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Lakebase è un nuovo tipo di database che unisce l’affidabilità e l'esperienza di sviluppo di Postgres con la scalabilità, la governance e la potenza analitica di un data lakehouse. Consente ai team di eseguire carichi di lavoro transazionali, sincronizzando i dati in modo trasparente con sistemi di analisi e AI, senza dover creare pipeline ETL personalizzate. Il risultato è un'unica piattaforma in cui applicazioni, dati e modelli lavorano insieme in tempo reale.

Esplora Lakebase

Un data warehouse è un sistema di gestione dei dati pensato per le aziende che archivia dati attuali e storici provenienti da più fonti in modo semplice e intuitivo, facilitando la generazione di report e insight. I data warehouse sono in genere utilizzati per la BI, le analitiche, la reportistica, le applicazioni di dati, la preparazione dei dati per il ML e l'analisi. 

Consentono di analizzare in modo rapido e semplice dati aziendali caricati da sistemi operazionali quali i sistemi POS, i sistemi di gestione dell'inventario o i database di marketing o vendita. I dati possono passare attraverso un ODS (archivio dati operazionale) ed essere sottoposti a un processo di pulizia per garantirne la qualità prima di essere utilizzati per la generazione di report nel data warehouse.

Maggiori informazioni sui data warehouse

Databricks offre l'unica piattaforma progettata fin dall'inizio per integrare dati e AI. A differenza degli strumenti legacy, in cui l'AI viene aggiunta a posteriori alle funzionalità di analisi, la Databricks Data + AI Platform è stata progettata per riunire acquisizione e trasformazione dei dati, analisi e machine learning in un unico ambiente, eliminando la necessità per i team di integrare tre o quattro piattaforme diverse. Si tratta di un'inversione rispetto alla tendenza dell'ultimo decennio verso strumenti specializzati. La Databricks Data + AI Platform si basa sul principio che l'unificazione rappresenta il vantaggio competitivo per eccellenza: un'unica copia dei dati, un unico motore di elaborazione e un unico modello di governance per tutti i cloud e tutti i carichi di lavoro.

L'architettura lakehouse combina la flessibilità di un data lake con l'affidabilità di un data warehouse. Delta Lake applica regole per la qualità dei dati, supporta le transazioni ACID per prevenire il danneggiamento dei dati e offre la funzionalità time travel, che consente di eseguire query sui dati nello stato in cui si trovavano in qualsiasi momento precedente.

Con formati aperti come Delta Lake e Apache Iceberg^™, i dati sono portabili: puoi eseguire query da Databricks oggi, da Spark domani e da Trino l'anno prossimo, senza mai spostare un solo byte. Nelle valutazioni comparative, i clienti indicano regolarmente l'apertura come uno dei principali fattori decisivi e citano Unity Catalog, in quanto livello di governance aperto, come una funzionalità unica che i concorrenti non sono ancora riusciti a eguagliare.