dei clienti di EY. Tradizionalmente, ciò richiedeva costose pipeline di dati che spostavano i dati in database relazionali a intervalli pianificati. Con Lakebase, i dati si sincronizzano automaticamente all'arrivo, facilitando le letture transazionali simultanee e l'elaborazione a bassa latenza delle rettifiche finanziarie inviate dagli utenti senza problemi.

IBM / Neudesic

Con la spinta delle organizzazioni verso l'intelligenza in tempo reale, la convergenza dei carichi di lavoro analitici e operativi non è più facoltativa, ma essenziale. I database tradizionali non sono stati creati per le esigenze odierne basate sull'IA, lasciando i dati operativi isolati e sottoutilizzati. Lakebase cambia le carte in tavola eseguendo un vero OLTP direttamente sul cloud object store, fornendo una base unificata e moderna per l'innovazione dei dati e delle applicazioni.—Sai Nageshwaran, Vice President, Dati e IA, Neudesic, un'azienda IBM. 

La Payment Intelligence Platform di Neudesic è un acceleratore basato su Lakebase che unifica le attività operative di pagamento e le analitiche in tempo reale sulla Databricks Data Intelligence Platform. Combinando l'elaborazione transazionale a bassa latenza con le analitiche e l'AI su scala Lakehouse, consente una visibilità end-to-end, una risoluzione più rapida dei problemi e informazioni dettagliate intelligenti lungo l'intero ciclo di vita dei pagamenti.

Impetus

Databricks Lakebase accelera l'adozione dell'AI aziendale rimuovendo l'attrito tra i dati operativi e le iniziative di analitiche e AI. Ci impegniamo a sfruttare Lakebase in combinazione con i nostri asset di Context ingegneria e le nostre soluzioni di Business AI incentrate sul dominio per aiutare le organizzazioni a superare i complessi cicli di integrazione e a passare direttamente a risultati di business misurabili. Questo approccio abilita applicazioni di Agentic AI che non solo forniscono informazioni dettagliate, ma guidano anche azioni sicure e intelligenti in tutta l'azienda.—Deepak Khosla, Chief Growth Officer & Head of AI Business, Impetus Technologies

infosys

Databricks Lakebase funge da "memoria di lavoro e data store in tempo reale" critico per la soluzione Agentic AI Data Plane di Infosys basata sulla Databricks Data Intelligence Platform, funzionando come il nucleo operativo ad alta velocità che colma il divario tra l'analisi statica e l'azione in tempo reale. Lakebase aiuta a sostenere lo stato di ragionamento attivo dell'agente, le ipotesi in evoluzione e i segnali contestuali con una latenza inferiore a 10 ms; trasforma i dati da un archivio statico a un motore di ragionamento attivo, consentendo decisioni rapide, autonome e consapevoli dello stato (state-aware) essenziali per un ecosistema agentic ad alta velocità.

Koantek

Lakebase è l'anello mancante per un vero sviluppo di applicazioni native di Databricks. Lo abbiamo convalidato riprogettando la nostra piattaforma X2D Migrations™ su Lakebase e abbiamo immediatamente codificato tali apprendimenti nei nostri acceleratori Ascend AI. Ora possiamo implementare Template Lakebase chiavi in mano, integrati con Databricks Apps, i Databricks Asset Bundles (DAB) e Unity Catalog, consentendo ai nostri clienti di unificare i carichi di lavoro transazionali e analitici senza lasciare la piattaforma.—Eddie Edgeworth, Chief Technology Officer, Koantek

Koantek accelera l'adozione di Lakebase attraverso due vettori: la loro piattaforma X2D Migrations™, che utilizza Lakebase per la telemetria operativa, e i loro acceleratori Brickbuilder Ascend AI. Ascend AI fornisce ai clienti modelli Lakebase distribuibili e governati, che incorporano Databricks Apps e DAB, per creare rapidamente applicazioni di dati moderne e flussi di lavoro agentivi sulla Data Intelligence Platform.

LatentView Analytics

Gestire stack separati per il livello di analitiche e quello applicativo è sempre stato un incubo per la governance. Nel momento in cui i dati escono verso un database di app esterno, si perde il lineage nativo e si deve ricostruire la sicurezza da zero. Utilizzando Lakebase per le nostre soluzioni di analisi, abbiamo colmato questa lacuna. Le informazioni dettagliate rimangono governate all'interno dell'ecosistema Databricks, ereditando le autorizzazioni direttamente da Unity Catalog. Elimina le sincronizzazioni fragili e mantiene intatti i nostri audit trail.—Sunil Kalra, Head of Databricks CoE, LatentView Analytics

LatentView Analytics sta implementando una soluzione di previsione della domanda e Revenue Growth Management (RGM) per un importante cliente CPG in cui Lakebase funge da motore operativo per l'app aziendale. Tradizionalmente, avrebbero dovuto trasferire i risultati delle previsioni dalle loro tabelle Gold a un database SQL esterno solo per alimentare l'interfaccia utente. In questa architettura moderna, l'app legge direttamente da Lakebase, che rimane sincronizzato nativamente con il loro Lakehouse. Elimina completamente lo spostamento dei dati e garantisce che le loro informazioni dettagliate RGM siano sempre attive e governate in un unico posto.

Lingaro

Lakebase elimina i silos di dati unificando i carichi di lavoro OLTP e analitici in un'unica Lakehouse, eliminando la necessità di costose pipeline ETL. La funzionalità che ha avuto maggiore risonanza tra i nostri clienti è che Lakebase consente la sincronizzazione quasi in tempo reale tra le tabelle Postgres e Delta per rendere i dati immediatamente disponibili per l'analisi, e questo è ciò che Lingaro ha reso possibile.—Ajay Parasuraman, Partner, settore Beni di consumo, Lingaro 

Lingaro ha aiutato un'azienda di beni di consumo Fortune 100 a unificare i dati di inventario di DC, Warehouse e negozio su Lakebase. Con le dashboard AI/BI, i team sono stati in grado di fornire il monitoraggio e le analitiche a bassa latenza del movimento dei prodotti finiti. Il team ha quindi creato un livello interattivo utilizzando Databricks Apps per consentire un processo decisionale in tempo reale e senza interruzioni per diversi casi d'uso, tra cui l'evasione dinamica degli ordini, una migliore previsione della domanda e l'ottimizzazione della logistica.

lovelytics

L'elaborazione transazionale di Lakebase ci ha dato la possibilità di offrire esperienze più potenti e interattive basate sull'AI per i nostri clienti, andando oltre la semplice analisi e visualizzazione dei dati e consentendo agli utenti di agire all'interno della loro organizzazione.—Alex Wiss, Head of Innovation Labs, Lovelytics

Le soluzioni di AI di Lovelytics, tra cui Gridlytics Brickbuilder, dimostrano come promuoviamo una reale trasformazione aziendale utilizzando Lakebase e le Databricks Apps. Lovelytics ha anche innovato in aree come l'arricchimento dei metadati e la qualità dei dati, offrendo funzionalità di piattaforma avanzate e basate sull'AI che migliorano l'efficienza operativa e stabiliscono rapidamente una solida base AI-first.

LTIMindtree

Con Lakebase, siamo in grado di avvicinare i piani operativi e analitici come mai prima d'ora, eliminando l'attrito tra la creazione di prodotti di dati e la loro attivazione. I nostri clienti possono ora offrire esperienze moderne e basate sull'AI molto più rapidamente, senza compromettere la governance, la fiducia o l'affidabilità richieste su scala enterprise.—Sriram Narasimhan, SVP & Global Head - Data & Analytics, LTIMindtree

LTIMindtree Scintilla, un acceleratore approvato Databricks Brickbuilder, sfrutta Lakebase come spina dorsale transazionale per offrire migrazioni prevedibili ai clienti. Lakebase alimenta gli stati di orchestrazione dei job, la base di regole e i feature flag e i dati di telemetria con una qualità superiore, un rischio inferiore e una modernizzazione più fluida su larga scala, accelerando così il time-to-value e rafforzando il ROI per i programmi di trasformazione aziendale.

Omni

I clienti di Omni possono utilizzare Databricks Lakebase come livello operativo a bassa latenza per potenziare i loro prodotti di dati. In combinazione con l'AI e le funzionalità di Excel di Omni, gli utenti finali possono ottenere tempi di risposta rapidi sui report predefiniti e una UX veloce quando creano le proprie analisi o pongono domande in linguaggio naturale. In combinazione con il modello semantico governato di Omni, che si sincronizza con le metriche di Unity Catalog, i clienti possono creare e scalare app con meno manutenzione ingegneria e ottimizzazione delle prestazioni.—Arielle Strong, VP of Prodotto, Omni 

Perficient

Vediamo un'enorme opportunità nello sfruttare Lakebase come parte della Databricks Data Intelligence Platform. Consente ai team di sviluppo delle applicazioni di semplificare le loro esigenze in materia di database transazionali, consentendo al contempo ai team dei dati di ottimizzare l'integrazione per i casi d'uso analitici e di IA. Stiamo già assistendo a una forte adozione da parte dei nostri team interni e, cosa ancora più importante, i clienti si stanno orientando verso Lakebase per le loro applicazioni business-critical e i carichi di lavoro di produzione.—Michael Patterson, Vicepresidente, IA, dati e analitiche, Perficient

Il Base-Is-Loaded Accelerator di Perficient colma il divario tra OLTP e OLAP. Questa soluzione basata su PySpark collega Lakebase direttamente a Delta Lake, abilitando operazioni CRUD sicure e trasformando le tabelle Lakebase in sorgenti di streaming a micro-batch per le pipeline dichiarative di Lakeflow Spark. Acquisisci senza problemi dati transazionali utilizzando gli strumenti nativi di Databricks, eliminando la necessità di strumenti CDC esterni e mantenendo una lakehouse compatibile con l'AI. Dai un'occhiata a questo blog su come colmare il divario tra OLTP e OLAP con Lakebase e PySpark. 

Persistente

Con l'aggiunta di Lakebase, Databricks si è evoluta in una piattaforma di dati davvero completa, che riunisce carichi di lavoro transazionali, analitiche, AI e applicazioni su un'unica base scalabile con sicurezza e governance integrate. Per i nostri clienti, questo accelera il time-to-value e consente di creare applicazioni di IA e operative affidabili e in tempo reale direttamente su Databricks.—Sameer Dixit, Corporate Vice President - Data & AI, Persistent Systems

La suite iAURA di Persistent potenzia l'ingegneria e la gestione dei dati sulla Databricks Platform, supportando migrazioni, modellazione, mappatura, osservabilità e casi d'uso basati su agenti. iAURA è implementato nativamente su Databricks, sfruttando Lakebase per l'archiviazione operativa e dei metadati, la Lakehouse per le analitiche, le Native Apps per l'implementazione e gli Agent Bricks per le capacità di IA agentiva.

Polestar analitiche

Le aziende faticano ancora a colmare il divario tra sistemi operativi e analitiche: le architetture tradizionali impongono un compromesso tra reattività in tempo reale e profondità analitica. Lakebase elimina questa falsa scelta unificando i carichi di lavoro transazionali e analitici su un'unica piattaforma Databricks. Nello stesso spirito, il nostro storage 1Platform è costruito nativamente su Databricks utilizzando Lakebase per la gestione dei dati master, l'archiviazione di metadati e la creazione di piccole app tramite App Builder. Ciò significa che il nostro intero stack beneficia delle prestazioni, della coerenza e della governance di Lakebase, mentre i clienti ottengono dati unificati per le analitiche e l'AI senza duplicazioni o pipeline complesse.—Ankit Rana, Chief Innovation Officer, Polestar Analytics 

Polestar analitiche 1Platform trasforma il modo in cui le aziende sfruttano i dati. Sviluppato nativamente su Databricks Lakebase, fa convergere dati operativi, master e metadati in un'unica base coerente. Gli agenti AI Agenthood di Polestar eseguono decisioni in tempo reale su dati live. I clienti implementano dashboard e automazioni basate sull'IA con settimane di anticipo, senza la complessità dell'infrastruttura o la frammentazione dei dati delle architetture tradizionali.

Qubika

Lakebase era il tassello mancante per la creazione di agenti AI di livello produttivo su Databricks. Il nostro acceleratore di configurazione Databricks richiede memoria persistente tra sessioni e flussi di lavoro e Lakebase ci offre PostgreSQL OLTP con un overhead operativo nullo.—Facundo Sentena, Senior AI Engineer, Qubika

Il Databricks Setup Accelerator di Qubika utilizza Lakebase per archiviare i checkpoint di LangGraph, la cronologia delle conversazioni e lo stato dell'utente/del flusso di lavoro per attività di configurazione a più passaggi e di lunga durata. Ciò consente di avere agenti IA stateful e ripristinabili con un forte isolamento multi-tenant e un'autenticazione OAuth nativa, eliminando database esterni, la rotazione dei segreti e il sovraccarico DevOps aggiuntivo. Guarda questo video di Marco Luquer, Databricks Champion di Qubika, che spiega come Databricks Lakebase segni un cambiamento importante nel modo in cui le organizzazioni utilizzano i dati.

Replit

Gli agenti Replit utilizzano Databricks Lakebase per il provisioning di database, l'ottimizzazione dei limiti delle risorse e la convalida sicura di modifiche complesse prima della loro messa in produzione. Ciò consente ai nostri agenti AI di operare direttamente su dati di produzione reali, mantenendo al contempo i carichi di lavoro dei clienti sicuri e affidabili.—Luis Héctor Chávez, Chief Technology Officer, Replit

Rispondi

Con Lakebase, non sacrifichiamo più il rigore relazionale per la scalabilità del lakehouse. Il supporto nativo per le relazioni con chiavi primarie & chiavi esterne garantirà che le nostre tabelle di configurazione mission-critical rimangano accurate, prevenendo i fallimenti delle pipeline e ottimizzando le nostre implementazioni aziendali, eliminando al contempo un notevole overhead di connessione.—Darshan Patel, Data Architect, Reply

Reply ha eseguito la migrazione di una grande quantità di metadati di orchestrazione mission-critical da database SQL esterni a Lakebase per un suo cliente. Sfruttando i vincoli nativi di chiave primaria e chiave esterna, ciò garantirà il 100% di integrità referenziale, eliminando al contempo il sovraccarico infrastrutturale delle connessioni multipiattaforma e realizzando una vera implementazione unificata di Databricks Lakehouse.

Retool

La nostra partnership di lunga data con Databricks continua a consolidarsi e insieme stiamo ridefinendo chi può creare soluzioni con l'AI in modo sicuro. Sempre più team in tutta l'azienda stanno ampliando la platea di persone in grado di sviluppare e stanno trasformando i dati in applicazioni e automazioni pronte per la produzione e basate sull'AI in pochi minuti con Retool e Databricks Lakebase.—Abhishek Gupta, Chief Product Officer, Retool

Databricks Lakebase e Retool consentono ai clienti di democratizzare l'IA in modo sicuro, eliminando la complessità infrastrutturale che tradizionalmente rallenta i team. L'integrazione di Retool con Lakebase significa che le aziende possono creare applicazioni pronte per la produzione direttamente sui propri dati in pochi minuti, senza pipeline frammentate, database separati o compromessi sulla governance e sulla sicurezza.

slalom

Lakebase è stato il nostro livello di integrazione critico che collega Databricks alla nostra app REACT, alimentando dashboard di risposta alle emergenze in tempo reale, report di situazione basati sull'AI, prioritizzazione delle missioni, raccomandazioni di smobilitazione, auditing delle transazioni e il nostro agente di chat in linguaggio naturale per interrogare dati strutturati e non strutturati sulle catastrofi.—Ramin Ostad, Principal AI Architect, Slalom

Uno dei clienti del settore pubblico di Slalom sta modernizzando la risposta alle emergenze utilizzando strumenti basati sull'AI come LakeSpeak, l'acceleratore Brickbuilder di Slalom basato su MCP, per creare rapporti dinamici sulla situazione in tempo reale. Ciò migliora il processo decisionale, riduce la reportistica manuale e offre un assistente AI per query mirate sui dati durante le emergenze. LakeSpeak offre un gateway sicuro e standardizzato per esporre Databricks Genie e Lakebase ad app esterne, agenti e utenti aziendali, senza duplicare la logica, violare la governance o riscrivere i pattern di integrazione.

Solita

La combinazione del lakehouse di Databricks con un database OLTP tramite Lakebase ci consente di risolvere i problemi architetturali in un modo fondamentalmente diverso. Finalmente vediamo un percorso chiaro per abbandonare le fragili pipeline ETL e la separazione forzata dei livelli analitici e operativi. La capacità di servire query da millisecondi a carichi di lavoro di produzione senza dover mantenere database operativi separati e disaccoppiati semplifica tutto, ed è esattamente ciò che serve per scalare i servizi digitali dei nostri clienti e per riutilizzare i dati analitici.—Sami Lehtola, Senior Consultant in Industrial Data & Databricks Partner Manager, Solita

L'acceleratore di Solita abilitato per Databricks unifica i dati di asset e servizi in un'unica architettura Lakehouse-Lakebase. Colmando il divario tra la gestione dei dati della base installata, le analitiche operative e i servizi a bassa latenza, governati da Unity Catalog, gli OEM e i settori industriali ad alta intensità di asset possono consolidare i dati della base installata per ottimizzare le attività operative e sbloccare il valore di nuovi servizi digitale.

Systech soluzioni

Lakebase elimina la necessità di una modellazione complessa, abilitando query analitiche dirette sui dati transazionali. È il backend perfetto per WizarD™, la nostra piattaforma di intelligenza artificiale agentiva, che consente ai nostri agenti AI di eseguire istantaneamente analisi approfondite e investigative, direttamente alla fonte, e di intraprendere azioni di business immediate.—Sunil Kumar, VP, Products, Systech Solutions Inc.

WizarD™ di Systech ridefinisce l'analisi in tempo reale sfruttando Lakebase per unificare i carichi di lavoro transazionali e analitici. Consentendo agli agenti AI di generare KPI a livello di millisecondo direttamente da dati grezzi e live, elimina la latenza ETL, accelerando in modo significativo il time-to-value per informazioni dettagliate aziendali mission-critical. Systech ha inoltre integrato Lakebase in DBShift™, il suo acceleratore per la migrazione a Databricks, creando un percorso 'lift-and-shift' senza interruzioni per spostare i carichi di lavoro PostgreSQL legacy direttamente sulla Databricks Data Intelligence Platform.

Tata Consultancy Services

Per decenni abbiamo accettato un compromesso: abbiamo ottimizzato un sistema per la scrittura dei dati e uno completamente diverso per la loro lettura. Abbiamo creato complessità solo per colmare questo divario. Lakebase rende obsoleto questo compromesso. Dimostra che il divario tra velocità operativa e profondità analitica non era una legge fisica, ma solo un vincolo legacy. Abbiamo finalmente unificato il ciclo di vita dei nostri dati.—Anoop Choozhikunnathu, Global Head, Databricks Practice, TCS

TCS ha sviluppato una soluzione di osservabilità del ROI di AI/ML utilizzando un'app React con Lakebase come backend. Lakebase abilita approfondimenti conversazionali in tempo reale e drill-down sulle metriche del ROI tramite query in linguaggio naturale e dashboard integrate per promuovere un processo decisionale più rapido e informato.

Tiger Analytics

La transizione a Lakebase all'interno di Databricks è stata una svolta strategica. Unificando metadati e analitiche, abbiamo eliminato l'infrastruttura esterna, ottenendo un'immediata ottimizzazione dei costi e una maggiore semplicità architetturale. La stretta sincronizzazione con le tabelle Delta ha migliorato le prestazioni e la governance, fornendo una base scalabile e di facile manutenzione.—Abhishek Patel, Director, Tiger Analytics

Tiger ha unificato il suo Data Marketplace sostituendo Azure SQL con Lakebase, gestendo i metadati direttamente all'interno di Databricks. Ciò ha eliminato le dipendenze dall'infrastruttura esterna, riducendo in modo significativo i costi e la complessità operativa. Mantenendo i metadati strettamente sincronizzati con le tabelle Delta Silver e Gold, Tiger analitiche ha ottenuto prestazioni superiori e una governance fluida. Questo approccio nativo ha ottimizzato la loro architettura, fornendo una base scalabile ed efficiente per la crescita futura. 

tredence

Grazie alla stretta integrazione tra Lakebase e Lakehouse, la manutenzione di un negozio di funzionalità in tempo reale richiede solo una riga di codice.—Jason Yip, Director, Databricks MVP, Tredence

Presso un importante provider di rete, c'era la necessità di analizzare il churn dei clienti in tempo reale quando i clienti chiamano l'assistenza. Le soluzioni esistenti erano basate su batch. Utilizzando il model serving di Databricks, insieme a Lakebase, Tredence ha sviluppato una ricerca di feature in tempo reale per il rilevamento del churn. Con le feature già presenti nel Lakehouse, la loro sincronizzazione con Lakebase colma il divario di prestazioni necessario per l'inferenza in tempo reale.

Valcon

In Valcon, abbiamo esplorato Lakebase con un importante cliente del settore retail, utilizzando le pipeline di Databricks per scrivere direttamente su di esso e ottenere tempi di scrittura più rapidi, beneficiando al contempo dei vantaggi dei database relazionali come le chiavi univoche e l'applicazione del modello di dati. Abbiamo poi utilizzato la sincronizzazione di Unity Catalog per presentare queste tabelle come oggetti di catalogo per il nostro livello di reporting. Sono sinceramente colpito dalla maturità, dalla flessibilità e dalla praticità d'uso di Lakebase. Si adatta perfettamente al modo in cui le moderne piattaforme dati dovrebbero essere progettate e gestite.—Ivan Medrano, Senior Principal Engineer, Valcon

Wipro

Lakebase, basato su Postgres open source e su un'architettura serverless, elimina le fragili ETL unificando l'OLTP e la lakehouse, in modo che i dati transazionali, le analitiche e gli agenti AI a bassa latenza vengano eseguiti tutti dalla stessa fonte in tempo reale.—Sandip Roy, Director & Databricks Practice Leader, Wipro

Lakebase offre accesso a bassa latenza ai dati a 360 gradi del cliente, di portafoglio, del nucleo familiare, degli obiettivi e relativi al rischio per la soluzione Wealth AI di Wipro , abilitando insight in tempo reale e pronti per i consulenti. Con questo livello OLTP, gli output dell'AI diventano istantanei, supportando interazioni basate su API, rapide operazioni di tipo CRUD e risposte basate su eventi agli aggiornamenti dei clienti, alle transazioni e ai cambiamenti di mercato. Con Lakebase unificato con la piattaforma lakehouse, WeGA for Data si basa su di esso per fornire una piattaforma dati responsabile, di livello enterprise, sicura e governata che garantisce un'adozione dell'AI conforme, scalabile e affidabile.

Zeb

Con Lakebase e Databricks Apps siamo finalmente in grado di creare un'interfaccia containerizzata per gli agenti AI, unendo il livello di visualizzazione tramite Databricks Apps e la persistenza fornita tramite Lakebase in un'unica soluzione unificata.—Sid Vivek, Head of AI, zeb 

L'acceleratore Brickbuilder di zeb 'Building Data Products using Databricks Apps and Lakebase' unifica i carichi di lavoro transazionali e analitici, integra gli agenti AI nelle applicazioni aziendali e fornisce rapidamente data product governati. I clienti ottengono un processo decisionale in tempo reale, una consegna più rapida dei prodotti e una governance più solida su un'unica piattaforma scalabile basata su Lakebase e Databricks Apps. Consulta questo blog per saperne di più sull'acceleratore di zeb. 

Inizia a usare un partner di lancio di Databricks Lakebase

Il futuro dei dati e dell'IA è unificato. Integrando i dati operativi e analitici su un'unica piattaforma governata con Lakebase, i nostri clienti possono superare le complesse architetture multisistema per passare a un mondo in cui l'intelligence si traduce senza soluzione di continuità in un'azione istantanea. I nostri partner di lancio sono pronti ad aiutarti a capitalizzare questo cambiamento, con soluzioni e acceleratori comprovati progettati per sfruttare i vantaggi unici di Lakebase, tra cui le prestazioni transazionali, l'integrazione nativa della Lakehouse e la governance unificata tramite Unity Catalog. Contatta oggi stesso uno dei nostri partner di lancio per iniziare a creare la tua prossima generazione di applicazioni in tempo reale e native per l'IA sulla Databricks Data Intelligence Platform.

(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale