Intelligenza dei dati in azione: oltre 100 casi d'uso di dati e AI dei clienti Databricks
Al Data + AI Summit 2025, centinaia di clienti hanno condiviso come i dati e l'IA stiano trasformando il loro business e come Databricks stia contribuendo a renderlo possibile.
Summary
- Il Data + AI Summit 2025 ha messo in evidenza centinaia di clienti di settori industriali e aree geografiche diverse che stanno ottenendo successo con dati e AI.
- Le organizzazioni hanno condiviso le loro strategie di IA e i casi d'uso basati su Databricks in ambito IA, governance dei dati, data warehousing, BI e altro ancora.
- Molte aziende utilizzano la data intelligence per democratizzare l'IA all'interno della propria organizzazione e promuovere nuove iniziative di IA.
Che si tratti di ingestion semplificata, governance unificata o valutazione degli agenti di IA, la suite di soluzioni disponibile sulla Data Intelligence Platform consente alle aziende di tutto il mondo di ottenere risultati trasformativi e concreti dai dati e dall'IA.
Questo impatto è stato messo in piena mostra al Data + AI Summit. Centinaia di clienti, tra cui 7-Eleven, Fox Sports e Rivian, hanno descritto in dettaglio come utilizzano Databricks per semplificare le attività operative, ridurre i rischi e, in definitiva, sbloccare nuove opportunità di crescita.
Di seguito è riportato un elenco dei casi d'uso condivisi durante la conferenza, organizzati per track.
Esperienze in loco
NOV utilizza la Data Intelligence Platform per elaborare più di 3 terabyte di dati in tempo reale ogni giorno al fine di ottimizzare le decisioni, ridurre i rischi e migliorare l'efficienza. La sua piattaforma scalabile alimenta attività operative predittive in ambienti complessi, consentendo decisioni più rapide e sicure, risultati più protetti e innovazione per il settore energetico e non solo.
7-Eleven utilizza la Data Intelligence Platform per creare un assistente di marketing agentivo polivalente che monitora gli insight sulle performance di oltre 13.000 negozi con sistemi di AI composti, semplifica la migrazione di Unity Catalog con valutazioni basate sui dati e flussi di lavoro che guidano ogni passaggio e aumenta la produttività dei tecnici con RAG ed embedding per trovare rapidamente le risposte nei manuali.
Insulet implementa Databricks per unificare il proprio ecosistema di dati al fine di modernizzare la produzione e promuovere attività operative più rapide ed efficienti, ottenendo un'elaborazione dei dati in tempo reale 12 volte più veloce con l'ingestion automatizzata da Salesforce e SAP, l'83% in meno di query SQL dopo aver sostituito l'ETL obsoleto con Lakeflow e un TCO inferiore del 97% grazie all'eliminazione di strumenti ETL di terze parti e dell'elaborazione batch.
Mastercard utilizza Databricks per implementare l'AI in modo responsabile e connettere le informazioni dettagliate tra team, piattaforme e partner. L'azienda automatizza l'assistenza clienti con un assistente di onboarding GenAI, integra gli agenti di IA specifici del dominio con il feedback human-in-the-loop, unifica la governance dei dati e accelera l'iterazione in tutta l'azienda.
Tonal si affida a Databricks per personalizzare ogni sessione e monitorare i progressi degli utenti. Con Databricks, Tonal utilizza lo streaming di dati in tempo reale e il feedback in tempo reale sui progressi per fornire analisi post-allenamento, analizza i dati storici degli allenamenti per consigliare intervalli di allenamento target per la settimana successiva e assegna tag a movimenti, serie e velocità per allineare gli allenamenti con gli obiettivi di addestramento.
Fox Sports sfrutta Databricks per rendere la ricerca basata sull'AI parte integrante del gioco: veloce, intelligente e pensata per i tifosi. L'azienda ha creato Cleatus AI: un assistente sportivo di riferimento che dialoga in linguaggio naturale fornendo risultati in diretta, statistiche e commenti. La ricerca basata sull'IA ha portato a un tasso di successo delle query 2 volte superiore per i tifosi che cercano risultati rapidi e pertinenti.
Danone ha collaborato con Databricks per creare una base per scalare l'IA, migliorare la qualità dei dati e accelerare le decisioni fino al 30%. Tra gli altri risultati, Danone può condividere i dati in modo più sicuro ed efficiente tra i team globali, fornire ai team gli strumenti per esplorare i dati in linguaggio naturale con strumenti basati sull'IA e condividere i dati in modo sicuro tra le varie regioni con governance e controlli integrati.
Virgin Atlantic sfrutta Databricks per mettere al lavoro la GenAI, con funzionalità come la determinazione automatica dei prezzi e il servizio personalizzato, per consentire ai team di utilizzare i propri dati in modo più fluido con il linguaggio naturale e di analizzare i dati pertinenti attraverso domini di dati centralizzati, come voli, clienti e prezzi, tra le altre funzionalità.
Arctic Wolf sfrutta Databricks per supportare la sua cybersecurity basata sull'AI per una protezione continua e una resilienza senza pari. Tra le altre funzionalità, le pipeline ETL elaborano miliardi di eventi al giorno con ingestion e analisi a throughput elevato e bassa latenza, mentre il machine learning e le analitiche comportamentali rilevano in modo più efficace anomalie, minacce e attacchi sofisticati.
Trek utilizza Databricks per passare da un warehouse legacy a dati più veloci, visibilità globale e costi inferiori, ottenendo un'accelerazione dell'80% nel tempo necessario per ottenere i risultati delle analitiche retail e una riduzione del 65% nel tempo di refresh dei dati.
Joby utilizza Databricks per supportare il suo aerotaxi elettrico, inviando dati di test in tempo reale a sviluppatori e ingegneri di vari team, accelerando la prototipazione con il model serving di AI e l'integrazione di LLM e supportando la collaborazione sicura in un'unica piattaforma unificata.
Analitiche e BI
Experian si affida a AI/BI Genie per le analitiche generative e a Agent Studio per la generazione di casi di test sintetici al fine di convalidare le prestazioni dei modelli.
Guarda: Shifting Left: come configurare l'ecosistema GenAI per i business analyst
Premier Inc. utilizza Databricks AI/BI Genie, insieme a Unity Catalog, per generare SQL complessi, fino a 10 volte più velocemente rispetto alla scrittura manuale. Ora, il fornitore di servizi sanitari prevede di estendere l'uso di Genie fino a 20.000 utenti in centinaia di ospedali per migliorare l'assistenza che forniscono alle comunità che servono.
Guarda: AI e Genie: analisi delle opportunità di miglioramento nel settore sanitario
Conagra integra Genie di Databricks con i report di BI tradizionali per passare più velocemente dall'insight all'azione e con meno clic, accelerando il time-to-value in una supply chain complessa. Ciò consente al team di curare prodotti di dati destinati a essere utilizzati da applicazioni di BI tradizionali e di Scale rapidamente per le applicazioni di IA/ML del futuro.
Guarda: AI/BI: come accelerare il time-to-value nella supply chain
J. Goldman & Co. si affida alla potenza di calcolo di Databricks e alla governance sicura di Unity Catalog per eliminare le strozzature e ottenere il time-to-market più rapido per decisioni critiche degli investitori.
Guarda: Trilioni di record di dati, zero colli di bottiglia per il processo decisionale degli investitori
Spencer Gifts utilizza Databricks SQL e Unity Catalog per espandersi oltre le query ad-hoc e passare a uno sviluppo basato su SQL Editor/notebook fino a pipeline di dati pianificate che producono dashboard interattive.
Guarda: Roadmap per analisti su Databricks: da SQL alla BI end-to-end
HP Print utilizza Databricks Genie e Mosaic AI per creare un motore di insight in tempo reale per automatizzare la generazione di SQL, la visualizzazione dei dati e la creazione di narrazioni.
T-Mobile ha implementato le Genie Room di Databricks per contribuire a democratizzare l'accesso a set di dati importanti, come le informazioni sulle torri cellulari e sui contratti di locazione.
Plotly Dash ha eseguito la migrazione del backend di Octave su Databricks per soddisfare requisiti di Scale, governance e sicurezza sempre più massicci.
Optiver sfrutta le Databricks Apps per potenziare i suoi dashboard di trading in tempo reale, consentendo ai trader di analizzare i dati di mercato, rilevare pattern e rispondere istantaneamente.
Rooms to Go integra Databricks AI/BI Genie con Microsoft Teams per consentire ai dipendenti del warehouse e ai membri del team di vendite di interagire con i dati utilizzando il linguaggio naturale. Ciò migliora la collaborazione organizzativa e semplifica l'esplorazione e l'analisi dei dati. Collegando Genie a Microsoft Teams, l'azienda fornisce insight dai dati in tempo reale direttamente sullo smartphone di un utente.
Zillow utilizza i Databricks Asset Bundle e GitLab CI/CD per creare dashboard ad alte prestazioni che vengono utilizzati con sicurezza per le attività operative mission-critical. L'hub immobiliare online utilizza questo approccio per automatizzare l'analisi del supporto on-call, sfruttando la sua strategia di sviluppo di dashboard insieme alle offerte LLM di Databricks per creare una vista completa che fornisce metriche di performance attuabili insieme a insight e azioni da intraprendere generati dall'AI, derivanti dalle centinaia di richieste che compongono il carico di lavoro del supporto di Zillow.
Guarda: Creare dashboard come prodotto di dati di livello enterprise
IQVIA ha implementato la Databricks Data Intelligence Platform per migliorare le prestazioni delle query e l'efficienza dei costi, promuovere una governance solida e garantire l'efficacia operativa e la conformità normativa in un ambiente sempre più complesso.
Intelligenza artificiale
La Marina Militare degli Stati Uniti utilizza Databricks Workflows, MLflow, Delta Lake e Apache Spark™ per creare un modello basato sui dati che prevede quali transazioni finanziarie hanno maggiori probabilità di contenere errori, semplificando le revisioni e aumentando la precisione. Nell'anno fiscale 24, ha contribuito a revisionare 40 miliardi di dollari e a liberare 1,1 miliardi di dollari per altre priorità, inclusi 260 milioni di dollari da progetti attivi. Ha inoltre consentito di risparmiare 218.000 ore di lavoro e 6,7 milioni di dollari in costi di manodopera.
Guarda: Potenziare il combattente con l'IA
Activision utilizza la Data Intelligence Platform per elaborare 30 milioni di righe di dati all'ora per rilevare trucchi avanzati nel suo gioco Call of Duty.
Guarda: Rilevamento di aimbot con il machine learning in Call of Duty
National Australia Bank è passata a una moderna piattaforma dati e AI basata su cloud e potenziata da Databricks. Il processo, durato due anni, ha comportato l'acquisizione di 16 sorgenti di dati, il trasferimento di 456 casi d'uso e la collaborazione con centinaia di utenti in 12 business unit. Questa mossa strategica ha permesso a NAB di sfruttare il pieno potenziale delle analitiche native per il cloud e ha consentito un processo decisionale più agile e basato sui dati in tutta l'organizzazione.
Guarda: Rinnovarsi: abbandonare una piattaforma legacy di 26 anni per passare a Databricks
Vizient sfrutta i Databricks Asset Bundles nel suo stack MLOps standardizzato per creare pipeline riproducibili e scalabili.
Guarda: MLOps pronto per il deployment: accelerare l'implementazione dell'AI in Vizient con Databricks
adidas sfrutta gli strumenti di Databricks come le funzionalità di deployment di Mosaic AI, Agent Bricks AI Gateway e MLflow per creare un'infrastruttura agentica di GenAI scalabile che fornisce insight azionabili da 2 milioni di recensioni di prodotti in crescita ogni anno. I notevoli risultati includono una riduzione della latenza del 60%, un risparmio sui costi del 91,67%, un'efficienza dei token del 98,5% e un aumento della produttività del 20%.
Guarda: La nuova ondata di applicazioni AI basate sul flusso di lavoro agentico di Adidas con Databricks
Smart Inbox sfrutta il potente ecosistema di dati e AI di Databricks per integrare l'analisi semantica, i modelli linguistici di grandi dimensioni e il calcolo distribuito per migliorare la precisione della classificazione e ridurre gli sforzi di elaborazione manuale.
The Virtue Foundation utilizza Unity Catalog come base per supportare l'uso della Gen AI avanzata con Model Serving, Vector Search e MLflow per cambiare radicalmente il modo in cui l'organizzazione mappava le risorse sanitarie dei volontari con le sedi e le strutture giuste.
Expedia Group ha adottato Databricks come hub centrale per aiutare a scalare l'addestramento dei modelli di AI e la generazione di previsioni al fine di fornire informazioni dettagliate di alta qualità ai clienti. L'azienda integra perfettamente le potenti funzionalità di Databricks nel suo ecosistema, semplificando i flussi di lavoro e accelerando il time-to-market. Inoltre, la stabilità e l'affidabilità aumentano l'efficienza nella prototipazione e nell'esecuzione di carichi di lavoro di produzione scalabili.
Guarda: Tre chiavi per l'interoperabilità dell'AI con Databricks
ServiceNow sfrutta la potenza di Databricks per reimmaginare le sue strategie Go-To-Market (GTM), integrando perfettamente l'AI in ogni fase del percorso di vendita, dall'identificazione di lead di alto valore alla generazione di materiali di outreach e pitch iper-personalizzati.
Guarda: ServiceNow "passa dalle parole ai fatti" con Databricks: rivoluzionare il Go-To-Market con l'AI
Prada Group sfrutta Mosaic AI per proporre una funzionalità interattiva di scoperta dei prodotti in linguaggio naturale che dovrebbe migliorare la barra di ricerca del suo e-commerce.
Guarda: Assistente allo shopping basato sulla GenAI per la barra di ricerca dell'e-commerce di Prada
Lovelytics sfrutta la Databricks Data Intelligence Platform per creare un'architettura AI composta e scalabile per la generazione automatizzata di tassonomie.
Guarda: Automatizzare la generazione della tassonomia con l'AI composta su Databricks
Arize utilizza MLflow e Databricks Mosaic AI per valutare e migliorare gli agenti AI ad alte prestazioni.
Guarda: Agenti auto-miglioranti e valutazione degli agenti con Arize e Databricks MLflow
Datavant sfrutta Databricks per centralizzare l'archiviazione dei dati clinici e trasformarli in dati strutturati e pronti per l'AI, così da ridurre dell'80% il lavoro di implementazione di un nuovo caso d'uso dell'AI.
Guarda: Risolvere il problema dei dati nell'AI per la sanità
AT&T e Databricks hanno creato AT&T AutoClassify, un nuovo sistema end-to-end per classificazioni binarie multi-head automatiche da dati di testo non etichettati. Il risultato è un modello a basso costo e altamente ottimizzato, distribuibile in Databricks, in grado di elaborare testo grezzo e produrre classificazioni binarie multiple.
Guarda: AT&T AutoClassify: classificazione binaria multi-head unificata da testo non etichettato
Sportsbet sfrutta l'AI generativa all'interno delle soluzioni Databricks per consentire l'analisi automatizzata di log di cluster, consumo di risorse, configurazioni e codebase, al fine di fornire suggerimenti di ottimizzazione per Apache Spark™.
Guarda: Eliminare i costi? La vendetta è un piatto che va servito ottimizzato con la GenAI
Medici Senza Frontiere (MSF) utilizza Databricks Mosaic AI e Unity Catalog per analizzare il comportamento dei donatori, prevedere i modelli di donazione e personalizzare l'outreach, aumentando le donazioni nel rispetto dei principi etici dell'AI.
Guarda: Potenziare la raccolta fondi con l'AI: un percorso con Databricks Mosaic AI
First American Data & Analytics utilizza la Data Intelligence Platform per rivoluzionare i suoi processi di estrazione dei dati con l'inferenza batch, superando le sfide di estrarre i dati da milioni di immagini storiche di polizze sui titoli di proprietà e riducendo le tempistiche dei progetti del 75%.
Guarda: Trasformare l'assicurazione sui titoli di proprietà con l'inferenza batch di Databricks
DraftKings sfrutta Databricks per potenziare la sua pipeline di rilevamento delle frodi, integrando streaming in tempo reale, machine learning e rilevamento basato su regole per consentire l'addestramento rapido dei modelli, l'inferenza in tempo reale e la trasformazione continua delle feature su dati storici e in tempo reale.
Guarda: Scalare il rilevamento delle frodi in tempo reale con Databricks: lezioni da DraftKings
Scribd utilizza Databricks Workflows, Model Serving, Serverless Compute e Notebooks per creare una pipeline di inferenza AI che elabora milioni di documenti.
Guarda: Scalare l'inferenza GenAI dal prototipo alla produzione: lezioni dal mondo reale su velocità e costi
Nikon sfrutta la piattaforma unificata di dati e IA di Databricks per sviluppare e implementare una soluzione automatizzata e scalabile per la pianificazione delle vendite di accessori, incluso l'uso di MLflow per automatizzare la registrazione e il versioning dei modelli, consentendo una gestione efficiente e un'implementazione scalabile.
Coinbase sfrutta Databricks per scalare il ML sui dati blockchain, trasformando vaste reti di transazioni in insight pratici.
Guarda: Scalare il ML blockchain con Databricks: dalle Graph analitiche al Graph Machine Learning
Experian si affida a strumenti come Unity Catalog, Agent Evaluation e altre soluzioni Databricks per creare sistemi RAG adattivi che producono output più personalizzati con una maggiore accuratezza.
Guarda: Panoramica sui RAG avanzati — Scongelare la tua pipeline RAG congelata
Vizient ha creato uno stack MLOps standardizzato utilizzando Databricks, Azure DevOps e GitHub Actions per ottimizzare lo sviluppo, l'implementazione e il monitoraggio dei modelli di AI.
Guarda: Accelerare l'implementazione dei modelli con gli stack MLOps di Databricks in Vizient
TwelveLabs utilizza NVIDIA NeMo Framework Megatron-LM su Databricks nel suo modello Pegasus-1.
Guarda: Accelerare lo sviluppo e il fine-tuning dei modelli su Databricks con TwelveLabs
7-Eleven ha utilizzato Databricks Mosaic AI e LangGraph per creare un assistente AI multiuso che assume diverse personae in base alla query dell'utente per assistere nella generazione di campagne, nel copywriting e in altri casi d'uso.
Providence Health ha utilizzato Databricks Mosaic AI per creare un chatbot personalizzato che svolge il ruolo di paziente e di coach. Il bot offre un'esperienza di apprendimento scalabile per aiutare gli operatori sanitari a perfezionare le loro competenze nell'interazione con i pazienti durante le interazioni di fine vita cariche di emotività.
Acxiom ha creato su Databricks una piattaforma di gestione dei dati di marketing basata sull'IA che risolve il problema delle informazioni incomplete, incoerenti e inaccurate, che limita l'efficacia delle campagne e riduce l'accuratezza degli agenti IA.
Guarda: Gestione dei dati di marketing basata sull'AI: risolvere il problema dei dati sporchi con Databricks
Moody's si è affidata a Databricks, tra cui MLflow LLM-as-judge e Unity Catalog, per creare il suo AI Screening Agent, che automatizza i processi essenziali per il Know Your Customer (KYC) e la due diligence sulla conformità durante l'onboarding dei clienti.
Guarda: L'agente di screening AI di Moody's: automatizzare le decisioni sulla conformità
Rivian Automotive, LLC utilizza le soluzioni Databricks per contribuire a creare il suo modello di ML scalabile che migliora le previsioni di carica in tempo reale nei controlli del veicolo, inclusi Unity Catalog per la governance dei dati, Delta Tables per l'archiviazione e Liquid Clustering per il layout dei dati.
Novo Nordisk ha creato FounData, la sua piattaforma per la sperimentazione clinica, su Databricks, fornendo un'architettura dati adeguata per abilitare applicazioni di IA avanzate.
Guarda: I pazienti attendono... Accelerare l'innovazione sanitaria con dati, IA e agenti
Petrobras ha rivoluzionato il suo framework MLOps utilizzando MLflow, Databricks Asset Bundles (DAB) e Unity Catalog per sostituire la validazione manuale soggetta a errori con flussi di lavoro automatizzati basati su metriche, ridurre i tempi di implementazione dei modelli da giorni a ore e stabilire una governance granulare e la riproducibilità tra i modelli di produzione.
Guarda: La trasformazione MLOps di Petrobras con MLflow e Databricks
CVS ha creato un sistema avanzato di rilevamento dei bot sulla Databricks Data Intelligence Platform, che sfrutta funzionalità di AI/ML all'avanguardia per rilevare e mitigare gli attacchi di bot quasi in tempo reale.
Guarda: Difesa da botnet in tempo reale in CVS: rilevamento e mitigazione basati sull'AI su Databricks
Exyte ha creato un assistente basato sull'AI generativa sulla Databricks Data Intelligence Platform che aiuta i nostri team a verificare la conformità del codice in modo più efficiente e accurato.
Guarda: ReguBIM AI – Trasformare BIM, ingegneria e conformità del codice con l'IA generativa
State Street partner di Databricks per creare un nuovo standard nell'AI aziendale del settore finanziario, bilanciando la rapida democratizzazione dell'AI con rigidi requisiti normativi e di sicurezza. Basata su Databricks, l'osservabilità in tempo reale calcola le metriche di rischio e accuratezza per rilevare i problemi prima che si aggravino, mentre l'hosting dei modelli garantisce un accesso scalabile agli LLM, rafforzando la sicurezza e l'efficienza.
Governance di dati e AI
7-Eleven utilizza UCX di Databricks Labs, un assistente alla transizione a Unity Catalog, per sfruttare valutazioni, flussi di lavoro e altre funzionalità per valutare, caratterizzare e infine pianificare una migrazione sostenibile a UC.
Northwestern Mutual sfrutta Databricks per fornire e valutare modelli guardrail per la sicurezza dell'IA, dal prompt ingegneria con framework personalizzati, all'hosting di modelli forniti dal marketplace e oltre.
Guarda: Creare un'IA affidabile in Northwestern Mutual: tecnologie e strategie guardrail
Unipol ha implementato Unity Catalog come strumento fondamentale nell'uso quotidiano della sua piattaforma dati, offrendo una soluzione di governance unificata che supporta la gestione dei dati in diversi ambienti AWS.
Guarda: Sfruttare Databricks Unity Catalog per una migliore governance dei dati in Unipol
FedEx utilizza Unity Catalog per superare le sfide di governance dei dati e sicurezza, garantendo la protezione delle informazioni sensibili e consentendo al contempo un accesso appropriato in tutta l'organizzazione. Ciò ha portato a una maggiore alfabetizzazione dei dati in tutta l'azienda, a un time-to-insight più rapido per le decisioni aziendali e a notevoli risparmi sui costi grazie a una migliore efficienza operativa.
Guarda: Come FedEx ha ottenuto le analitiche self-service e la democratizzazione dei dati su Databricks
BP ha adottato Unity Catalog per trasformare la sua strategia dei dati a livello aziendale, abbattendo i silos e mantenendo al contempo una solida governance e sicurezza.
Guarda: Petrolio e gas a basse emissioni: ingegneria dell'equilibrio tra pulito e affidabile
T-Mobile ha implementato Databricks per gestire centinaia di terabyte al giorno, utilizzando Delta Lake per un'architettura scalabile e Unity Catalog per i cluster con scalabilità automatica, l'ottimizzazione delle prestazioni tramite partizionamento e caching dei dati e una governance dei dati completa. In definitiva, queste strategie hanno consentito a T-Mobile di innovare, semplificare le attività operative e massimizzare l'impatto dei dati in aree come l'ottimizzazione della rete, il supporto alla community, la gestione dell'energia e altro ancora.
Guarda: Gestire Databricks su larga scala
CoorsTek partner con Databricks per sfruttare la potenza di Unity Catalog e affrontare le sfide normative, ottenendo al contempo significativi guadagni in termini di efficienza operativa.
Corning ha implementato Unity Catalog per ottimizzare l'utilizzo della piattaforma e ottenere significative riduzioni dei costi. Di conseguenza, l'azienda ha ottenuto visibilità e governance complete sui propri data asset, il che ha portato a un processo decisionale più informato e a un'allocazione efficiente delle risorse.
Guarda: Come Corning sfrutta Unity Catalog per una maggiore maturità FinOps e l'ottimizzazione dei costi
State Street si affida alla Databricks Data Intelligence Platform per gestire e analizzare diversi dati di sicurezza, consentendo all'azienda di: gestire in modo efficiente dati strutturati e non strutturati, scalare per analizzare 50 petabyte di dati in tempo reale, inserire ed elaborare dati per critici Stream di dati di sicurezza, creare prodotti avanzati per la cybersecurity e utilizzare l'automazione per ottimizzare le attività operative di cybersecurity.
Capital One sfrutta Delta Lake, Apache streaming Spark e gli strumenti di Databricks per creare un motore di rilevamento e correlazione in grado di elaborare milioni di eventi di cybersecurity al secondo.
Morgan Stanley collabora con Databricks su una soluzione di compute e archiviazione completamente gestita che aiuta l'azienda a rispettare i suoi obblighi normativi con uno sforzo notevolmente ridotto. Questo approccio innovativo consente un rapido onboarding di nuovi progetti sulla piattaforma e una migliore efficienza operativa, mantenendo al contempo i massimi livelli di sicurezza e conformità.
SAP utilizza Anvilogic su Databricks per adottare un ciclo di vita modulare di detection ingegneria basato sull'AI.
Navy Federal Credit ha implementato Unity Catalog per fornire un percorso alternativo per l'accesso ai dati semantici analitici dal suo data lake, nonché per rimuovere gli asset di dati duplicati archiviati in più lake, risparmiando centinaia di migliaia di dollari in attività di data engineering, costi di compute e archiviazione.
Westat ha implementato una piattaforma Databricks centralizzata per supportare centinaia di progetti di ricerca per clienti governativi, fondazioni e clienti privati. Questo approccio unificato fornisce piena visibilità finanziaria e governance, consentendo al contempo ai team dei dati di fornire valore.
Coinbase ha creato un motore di Graph query su Databricks che consente l'attraversamento complesso di enormi quantità di dati di osservabilità, per aiutare gli utenti a tracciare le dipendenze dei servizi, analizzare gli impatti a monte/a valle e scoprire modelli di errore ricorrenti, semplificando la diagnosi dei problemi e l'ottimizzazione delle prestazioni del sistema.
Guarda: Analisi dei dati di osservabilità basata su Graph in Databricks con Credential Vending
Rabobank Credit utilizza Unity Catalog per passare a un'architettura dati sicura e pronta per gli audit e affrontare le sfide normative critiche nelle analitiche del credito.
Guarda: Trasformare le analitiche del credito con una Lakehouse conforme presso Rabobank
Arctic Wolf utilizza Databricks per eliminare i silo di dati e migliorare la sua pipeline MDR per indagare su minacce sospette per conto dei clienti.
Marvell sfrutta la Databricks Data Intelligence Platform per alimentare le sue soluzioni basate sull'AI, fornendo un framework solido per flussi di lavoro di dati e AI sicuri, conformi e trasparenti. In particolare, Unity Catalog garantisce la gestione centralizzata degli asset di dati e AI con controlli di qualità, sicurezza, lineage e governance.
Guarda: Il successo dell'IA nei semiconduttori: la governance di Data + AI di Marvell
Nubank è migrata a Unity Catalog per soddisfare le esigenze del suo ambiente dati su larga scala. Ciò ha portato a migliori capacità di governance dei dati, misure di sicurezza potenziate e un'esperienza più intuitiva per l'ampia base di utenti dell'azienda, portando infine a un migliore controllo e utilizzo delle vaste risorse di dati di Nubank.
Guarda: Come Nubank migliora la governance, la sicurezza e l'esperienza utente con Unity Catalog
Amgen ha adottato Databricks come standard de facto per la governance dei dati strutturati, istituendo un sistema di controllo degli accessi unificato e sicuro con tracciabilità migliorata, standard di accesso coerenti e auditing completo.
Guarda: Trasformare la governance dei dati per i dati multimodali in Amgen con Databricks
Hinge Health sfrutta Unity Catalog per implementare controlli di accesso granulari per supportare la conformità HIPAA senza compromettere la flessibilità e la collaborazione.
Schiphol Group si affida a Databricks per migliorare le proprie attività operative sui dati, passando da una configurazione standard alle funzionalità avanzate di Unity Catalog.
Guarda: La trasformazione di Schiphol Group verso Unity Catalog
PepsiCo unifica i suoi asset di dati e IA con Unity Catalog, consentendo una collaborazione sicura anche per i team esterni a Databricks.
Video: Potenziare una governance dei dati sicura e scalabile in PepsiCo con le APIs aperte di Unity Catalog
Atlassian sfrutta Unity Catalog per una governance granulare, abilitando la sicurezza a livello di riga e colonna su larga scala.
Guarda: Reinventare la governance dei dati e l'accesso in Atlassian
PicPay utilizza Unity Catalog per centralizzare la gestione dei metadati, supportare la conformità normativa e controllare l'accesso ai dati su più piattaforme.
National Australia Bank si affida a Databricks per rimodellare la propria strategia per i dati e l'AI, posizionando i dati come un fattore strategico. Unity Catalog, Serverless, Gen AI e LakeFlow sono alla base delle principali funzionalità di architettura, sicurezza e governance.
Databricks 101: una guida pratica
Data Ingegneria e streaming
Adobe sfrutta Apache streaming Spark e Delta Lake, insieme a oltre 25 implementazioni Databricks in più aree geografiche e cloud, nella sua piattaforma in tempo reale per i dati del cliente per elaborare terabyte di dati ogni giorno e gestire oltre un milione di record al secondo.
Guarda: Scalare l'ingestion di Identity Graph a 1 milione di eventi/sec con streaming Spark e Delta Lake
HP Inc. utilizza il compute serverless di Databricks e le Declarative Pipeline di Lakeflow per semplificare l'acquisizione dei dati di Adobe analitiche, rendendola più veloce, più economica e più facile da gestire.
SEGA ha adottato le Declarative Pipeline di Lakeflow per semplificare pipeline di streaming complesse, oltre a supportare l'evoluzione automatizzata degli schemi, una gestione semplice della qualità dei dati e un'affidabilità dello streaming senza interruzioni.
Guarda: Sbloccare la potenza dello streaming: come SEGA vince con le pipeline dichiarative di Lakeflow
Zillow utilizza le Declarative Pipeline di Databricks Lakeflow per garantire una qualità dei dati scalabile e di livello enterprise.
Elliptic si affida a Structured Streaming, Delta Lake e altre soluzioni Databricks per cambiare radicalmente il modo in cui fornisce analitiche rivolte agli utenti, non solo per migliorare la velocità e la scalabilità, ma anche per consentire alle analitiche di migliorare direttamente l'accuratezza e l'intelligence dei suoi sistemi operativi.
La soluzione XDR di Barracuda ha adottato Databricks come base della sua piattaforma di analisi della sicurezza per ottenere maggiore controllo e flessibilità, oltre a svincolarsi dai tradizionali strumenti SIEM. L'azienda sfrutta le Declarative Pipeline di Lakeflow, Spark Structured Streaming e le pipeline CI/CD di detection-as-code per creare un motore di rilevamento in tempo reale che ha migliorato la scalabilità, l'accuratezza e l'efficienza dei costi.
Guarda: Come Databricks potenzia il rilevamento delle minacce in tempo reale in Barracuda XDR
Insulet sfrutta le soluzioni di Databricks AI per correggere il codice e assistere nella scrittura di query complesse. L'integrazione di Apache Spark™ con Databricks semplifica inoltre la configurazione e riduce i costi, mentre Databricks Lakeflow Connect consente aggiornamenti in tempo reale.
Guarda: Dal codice agli insight: sfruttare un'infrastruttura avanzata e le funzionalità di IA
Earnin sfrutta le Declarative Pipeline di Lakeflow e l'AI/BI di Databricks per creare la sua piattaforma di osservabilità GenAI.
Guarda: Osservabilità della GenAI nell'assistenza clienti
DraftKings utilizza Spark Structured Streaming, Apache Kafka e le dashboard di Databricks per trasformare gli output di simulazione grezzi in dati utilizzabili, per consentire un controllo granulare sui prezzi, ottenendo quote più accurate, un sistema di scommesse sportive più efficiente e una customer experience di livello superiore.
Guarda: Creare insight in tempo reale da modelli sportivi con Spark Structured Streaming
Lennox utilizza diversi strumenti sulla Databricks Data Intelligence Platform, tra cui Apache Spark e Delta Lake, per analizzare i dati in tempo reale delle installazioni HVAC, per identificare le discrepanze tra le specifiche di progettazione e le prestazioni sul campo, consentendo agli ingegneri di ottimizzare gli algoritmi, ridurre le inefficienze e migliorare la soddisfazione dei clienti.
Guarda: Genie per l'ingegneria: ottimizzare la progettazione HVAC e gli insight operativi con dati e IA
Bayada ha consolidato Snowflake e altri sistemi in una Enterprise Data Platform basata su Databricks che dovrebbe ridurre i tempi di elaborazione dei dati del 35%, migliorare l'accuratezza del reporting e ridurre le attività di riconciliazione del 40%, abbassare i costi operativi del 20% e utilizzare le analitiche in tempo reale per aumentare l'efficienza del 15%.
Quantum Capital Group utilizza tabelle Delta, Apache Spark™ SQL e Unity Catalog per creare un set di dati di riferimento che alimenta modelli di valutazione proprietari e automatizza flussi di lavoro complessi. Con Databricks, i dati vengono curati, arricchiti e distribuiti senza soluzione di continuità, sia internamente che a stakeholder esterni, in modo sicuro, governato e scalabile.
Stack Overflow utilizza i Databricks Asset Bundles (DABs) per ottimizzare i suoi flussi di lavoro di ingegneria dei dati per implementazioni di pipeline scalabili ed efficienti.
The Global Water Security Center utilizza un'architettura lakehouse, Auto Loader, Apache Spark™ Streaming, Spatial SQL, l'indicizzazione geospaziale H3 e il Liquid Clustering di Databricks per tradurre la scienza ambientale in insight utilizzabili per il Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti in pochi secondi, anziché in più giorni lavorativi. L'organizzazione incorpora anche Databricks Workflows, Databricks Asset Bundles, Git e Git Actions per supportare il CI/CD tra le aree di lavoro.
Bradesco Bank utilizza la Databricks Data Intelligence Platform per alimentare la sua nuova Customer Data Platform interna. Utilizzando strumenti come Uniform e le pipeline dichiarative di Lakeflow, l'azienda aumenta l'integrità dei dati, riduce la latenza e i tempi di elaborazione e, cosa più importante, aumenta la produttività personale e l'agilità aziendale.
Globe Telecom si affida a Databricks flusso di lavoro per passare da processi frammentati a un sistema integrato e scalabile. Ad esempio, la creazione di pipeline automatizzate semplifica lo sviluppo, l'inferenza e il monitoraggio dei modelli e garantisce l'affidabilità in produzione.
Guarda: Databricks come spina dorsale di MLOps: dall'orchestrazione all'inferenza
Delaware BeLux sfrutta Databricks Lakeflow Connect per estrarre i dati direttamente dalla fonte, senza la complessa architettura intermedia, per evitare la perdita di dati e problemi di qualità, favorendo un provisioning dei dati più efficiente e intelligente.
Guarda: Lakeflow Connect: la svolta per le architetture complesse guidate dagli eventi
DigiCert utilizza Apache Spark™ per l'elaborazione parallela e Structured Streaming per l'acquisizione e la deduplicazione in tempo reale. Utilizza inoltre le tabelle Delta per l'affidabilità dei dati, pool e job per garantire l'ottimizzazione dei costi e per mantenere i dati aggiornati, accurati ed economici.
Guarda: Potenziare l'Intelligence delle vendite: elaborare miliardi di eventi tramite Structured Streaming
Porsche Holding ha adottato Lakeflow Connect per consentire ai team dedicati di CRM e data science di essere più produttivi e di concentrarsi sul loro lavoro principale per contribuire all'innovazione, invece di dedicare tempo prezioso all'integrazione dell'acquisizione dati.
Mastercard ha implementato Delta Lake per ottimizzare le pipeline di dati, con una riduzione dell'80% dei tempi di query e del 70% dello spazio di archiviazione. L'azienda utilizza inoltre Databricks Workflows per eseguire pipeline a uso intensivo di calcolo su più cluster, riducendo significativamente i tempi di elaborazione da mesi a giorni.
United Airlines ha collaborato con Impetus e Databricks per analizzare oltre 20 milioni di righe di dati in meno di dieci minuti, grazie all'elaborazione basata su Apache Spark™. La soluzione, che include controlli di integrità automatizzati per ridurre al minimo le anomalie e una dashboard scalabile e intuitiva per la previsione dei ricavi, ha ridotto i costi operativi del 50% e accelerato i flussi di lavoro dal dato all'insight.
CK Delta ha creato una pipeline di streaming su Lakeflow Declarative Pipelines che si connette direttamente alle dashboard di Databricks, fornendo agli stakeholder insight immediati sulle loro metriche operative.
Guarda: Pipeline di analitiche in tempo reale per il monitoraggio e il reporting di dispositivi IoT
Swiggy utilizza l'architettura Lakehouse di Databricks, insieme a Unity Catalog, per alimentare applicazioni AI mission-critical, come la previsione della domanda, l'ottimizzazione dei percorsi, i consigli personalizzati, gli SLA di consegna predittivi e i casi d'uso di AI generativa.
Guarda: Come una piattaforma dati aperta, scalabile e sicura alimenta l'AI del quick commerce di Swiggy
Architettura e implementazione del Data Lakehouse
T-Mobile ha reso Databricks l'hub centrale per la sua interoperabilità multipiattaforma, consentendo un'integrazione perfetta con Snowflake tramite Unity Catalog e l'API REST di Iceberg. Questa architettura flessibile e indipendente dal fornitore ha collegato Databricks e Snowflake senza compromettere le prestazioni o la sicurezza.
Guarda: Rompere i silos: abilitare l'interoperabilità tra Databricks e Snowflake con Iceberg e Unity Catalog
La divisione Consumer Health di Bayer ha utilizzato la Databricks Data Intelligence Platform per sviluppare asset di dati di base riutilizzabili e prodotti di dati scalabili. Questa piattaforma distribuita a livello globale supporta la creazione di dashboard efficienti in termini di costi, analisi ad hoc, soluzioni di machine learning e AI, offrendo più potere a migliaia di stakeholder in tutto il mondo.
Guarda: Insight per tutti — Il percorso di Bayer Consumer Health nell'analitiche self-service su larga scala
Barclays sfrutta il Databricks Lakehouse in un framework per ottenere sia la flessibilità dei dati sia le garanzie delle transazioni ACID, essenziali per il monitoraggio del FinCrime. Il framework ha incorporato modelli ML avanzati per il rilevamento delle anomalie, il riconoscimento di pattern e l'analisi predittiva, mantenendo al contempo una provenienza dei dati e audit trail chiari, come richiesto dagli enti normativi, per ridurre i falsi positivi, migliorare la velocità di rilevamento e accelerare il reporting normativo.
Capital One Financial utilizza Delta Lake e un modello di ottimizzazione, insieme a Databricks photon e Apache Spark™ Connect, per creare un'esperienza utente per la gestione delle informazioni e degli eventi di sicurezza altamente funzionale, economica e performante.
Guarda: Delta e Databricks come backend applicativo a elevate prestazioni su scala exabyte
Nationwide sfrutta la tecnologia serverless e Unity Catalog di Databricks per creare soluzioni di BI scalabili e di prim'ordine. Funzionalità chiave come le dashboard AI/BI, Genie, Materialized Views, Lakehouse Federation e Lakehouse Apps hanno consentito ai team aziendali di fornire insight più rapidi, scalabili e intelligenti, permettendo in definitiva a Nationwide di raggiungere nuovi livelli di efficienza e impatto sul business.
Italgas ha implementato la Data Intelligence Platform per creare una rete del gas più reattiva, efficiente e sostenibile. Migrando a Databricks SQL, l'azienda ha ottenuto una riduzione dei costi del 50% e un aumento delle prestazioni del 20%. Italgas ha implementato 41 modelli ML/GenAI in produzione, con il 100% dei carichi di lavoro governati da Unity Catalog, e ha inoltre consentito all'80% dei dipendenti di utilizzare la BI self-service tramite le dashboard Genie.
Guarda: L'AI Factory di Italgas e il futuro della distribuzione del gas
DoorDash si affida a Delta Lake per creare il "DoorDash Customer 360 Data Store", che rappresenta un passo fondamentale per centralizzare e gestire i profili dei clienti, al fine di consentire la targettizzazione e la personalizzazione delle loro esperienze.
Guarda: Doordash Cliente 360 Data Store and Its Evolution to Become an Entity Management Framework
DoorDash ha adottato Databricks per eliminare i movimenti di dati eccessivi, creare un'integrazione fluida, consolidare i livelli del motore di query, ottimizzare le prestazioni delle query e creare un catalogo di metadati unificato utilizzato su diverse piattaforme di compute.
Guarda: Iceberg Table Format Adoption and Unified Metadata Catalog Implementation in piattaforma lakehouse
I Texas Rangers hanno implementato Databricks per essere sempre un passo avanti nel mondo ipercompetitivo del baseball.
Riskified sfrutta il supporto nativo di Databricks per Apache Iceberg™ e Unity Catalog per creare una lakehouse di nuova generazione.
Video: Rompere il ghiaccio(berg): il percorso di Riskified verso il suo Lakehouse di nuova generazione
HelloFresh utilizza Unity Catalog come catalogo REST di Apache Iceberg™ di elezione per l'archiviazione dei metadati e la gestione delle tabelle.
Guarda: Apache Iceberg™ con Unity Catalog in HelloFresh
Bagelcode utilizza Delta Lake per riprogettare le pipeline ETL, ottimizzare i log delle tabelle partizionate ed eseguire una migrazione fluida con interruzioni minime. Questa iniziativa ha migliorato la governance, semplificato la gestione e sbloccato le funzionalità avanzate di Unity Catalog. Bagelcode integra inoltre Genie Room con Slack per abilitare le query in linguaggio naturale, accelerando il processo decisionale e l'efficienza operativa. E Unity Catalog rivoluziona il suo ecosistema di dati, migliorando la governance e l'innovazione.
Guarda: Embracing Unity Catalog and Empowering Innovation With Genie Room
Bosch ha implementato Databricks come piattaforma dati principale. La data lakehouse centrale si integra perfettamente con componenti trasformativi, come dbt e i LLM, per generare insight strategici e favorire l'eccellenza operativa nei complessi processi della supply chain.
Games24x7 utilizza Databricks Apache Spark™, Delta Lake, UC, MLflow e Databricks SQL per ridurre i costi del 20% e sbloccare valore di business tramite la democratizzazione dei dati. L'azienda ha creato diversi prodotti di dati su Databricks, tra cui EventEcho, una piattaforma di ottimizzazione delle campagne digitali che ha consentito un aumento del 5% nell'acquisizione di utenti nel mercato principale di Games24x7.
Guarda: La rivoluzione degli skill game online di Games24x7 con Databricks
Tonal sfrutta Apache Spark™, MLflow e flussi di lavoro all'interno del suo ecosistema di addestramento Goal (TG), una soluzione in quattro parti che ha introdotto nuove opzioni di preferenza per cogliere le aspirazioni di fitness degli utenti. Con Databricks, l'azienda calcola le metriche TG, gestisce lo sviluppo dei modelli e orchestra le pipeline di dati, supportando la scalabilità, l'affidabilità e un modo più significativo e personalizzato per i membri di monitorare i propri progressi.
Disney sfrutta le funzionalità all'avanguardia di Databricks, come liquid clustering, Photon con dynamic file pruning, la identity column di Delta, Unity Catalog e altro ancora, per creare Foundational Medallion, un pilastro della sua architettura che ridefinisce il modo in cui l'azienda gestisce i dati su larga scala.
Guarda: Foundational Medallion di Disney: un viaggio nell'architettura dei dati di nuova generazione
Supercell partner con Databricks e Snowplow per creare una piattaforma dati scalabile e conforme alle normative sulla privacy per ottenere informazioni dettagliate in tempo reale.
Nasdaq utilizza Databricks per passare da sistemi disgiunti a una piattaforma unificata.
Guarda: Come abbiamo trasformato due aziende con Databricks come pilastro
La divisione Consumer Health di Bayer ha utilizzato la Databricks Platform per sviluppare asset di dati di base riutilizzabili e prodotti di dati scalabili. Questa piattaforma distribuita a livello globale supporta dashboarding a costi contenuti, analisi ad hoc, soluzioni di Machine Learning e AI e offre strumenti a migliaia di stakeholder in tutto il mondo.
Guarda: Insight per tutti — Il percorso di Bayer Consumer Health nell'analitiche self-service su larga scala
Dow Inc. ha implementato la piattaforma Databricks per trasformare la sua capacità di monitorare e ridurre le emissioni di carbonio, aumentando al contempo l'efficienza operativa, con un conseguente notevole risparmio sui costi grazie all'ottimizzazione della manutenzione e alla riduzione dei tempi di inattività.
Michelin sfrutta Databricks nella sua ambiziosa strategia per ottenere una riduzione del 3% del consumo energetico entro il 2026.
Adobe utilizza il security lakehouse di Databricks, insieme a un'architettura sofisticata per la sicurezza dei dati e all'Open Cybersecurity Schema Framework, per il rilevamento scalabile e in tempo reale delle minacce su oltre 10 PB di dati di sicurezza.
Guarda: Il Security Lakehouse di Adobe: OCSF, efficienza dei dati e rilevamento delle minacce su larga scala
ThredUp ha adottato Delta Lake e Unity Catalog per migliorare la gestione dei dati, nonché per potenziare le analitiche, il Machine Learning e il processo decisionale in tempo reale.
Guarda: Il percorso di ThredUp con Databricks: modernizzare la nostra infrastruttura dati
P&G ha implementato Unity Catalog per migliorare la governance dei dati, ridurre la ridondanza dei dati e migliorare l'esperienza degli sviluppatori attraverso l'adozione di un'architettura Lakehouse.
Eli Lilly and Company collabora con Databricks per creare un Global Manufacturing Data Fabric (GMDF), ponendo le basi per prodotti dati trasformativi utilizzati da diverse figure professionali nei siti e a livello globale.
Guarda: Trasformare la produzione biofarmaceutica: il percorso data-driven di Eli Lilly con Databricks
Boeing sfrutta le tecnologie MLflow, GenAI e Delta Sharing per supportare il suo sistema Jeppesen Smart NOTAMs, che elabora oltre 4,5 milioni di avvisi di volo critici all'anno e serve il 75% dell'aviazione commerciale, dimostrando la potenza dell'IA composta nella sicurezza aerea.
Guarda: Dati intelligenti, veicoli più intelligenti: costruire le basi per il futuro dei trasporti
Health Catalyst utilizza Databricks per trasformare la sua strategia di CI/CD. Ora, i Databricks Asset Bundles offrono maggiore agilità ed efficienza al fornitore di dati e analisi per il settore sanitario, inclusa la semplificazione delle implementazioni sia negli Workspace dei clienti che sulla piattaforma principale di Health Catalyst per accelerare il time-to-insight e promuovere l'innovazione continua.
Epsilon gestione dei dati utilizza Delta Lake, Unity Catalog, MLflow e gli endpoint LLM per gestire enormi volumi di dati, ridurre la duplicazione dei dati, migliorare la visibilità del lineage, accelerare la Data Science e l'IA e rendere i nuovi dati immediatamente disponibili per l'utilizzo da parte dell'intera piattaforma Epsilon in modo sicuro per la privacy.
Pella Corporation utilizza le soluzioni Databricks, tra cui il liquid clustering, lo schema/la tabella gestiti in Unity Catalog e la dashboard analitica di BI, per promuovere una migliore ottimizzazione delle prestazioni e risparmi sui costi. Ad esempio, i Databricks Asset Bundles per l'implementazione di flussi di lavoro/Job hanno portato a un notevole risparmio sui costi di oltre 30.000 $ all'anno.
Kaizen Gaming utilizza Unity Catalog per garantire governance e sicurezza nella sua nuova architettura cloud riprogettata. Delta Sharing e i DBx Asset Bundles hanno anche semplificato le transizioni, portando a insight più rapidi, a un migliore controllo dei costi e a una riduzione dei tempi di onboarding.
Guarda: Riprogettare il cloud data lake di Kaizen per il futuro
LSports ha adottato Apache Iceberg™ per creare un'architettura lakehouse moderna e sfrutta il supporto avanzato di Databricks per Iceberg per portarla a un livello superiore.
Guarda: Sbloccare la potenza di Iceberg: il nostro percorso verso un Lakehouse unificato su Databricks
Condivisione dei dati e collaborazione
Dun & Bradstreet si affida a Delta Sharing per consentire la distribuzione sicura e in tempo reale dei master data in tutta l'azienda, garantendo che ogni sistema operi su una base coerente e affidabile.
Guarda: Scalare l'MDM moderno con Databricks, Delta Sharing e Dun & Bradstreet
Procore utilizza Delta Sharing e un'architettura lakehouse per fornire risultati rivoluzionari ai suoi clienti e al suo business, consentendo ai professionisti dei dati di sbloccare il pieno potenziale dei loro data asset e di ottenere risultati di business significativi.
Guarda: Dal cantiere all'insight: potenziare l'analisi dei dati nel settore edile tramite Delta Sharing
Sleep Number ha implementato Unity Catalog e Delta Sharing per facilitare la condivisione di set di dati anonimizzati tra i Workspace e gli account Databricks, su più ambienti cloud come AWS, Azure e GCP. Ciò consente di ottenere insight più rapidi, garantendo al contempo la conformità agli standard di sicurezza e privacy dei dati.
Guarda: Abilitare la ricerca scientifica sul sonno con Databricks e Delta Sharing
FreeWheel, un'azienda del gruppo Comcast, ha scelto Databricks Clean Rooms per applicare a livello di codice i vincoli di k-anonimizzazione e la differential privacy, consentendo un'esplorazione dei dati sicura e flessibile.
La divisione HP 3D Print utilizza Delta Sharing, Unity Catalog e le dashboard di AI/BI per fornire una soluzione sicura e scalabile per la condivisione e le analitiche dei dati, consentendo un accesso ai dati senza interruzioni anche per i clienti che non utilizzano Databricks.
Guarda: How HP Is Optimizing the 3D Printing Supply Chain Using Delta Sharing
Walmart ha creato Cloud Feeds su Databricks Delta Sharing, consentendo ai clienti di accedere ai dati più facilmente, con uno sforzo molto minore e senza bisogno di un team tecnico dedicato che se ne occupi.
Deep Sync sfrutta la Databricks Lakehouse per gestire un "identity spine" che contiene i dati attributo più accurati e aggiornati per oltre il 98% delle famiglie statunitensi.
Guarda: Data Monetization Through Delta Sharing and Data Clean Rooms
Danone utilizza Delta Sharing per facilitare la migrazione da un modello tradizionale hub-and-spoke a un approccio di Data Sharing più efficiente e scalabile, che funzioni in modo fluido tra regioni e piattaforme.
Guarda: How Danone Enhanced Global Data Sharing with Delta Sharing
Komodo Health utilizza Delta Sharing per sbloccare nuove opportunità nell'ecosistema delle scienze della vita, tra cui l'utilizzo di dati longitudinali de-identificati dei pazienti senza comprometterne la privacy.
Guarda: How Data Sharing is Transforming Healthcare: Real World Insights
Intuit sfrutta le Databricks Clean Rooms per creare un marketplace di prestiti sicuro e che tutela la privacy, che consente ai partner che offrono prestiti alle piccole imprese di eseguire analitiche e implementare un flusso di lavoro di ML/IA su data asset sensibili.
Video: Il marketplace di prestiti di Intuit che tutela la privacy: come sfruttare le Databricks Clean Rooms
Mercedes-Benz si affida alle soluzioni Databricks, incluso Delta Sharing, per ottenere un'esperienza di sviluppo unificata per i team che lavorano sulle piattaforme dati di Mercedes-Benz in AWS e Azure.
Guarda: Data mesh cross-cloud con Delta Sharing e UniForm in Mercedes-Benz
Strategia dei dati
Goldman Sachs utilizza Databricks nel suo Legend Lakehouse per fornire dati di alta qualità e governati su vasta scala. Apache Iceberg e Unity Catalog hanno garantito l'interoperabilità della piattaforma e la neutralità rispetto ai fornitori. Unity Catalog fornisce inoltre un solido sistema di autorizzazione in linea con i data contract dell'azienda, garantendo un controllo degli accessi coerente tra i Workspace di producer e consumer.
Guarda: Imparare dal Legend Lakehouse di Goldman Sachs per la governance dei dati
FIS Global, PicPay, HSBC e altre banche leader sfruttano Databricks per scoprire nuove opportunità di guadagno, approfondire le relazioni con i clienti ed espandere la propria portata di mercato.
Guarda: Scalare il successo: come le banche stanno sbloccando la crescita con dati e IA
Alabama Power Company utilizza Databricks per modernizzare la gestione della rete e la preparazione alle tempeste, compreso lo sviluppo di applicazioni che combinano dati in tempo reale e analisi predittiva per migliorare l'affidabilità, l'efficienza e il servizio clienti.Guarda: Modernizzare le infrastrutture critiche: soluzioni basate su dati e IA nelle operazioni nucleari e delle Utilities
Second Dinner ha implementato il feature serving in tempo reale con Databricks per supportare esperienze di gioco personalizzate e reattive su vasta scala.
Guarda: Casi d'uso reali per il gaming con dati e AI
Seven West Media utilizza Databricks per accelerare il lancio di casi d'uso basati sull'AI, promuovere l'innovazione e ridurre il time-to-market.
Guarda: La Databricks AI Factory che trasforma Seven West Media
Rheem si affida a Databricks per lo sviluppo rapido di prodotti dati e l'efficiente Data Sharing in tutta l'organizzazione. Questo sblocca un notevole valore di business in ambito vendite, approvvigionamento, assistenza e attività operative e migliora il processo decisionale e l'efficienza operativa.
Guarda: Trasformare i dati in Rheem: dai silos a un data lakehouse scalabile con Databricks e Unity Catalog
Morgan Stanley sfrutta Databricks per scalare uno dei suoi più importanti calcolatori normativi (SACCR) al fine di migliorare le prestazioni, l'accuratezza dei calcoli, la conformità normativa e altro ancora.
Mastercard ha sviluppato un nuovo servizio basato sulle Databricks Clean Rooms (e sulla più ampia Data Intelligence Platform) che combina diversi componenti di Databricks con la proprietà intellettuale (IP) di Mastercard per fornire un metodo evoluto per insight basati sui dati e servizi a valore aggiunto, garantendo al contempo un servizio unico, autonomo e chiavi in mano. Il risultato è un ambiente sicuro in cui più parti possono collaborare su dati sensibili senza accedere direttamente alle informazioni altrui.
Guarda: Evoluzione degli insight sui dati con la privacy in Mastercard
FrieslandCampina utilizza Databricks nella sua piattaforma dati globale per supportare casi d'uso ad alto impatto e il processo decisionale basato sull'IA, nonché la governance unificata con Unity Catalog.
Guarda: Data Drives Dairy: Royal FrieslandCampina's Data-Centric Transformation With Databricks
84.51˚ utilizza un'architettura lakehouse per aiutare data scientist e ingegneri nell'esplorazione e analisi dei dati, nelle attività operative di machine learning, nell'orchestrazione, nelle implementazioni automatizzate e nella collaborazione.
Guarda: Developing the Dreamers of Data + AI’s Future: How 84.51˚ builds upskilling to accelerate adoption
GovTech ha adottato Databricks come elemento centrale della sua GovTech Data Platform, consentendole di offrire agli stakeholder Data Services in base alla loro maturità dei dati. Una vasta gamma di asset di dati, dai dati grezzi ai prodotti di dati, vengono tutti forniti tramite Databricks e abilitati tramite un controllo degli accessi granulare, sostenuti dalle best practice di gestione dei dati, come la qualità, la sicurezza e la governance dei dati.
J.P. Morgan Payments sfrutta le soluzioni Databricks e AWS nella sua piattaforma dati utilizzata per creare prodotti per i clienti, tra cui Cash Flow Intelligence.
Techcombank ha implementato la Databricks Data Intelligence Platform per unificare in modo più efficiente i dati provenienti da oltre 50 sistemi, migliorare la governance, semplificare le pipeline di analisi operativa giornaliere e utilizzare strumenti di analisi avanzata e l'IA per creare esperienze più significative e personalizzate per i clienti.
Guarda: La trasformazione multimilionaria di Techcombank grazie al cloud e a Databricks
Standard Chartered Bank utilizza Databricks per sostituire un SIEM tradizionale e ottenere notevoli risultati di business, tra cui una riduzione dell'80% del tempo necessario per rilevare gli incidenti, un'indagine sulle minacce più rapida del 92%, una riduzione dei costi del 35% e una precisione di rilevamento migliore del 60%.
Guarda: Rivoluzionare la cybersecurity: il percorso di SCB verso un SIEM autogestito
GM Financial sfrutta Databricks per progettare e implementare una piattaforma di analitiche cloud all'avanguardia, superando sfide come capacità di dati disperse e limitate, hardware costoso e software obsoleto per sviluppare una vista unificata Customer360 con misure consolidate e solide di governance dei dati e di cybersecurity.
Data warehouse
PacificSource Health Plans ha migrato l'intero ecosistema di dati e analitiche su una lakehouse.
Guarda: Migrazione del codice SAS legacy alla Databricks Lakehouse: cosa abbiamo imparato lungo il percorso
Walmart si affida alla Data Intelligence Platform per consentire un'integrazione dei dati fluida, analitiche ad alte prestazioni e una condivisione governata, incluso l'uso di AI/BI Genie per potenziare le analitiche self-service, favorendo l'adozione da parte di utenti non tecnici, riducendo in definitiva il time to value del 90% e i costi di 5,6 milioni di dollari all'anno.
Guarda: Analitiche self-service di assortimento e spazio su Scale Walmart
Rivian Volkswagen Group Technology sfrutta Unity Catalog, insieme a Databricks Apps, Workflows e funzionalità native, per creare un'unica fonte di verità e ottimizzare la governance, garantendo la conformità senza ostacolare l'innovazione. Inoltre, massimizza il valore di tale catalogo sfruttando la semantica per abilitare un self-service affidabile e basato sull'IA nelle dashboard di AI/BI e nelle app downstream.
Guarda: Rompere i silos, plasmare il futuro: dati per tutti nell'ecosistema di nuova generazione
PepsiCo utilizza Databricks SQL serverless per trasformare la sua piattaforma dati obsoleta in una piattaforma dati moderna, unificata, centralizzata e abilitata per l'IA. Questa piattaforma facilita la fornitura di diversi insight basati sui dati all'azienda, riduce le spese operative e migliora le prestazioni complessive.
Funplus sfrutta Databricks per creare una piattaforma dati efficiente e conveniente che affronta le sfide principali, migliora l'efficienza del data ingegneria e del ML e mostra le best practice e il loro impatto sullo sviluppo e sulle attività operative di gioco.
Guarda: Architettura dei dati conveniente e pratica dell'AI con Databricks in FunPlus
NCS Australia integra Databricks SQL, il framework DBT Transform e il suo innovativo framework di automazione dei test per ottimizzare le prestazioni e la scalabilità, garantendo al contempo la qualità dei dati. Unity Catalog mette a disposizione delle unità aziendali aree di lavoro analitiche self-service per creare insight, mantenendo al contempo il controllo.
Guarda: Accelerare la trasformazione dei dati: best practice per governance, agilità e innovazione
Haleon utilizza le API di Databricks e il serverless compute per sviluppare applicazioni rivolte ai clienti che consentono all'azienda di eliminare gli ostacoli associati all'accesso diretto ai dati SAP dai sistemi operativi, migliorando al contempo le sue capacità prestazionali. Con Databricks, Haleon ottiene tempi di risposta inferiori a 3 secondi dalle chiamate API. L'implementazione di questa soluzione ha anche prodotto una riduzione del 15% dei costi del servizio clienti e un aumento del 28% della produttività per il suo team di assistenza clienti.
Guarda: Creare l'eccellenza nel business: sfruttare Databricks SQL per le applicazioni di nuova generazione
The World Bank integra Databricks come livello di servizio principale per creare una piattaforma dati unificata che soddisfi le diverse esigenze di business. Sfrutta Databricks SQL per fornire dati in modo efficiente a strumenti analitiche e applicazioni a valle, e Delta Sharing per consentire una distribuzione dei dati sicura ed economica.
Guarda: Unificare la distribuzione dei dati: usare Databricks come livello di servizio aziendale
First Horizon Bank utilizza la Data Intelligence Platform per creare un Enterprise Data Hub al fine di promuovere crescita, efficienza e preparazione, compresa la possibilità di sbloccare le analitiche avanzate e le opportunità della GenAI.
Guarda: Rivoluzionare dati, analitiche e IA nel settore bancario: creare un hub dei data con Databricks
HP Print è migrata a un ecosistema di dati modulare e scalabile su un lakehouse, con un conseguente risparmio sui costi del 30-40%, risorse scalabili e isolate per diversi data consumer e carichi di lavoro ETL e l'ottimizzazione delle prestazioni per una varietà di tipi di query.
Guarda: Il percorso di migrazione della piattaforma dati di HP: da Redshift a Lakehouse
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