Casi d'uso di Dati + AI dalle Aziende Leader Mondiali

Una delle parti più entusiasmanti del Data + AI Summit è sentire tutti i modi in cui i nostri oltre 10.000 clienti globali utilizzano Databricks per migliorare le loro attività. 

Con la Piattaforma di Data Intelligence, stanno potenziando tutti i dipendenti per trasformare dati grezzi in insight che li aiutano a svolgere meglio il loro lavoro e in risultati che rendono i processi interni più efficienti. 

Organizzazioni tra cui GM, Block, McDonald’s, J.P. Morgan Chase, i Texas Rangers, Unilever e oltre 250 altri clienti hanno condiviso come utilizzano dati e AI, i risultati che hanno ottenuto e gli strumenti che li hanno aiutati ad arrivarci. Volevamo raccogliere tutte queste fantastiche storie in un unico luogo per aiutare altre aziende a vedere l'effetto trasformativo della data intelligence. 

Casi d'uso presentati al Data + AI Summit

Texas Rangers utilizzano la Piattaforma di Data Intelligence per acquisire dati a centinaia di frame al secondo per analizzare la meccanica dei giocatori al fine di ottimizzare le decisioni sul personale e prevenire infortuni, tra gli altri casi d'uso. Guarda: Come la Data Intelligence sta portando grandi vittorie ai Texas Rangers

Minecraft ha ridotto il tempo di elaborazione del 66% con il passaggio a Databricks, e ora è in grado di utilizzare dati e AI per migliorare l'esperienza di gioco.

Blue River Technology, una sussidiaria di John Deere, ha mostrato come utilizza dati e AI per alimentare il nuovo trattore completamente autonomo. La macchina è dotata di telecamere a 360 gradi ed è supportata dall'AI per una rapida analisi delle immagini. 

Ahold Delhaize USA ha costruito una piattaforma dati self-service su Databricks per consentire ai propri ingegneri di creare pipeline che supportano applicazioni di data science e AI/ML. Con la Piattaforma DI come fondazione unificata per dati e analisi, l'azienda è in grado di analizzare promozioni e performance di vendita su larga scala, attraverso diversi segmenti di clienti, in tempo reale per prendere decisioni più informate. ADUSA utilizza anche la Piattaforma DI per supportare la personalizzazione del cliente, i programmi fedeltà, la riduzione dello spreco alimentare, le iniziative ambientali, la logistica, le previsioni e la gestione dell'inventario. Leggi: Workflow che aiuta i team di dati a scalare e ridurre i costi

Block ha standardizzato la sua infrastruttura dati utilizzando la Piattaforma di Data Intelligence di Databricks per aprire la strada alle innovazioni GenAI. Sfruttando le capacità GenAI di Databricks, le nuove attività possono ora essere integrate ancora più velocemente nella piattaforma Square utilizzando l'automazione dell'impostazione e dell'importazione dati basata sull'AI. Possono anche sfruttare GenAI per generare istantaneamente contenuti per email di marketing, annunci del team, descrizioni di articoli, testi per siti web e altro ancora. I venditori di eCommerce possono scegliere tra oltre 50 prompt di stile e aggiungere sfondi iperrealistici generati dall'AI alle foto dei prodotti, migliorando i loro siti web e attirando più clienti. Con Databricks, Block ha ottenuto una riduzione di 12 volte dei costi di calcolo, continuando a ridefinire i servizi finanziari nel 21° secolo. Guarda: Costruire e distribuire app GenAI su Block con Jackie Brosamer, Head of AI, Data & Analytics. Leggi: Block ridefinisce i servizi finanziari.

Doordash e Databricks si sono uniti per accelerare il ritmo di adozione di Databricks per casi d'uso ML e di streaming per aiutare ad accelerare l'adozione di Databricks per carichi di lavoro che performano in modo più ottimale con il calcolo Delta e Spark. Guarda: Accelerare l'adozione di Delta Lake per casi d'uso di streaming ML 

Northwestern Mutual ha implementato un sistema Retrieval Augmented Generation (RAG) per migliorare l'efficienza del servizio clienti. Il fornitore di assicurazioni ha fornito una panoramica della sua architettura RAG e di come ha utilizzato Databricks per costruire una robusta pipeline dati per l'indicizzazione dei contenuti e la raccolta del feedback degli utenti. Guarda: Accelerare l'eccellenza operativa con GenAI

AccuWeather utilizza i suoi dati meteorologici ricchi e di qualità garantita in un algoritmo proprietario che interpreta le previsioni meteorologiche in un valore di impatto su misura per i dati degli utenti. Sfruttando i set di dati meteorologici più completi sul Databricks Marketplace, AccuWeather consente alle aziende di scoprire potenti relazioni tra meteo e metriche operative. Guarda: Trasformare ostacoli meteorologici rischiosi in opportunità di business

Shell ha condiviso le sue esperienze, inclusi gli ostacoli iniziali nella strategia e governance dei dati, e come ha utilizzato Unity Catalog e un approccio di prodotto dati di proprietà aziendale per superarli. Hanno approfondito il concetto di Data Mesh, discusso i ruoli del team di prodotto e del cliente, e fornito esempi reali. Hanno anche condiviso insight sull'uso di analytics, PowerBI, modelli ML e AI per la Data Governance. Guarda: AI e Lakehouse: il viaggio di Shell verso un'efficace Data Governance. Leggi Fornire soluzioni energetiche innovative per un mondo più pulito

Albertsons offre un servizio di modelli per un'applicazione interna di analisi dei prezzi che attiva migliaia di modelli con un singolo clic e si aspetta di ricevere una risposta quasi in tempo reale. La catena di supermercati ha fornito una panoramica approfondita su come ha soddisfatto questo complesso requisito attraverso il suo framework di servizio modelli sviluppato internamente e il calcolo serverless di Databricks. Guarda: Near Real-time With Databricks Serverless

AT&T utilizza Databricks per semplificare e accelerare nuovi prodotti di dati, dal pipelining automatizzato con Delta Live Tables ai data warehouse SQL serverless di Databricks e ai casi d'uso AI/ML. Tuttavia, può essere difficile soddisfare requisiti complessi di sicurezza e connettività quando i carichi di lavoro non sono distribuiti sulla propria rete. AT&T ha descritto come ha soddisfatto rigorosi requisiti di sicurezza e normativi adottando la piattaforma serverless di Databricks, a partire dai data warehouse SQL serverless. Guarda: AT&T’s Migration of Billions of Events Processing From Hadoop e AT&T’s Journey Towards a Serverless Data Intelligence Platform 

Il Dipartimento di Stato degli Stati Uniti il cui processo manuale esistente di revisione delle richieste di Freedom of Information Act stava rapidamente diventando insostenibile. Per affrontare questa sfida e garantire il rilascio tempestivo dei documenti, l'agenzia ha addestrato un modello di classificazione supervisionata open source per riconoscere le decisioni di declassificazione umana dal 2020-2021, ottenendo un'accuratezza superiore al 98%, con conseguente conservazione di oltre il 63% del carico di lavoro manuale.

Workday ha collaborato con Databricks per creare un LLM in grado di trasformare input come titoli di lavoro, nomi di aziende e competenze richieste in nuove descrizioni di lavoro. Addestrando questo LLM personalizzato su un vasto repository di dati di richieste di lavoro di Workday, il team ha sviluppato un modello che ha soddisfatto le aspettative, evitando i costi sostanziali e i rischi di sicurezza associati ai modelli di fornitori esterni. Databricks ha fornito una piattaforma per lo sviluppo delle innovative pipeline ETL, di addestramento, inferenza e valutazione cruciali per il successo del progetto. Guarda: Time Series Forecasting For Infrastructure Resources 

Bayer ha costruito ALYCE, la Advanced Analytics Platform for the Clinical Data Environment, che utilizza strategie di dati offensive e difensive, governance robusta e un design di paradigma lakehouse su misura. La piattaforma ALYCE Data Intelligence consente l'analisi di dati clinici ampi e complessi nel rispetto delle normative. Impiega business intelligence, AI e machine learning per accelerare la revisione dei dati degli studi clinici, migliorando i progetti di studio incentrati sul paziente. Guarda: Advancing Drug Development with Data Intelligence 

Unilever: il gigante globale dei beni di consumo utilizza Databricks in diversi modi, tra cui: 

• Il framework di metadati di Unilever, Blueprint, rappresenta un enorme passo avanti nella gestione del lakehouse di Unilever con funzionalità chiave. Il framework ha unito il team di ingegneria di Unilever e ha decuplicato la velocità di sviluppo. Servendo oltre 3.000 utenti con le sue capacità downstream, Blueprint ha fatto progredire in modo significativo l'ingegneria dei dati di Unilever, stabilendo nuovi standard di efficienza e scalabilità nella sua architettura lakehouse. Guarda: How Unilever Uses Metadata to Power Its Lakehouse 
• Unilever è migrata a Unity Catalog per democratizzare le sue vaste fonti di dati in modo sicuro e governato. Quando Unilever ha reso pronto per la produzione il suo strumento Unity Catalog, ha aperto eccellenti nuove possibilità, in particolare con Lakehouse Federation e Delta Sharing. Guarda: Unity Catalog at Unilever 
• Per Unilever, la previsione è sempre stata un argomento caldo. L'azienda ha mostrato come ha migliorato i processi di previsione esistenti impiegando modelli predittivi ML per prevedere varie metriche aziendali chiave a diversi livelli di granularità. Il motore dietro questo è un framework predittivo riutilizzabile che Unilever ha creato e sviluppato su Databricks, che può essere riapplicato a diversi scenari di previsione di serie temporali per ottenere efficienze di sviluppo e una manutenzione più semplice. Guarda: Predictive ML: How Unilever is Improving Forecasting

I Centers for Disease Control and Prevention (CDC) hanno bisogno di visualizzazioni di big data convenienti, reattive e tempestive per scopi di sanità pubblica. L'agenzia ha applicato una metodologia potenziata di elaborazione di big data con Databricks per produrre visualizzazioni che informino la consapevolezza situazionale e l'azione nella sanità pubblica. Guarda: Big Data Visualization in Public Health

Sleep Number utilizza Databricks per analizzare rapidamente dati di serie temporali ampi e complessi dai sensori sotto ogni gamba dei suoi esclusivi Smartbed per generare insight personalizzati sul dormiente con il peso nel letto. Guarda: Rapid PySpark Processing on Time Series Big Data in Databricks

Navy Federal Credit Union è un pioniere nella personalizzazione per i membri; gran parte di ciò si basa sulle capacità in tempo reale. L'azienda utilizza Delta Live Tables per alimentare l'analisi in tempo reale. Guarda: Real-time Omnichannel Banking with DLT, DBSQL, and PowerBI

BP riconosce il ruolo fondamentale di una solida base dati nel promuovere la propria strategia di AI e governance. L'azienda si affida alla Databricks Data Intelligence Platform per alimentare la soluzione all'avanguardia di BP, la Unified Data Experience (UDX). Con UDX, BP ha unificato strategicamente l'ingegneria e la gestione dei dati, ottenendo un notevole aumento del 25% della produttività, una proprietà decentralizzata dei dati, una raccolta di metadati semplificata, una coerenza incrollabile della qualità dei dati, costi ottimizzati grazie a servizi di calcolo flessibili, un monitoraggio vigile dell'affidabilità dei dati e un portale unico per l'esplorazione rapida dei dati. Guarda: BP's Journey with Unified Data Experience 

JetBlue's integrazione di Databricks Unity Catalog e della piattaforma di governance degli accessi di Theom segna un significativo avanzamento nella tecnologia aeronautica, in particolare nell'implementazione dell'intelligenza artificiale generativa. Questo approccio affronta le sfide di gestione dei dati e i requisiti normativi del settore. Fondamentale per questa iniziativa è BlueBot, un chatbot basato sull'IA che migliora il servizio clienti. L'uso di un modello ibrido Retrieval-Augmented Generation (RAG) aumenta l'accuratezza e la pertinenza delle risposte dell'IA. Fondamentalmente, la combinazione di Unity Catalog e Theom rafforza la sicurezza dei dati, garantendo conformità e integrità dei dati, rendendo JetBlue un modello per l'applicazione dell'IA nell'aviazione. Guarda: Building a Secure and Scalable LLM Framework at JetBlue Correlato: Accelerating Innovation at JetBlue

CVS Health ha costruito il più grande sistema RAG al mondo per la gestione della conoscenza. Il responsabile del machine learning di CVS ha spiegato come hanno creato una piattaforma di conoscenza unificata e scalabile per supportare la ricerca di informazioni in CVS. Ora i dipendenti possono utilizzare la ricerca semantica e cercare contemporaneamente in più sistemi e fonti di conoscenza. Guarda: Building the World’s Largest RAG for Knowlege Management at CVS Health 

Mastercard utilizza la Databricks Data Intelligence Platform come parte del suo percorso pluriennale per approfondire il proprio impegno nel riconoscere il potenziale dell'IA come elemento fondamentale per il commercio. L'azienda sta utilizzando l'ampiezza delle capacità completamente automatizzate, dalla data lineage, all'identificazione dei dati sensibili, allo sviluppo dei modelli e alla governance dei modelli, per poter combinare senza problemi la scoperta dei dati con lo sviluppo dei prodotti, garantendo al contempo la conformità e la trasparenza dell'uso dei dati. Mastercard utilizza anche Databricks Clean Rooms per facilitare la collaborazione tra più parti al fine di risolvere problemi moderni legati ai dati. Guarda: Collaboration with Databricks Clean Rooms

AXA France ha condiviso come ha armonizzato l'intelligenza dei dati con concetti innovativi di gestione dei dati per costruire una piattaforma dati resiliente, adattabile e intelligente per il futuro. Guarda: Harmonizing Data Intelligence and Data-as-Code Platforms 

Chevron Phillips Chemical Company ha collaborato con Databricks e Seeq, uno strumento specializzato per l'analisi delle serie temporali, per ampliare le proprie capacità di analisi IoT industriale e di machine learning. Guarda: Amplifying the Value of Timeseries by Combining Seeq and Databricks

Myntra’s migrazione da un data warehouse cloud e Hive a Delta Lake si è concentrata sull'ottimizzazione dell'analisi dei dati clickstream di petabyte di dati. La riarchitettura mira a migliorare la scalabilità, l'efficienza dei costi e le prestazioni. L'integrazione di Delta Lake offre capacità superiori di gestione dei dati, cruciali per le esigenze dinamiche del settore della vendita al dettaglio. Questa transizione ha garantito significativi risparmi sui costi e una migliore scalabilità per gestire in modo efficiente i vasti volumi di dati. Guarda: Shaping the Future of Data in India’s Premier Fashion E-commerce Platform 

Skyscanner elabora oltre 30 miliardi di eventi analitici al giorno, contribuendo a ottimizzare il business e l'esperienza del viaggiatore. L'azienda ha semplificato la propria infrastruttura dati analitica utilizzando l'architettura lakehouse e Unity Catalog per fornire un approccio pratico alla governance dei dati. Ciò è stato fondamentale per implementare casi d'uso critici per il business, tra cui machine learning e AI. Guarda: Enabling Practical Data and AI Governance

Experianha condiviso il proprio piano per integrare GenAI in tutti i prodotti e soluzioni, sfruttando la Databrick Data Intelligence Platform. Con centinaia di casi d'uso documentati per la futura erogazione, Experian considera GenAI uno strumento critico che abilita la sua missione chiave di aiutare i clienti a migliorare la loro vita finanziaria. Guarda il Financial Services Industry Forum al Data + AI Summit con il VP of Engineering & Dark Web Intel di Experian

Bloomberg e Databricks hanno una collaborazione strategica per consentire ai clienti comuni di accedere senza problemi alle offerte di dati estese di Bloomberg tramite Data License e la soluzione di gestione dati basata su cloud Data License Plus (DL+). Queste soluzioni sono state progettate per facilitare l'integrazione dei dati, preparando il terreno per l'accelerazione dell'analisi dei dati, la generazione di insight e la governance unificata per dati strutturati e non strutturati, nonché per l'intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML) su qualsiasi cloud o piattaforma. Guarda: Creating Optimized Thematic Portfolios at Bloomberg

Rivian guida con dati + AI

Rivian usa Databricks in diversi modi, tra cui: 

• Rivian ha costruito su Databricks un lakehouse di cybersecurity sicuro, scalabile ed economicamente vantaggioso basato su standard aperti per abilitare rilevamenti in tempo reale, pianificati, inter-team e predittivi per eventi di sicurezza. La facilità d'uso di Databricks ha permesso al team di Cybersecurity di Rivian di migrare la sua soluzione precedente alla nuova piattaforma in meno di 3 mesi, consentendo al contempo a Rivian di fornire nuove funzionalità agli utenti finali. 
• L'azienda ha sviluppato una soluzione sulla Piattaforma DI per monitorare da remoto le prestazioni dei veicoli e un'ampia gamma di dati diagnostici, e utilizzare l'IA per prevedere le esigenze di manutenzione, nonché i profili di energia e carica. Queste funzionalità non solo hanno ridotto drasticamente le spese operative per l'azienda, ma hanno anche facilitato un'impresa più agile e basata sui dati e, in definitiva, un'esperienza migliore e più conveniente per i clienti.

Leggi di più su come Rivian sta Guidando verso il Futuro dei Trasporti Elettronici

Michelin ha utilizzato Databricks per spostare i propri dati ERP in un data lake e adottare un'architettura Data Mesh, per liberare il potere degli utenti aziendali nell'eseguire analisi. Leggi: Utilizzare i Dati per Ottimizzare le Operazioni Aziendali in Michelin Guarda: Utilizzare i Dati in Michelin

The International Finance Corporation (IFC) ha utilizzato la Piattaforma DI per scalare MALENA, la sua piattaforma di sviluppo basata sull'IA, per contribuire ad affrontare le sfide della povertà e del cambiamento climatico. Guarda: Fornire LLM Specifici per Dominio con GPU Serving

Mahindra & Mahindra Limited ha sviluppato una soluzione Gen AI a livello aziendale, pioniera nel settore, Mahindra AI, per contribuire a guidare la crescita, migliorare le esperienze dei clienti e ottimizzare l'efficienza operativa. Esempi di implementazioni di successo potenziate da Mahindra AI includono un bot GenAI per analisti finanziari, che ha portato a una riduzione del 70% del tempo dedicato a compiti di routine e ha permesso ai team di concentrarsi su iniziative strategiche di maggior valore. Guardando al futuro, Mahindra sta anche utilizzando la Piattaforma DI per supportare molteplici casi d'uso e sfruttando l'LLM open source DBRX di Databricks per creare un chatbot Voice of the Customer utilizzando sia dati interni tramite Delta Lake sia dati esterni da siti web e social media.

T-Mobile ha integrato il suo lakehouse in un Data Mesh utilizzando Unity Catalog e Delta Sharing esterno, per consentire ai team dell'intera azienda di utilizzare i dati mantenendo al contempo un modello di sicurezza razionale e facilmente comprensibile. Guarda: Delta Sharing e Unity Catalog: Lezioni Apprese in T-Mobile

Nasdaq utilizza Delta Sharing per facilitare la condivisione di dati e asset di IA tra diversi ambienti cloud e piattaforme. Guarda: Delta Sharing Sblocca il Valore dei Tuoi Dati

M Science sfrutta la Piattaforma di Intelligenza dei Dati per democratizzare dati e analisi su petabyte di dati. Unity Catalog fornisce inoltre robuste funzionalità di sicurezza e gestione dei dati. Guarda: Democratizzare i Dati in M Science 

Nextdoor utilizza Delta Live Tables (DLT) per consentire ai propri analisti, data scientist e ingegneri di interrogare gli eventi tempestivamente per analisi, monitoraggio e aggregazioni in tempo reale, riducendo al contempo i costi di calcolo. Approfondisci il percorso di trasformazione di Nextdoor dall'ingestione di eventi batch oraria a una soluzione di streaming quasi in tempo reale con DLT. Guarda: Ingestione di Eventi Tramite DLT: Approfondimenti e Lezioni

La distribuzione di Unity Catalog da parte di Comcast è stata fondamentale nell'affrontare la sfida di armonizzare i dati da diverse fonti in un unico sistema affidabile e sicuro, consentendo al contempo un controllo degli accessi granulare e garantendo la data lineage. Guarda: Potenziare la Governance Centralizzata dei Dati in Comcast

GM utilizza Databricks e Amperity per supportare il suo Customer 360 (C360) per generare un impatto aziendale significativo per il suo business e i suoi clienti. Leggi: Migliorare la Fidelizzazione dei Clienti: Come GM Amplifica il Suo C360 con Amperity. Guarda: Costruire una Factory di Insight in General Motors

Fox Corporation utilizza l'API di fine-tuning di Databricks per addestrare diversi LLM personalizzati con uno stile e un tono distintivi, sbloccando molte applicazioni Gen AI. Guarda: Sfruttare gli LLM per l'Engagement Personalizzato dei Contenuti

Conde Nast utilizza il Change Data Feed (CDF) di Delta Lake per il tracciamento efficiente delle modifiche ai dati, garantendo la conformità GDPR nei processi in tempo reale e affrontando normative come il 'diritto all'oblio'. Guarda: Garantire la Conformità GDPR per le Pipeline Dati in Conde Nast.  

Bridgestone Americas utilizza Databricks e il suo ecosistema multicloud per generare modelli in varie aree, tra cui supply chain, marketing, ottimizzazione del personale, genomica, assistenti AI/chatbot e modelli di visione. Guarda: Crescere la maturità AI/ML in Bridgestone. 

The HEINEKEN Company utilizza Delta Live Tables per aiutare i team di dati a semplificare lo streaming e l'ETL batch in modo conveniente, automatizzando l'orchestrazione delle attività, la gestione dei cluster, il monitoraggio, la qualità dei dati e la gestione degli errori. Guarda: Introduzione alle pipeline DLT. 

Honeywell Intelligratedutilizza Unity Catalog e Delta Live Table come backbone per un'efficace governance dei dati e un'efficiente elaborazione dei dati in streaming.

La migrazione dei tradizionali carichi di lavoro BI al lakehouse ha permesso all'azienda di standardizzare i metodi di ingestione e aprire nuove funzionalità, come la federazione delle query e Delta Sharing, il tutto ponendo le basi per l'IA personalizzata sui dati aziendali e IoT. Guarda: L'IoT Streaming Lakehouse di Honeywell Intelligrated

Capital Oneha collaborato con Databricks per costruire la propria piattaforma dati aziendale che include una piattaforma di pubblicazione e streaming in tempo reale, un lake basato su cloud e un livello di consumo abilitato da formati di tabella aperti come Delta Lake e Iceberg. Tutte le informazioni sono governate da un set comune di contratti di metadati che consentono ai produttori di rendere i dati disponibili tramite self-service. Guarda: Come Capital One ha abilitato l'innovazione utilizzando 'You Build, Your Data'

Hinge Health utilizza Delta Live Tables per semplificare la cattura dei dati di modifica, migliorare l'affidabilità dei dati, soddisfare gli SLA e ridurre il TCO. Guarda: Il percorso di Hinge Health verso un'architettura CDC ottimizzata. 

McDonald’s sfrutta Databricks Marketplace e ML per supportare il processo decisionale relativo alla selezione di nuovi siti. Guarda: Come McDonald's utilizza l'ML per ottimizzare la selezione dei siti dei ristoranti

KPMGutilizza la DI Platform per consolidare i carichi di lavoro di business intelligence e AI, ridurre i rischi associati alla proliferazione dei dati e semplificare la governance dei dati. KPMG ha migliorato l'accessibilità e la gestione dei dati tra i suoi diversi team abilitando ambienti flessibili, sicuri e protetti per la collaborazione dei team di progetto e di engagement con dati di mercato di terze parti in conformità con i termini e le condizioni contrattuali sfruttando Unity Catalog. Leggi: Come KPMG ha modernizzato il proprio data estate con Azure Databricks. 

Diageo centralizza i propri dati sulla Databricks Data Intelligence Platform. Con Unity Catalog e l'architettura lakehouse, l'azienda è stata in grado di sbloccare facilmente altre parti della sua roadmap dati. Guarda: Come la migrazione a Unity Catalog ha sbloccato la roadmap dati di Diageo

DraftKings utilizza Databricks, inclusi Workflows e Delta Lake, per garantire che le valutazioni che genera, le quali forniscono stime delle abilità dei giocatori e delle squadre in vari scenari sportivi, siano aggiornate. Guarda: Simulare il Superbowl: ML in tempo reale per prevedere la NFL

Moody’s Analytics si affida a Databricks per gestire sia i carichi di lavoro di data engineering che di data science, aiutando l'azienda a raggiungere i suoi obiettivi strategici di unificazione del suo piano dati analitico. Guarda: Come scalare in modo efficiente il tuo team di analisi dati

North Dakota University System (NDUS) ha sfruttato la Databricks Data Intelligence Platform per sviluppare un'architettura Retrieval Augmented Generation (RAG) per supportare meglio le esigenze amministrative di elaborazione di dati non strutturati con modelli linguistici di grandi dimensioni e ha creato un portale AI per tutto il personale, i docenti e gli studenti NDUS per accedere alle loro app AI approvate. Guarda: Sbloccare il potenziale dei dati non strutturati con LLM e Databricks

Asana si è rivolta a Databricks per potenziare le soluzioni di data science e consentire ai propri data scientist di creare modelli più facilmente. Guarda: Costruire ML di livello enterprise in Asana

Providence Health sta collaborando con Databricks per creare un "Model Marketplace" centralizzato sulla Databricks Data Intelligence Platform. L'iniziativa Model Marketplace è stata progettata per democratizzare l'accesso a una vasta gamma di modelli di ML, consentendo a oltre 120.000 operatori sanitari di accedere facilmente ed efficientemente a strumenti che supportano il loro processo decisionale quotidiano. Aggregando modelli da oltre 65 diverse aree di lavoro Databricks in un'unica posizione accessibile, il marketplace semplificherà il deployment, ridurrà la complessità e migliorerà la visibilità e l'usabilità dei modelli in tutta l'organizzazione. Leggi How Providence Built a Model Marketplace Guarda: ML Ops and AI Governance in Healthcare 

Correlato: Ascolta gli architetti dati di Providence su Healthcare Data Intelligence with Unity Catalog 

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