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工具简介

Databricks 是一个统一的数据与人工智能（Data + AI）平台，旨在将 AI 能力融入企业的数据资产中。它通过一个集成的环境，帮助企业开发生成式 AI 应用、挖掘数据洞察，并统一管理数据、分析与 AI 的治理。

核心功能

该平台的核心功能围绕数据与AI的统一构建：

• 统一治理与智能发现 🔍：提供面向所有结构化与非结构化数据的单一治理模型，支持基于上下文的自然语言搜索和AI驱动的监控。

• 湖仓一体（Lakehouse）架构：宣称相比传统云数据仓库，能为SQL和BI工作负载带来12倍的价格性能比。其特点包括无服务器管理、AI优化的查询执行，以及避免厂商锁定的开放格式与API。

• 批流一体的智能数据处理：为所有ETL用例提供单一解决方案，可自动适应以确保数据质量，具备简单的工作流编排和端到端的管道监控。

• 开放数据共享：支持以开放方式安全共享实时数据集、模型、仪表板和Notebook，便于跨平台协作，无需复杂的ETL流程。

• 面向业务需求的管理：可根据预算和截止日期要求优化数据管道执行，包括智能选择计算类型、工作负载特定的自动扩缩容和自动错误修复。

使用场景

Databricks 平台适用于多种企业数据与AI转型场景：

1. 开发生成式AI应用：在保障数据隐私与控制的前提下，基于企业自有数据构建和部署生成式AI应用（如AI智能体）。

2. 数据洞察民主化：赋能组织内各类角色，使用自然语言从数据中发现业务洞察。

3. 统一数据与AI栈：通过统一数据、AI分析和治理的方法来提升效率、简化复杂性并降低成本。

4. 数据协作与货币化：通过开放共享功能及Databricks Marketplace，跨团队或与外部合作伙伴安全共享数据资产，并探索商业化可能。

工具费用

Databricks 官网未公开具体的产品定价详情。其费用通常基于所使用的计算资源、存储量及服务层级等因素进行配置。建议直接访问其官网或联系销售团队获取定制化的报价方案。

适合人群

该平台主要服务于正在或计划进行深度数据与AI转型的组织及相关角色：

• 企业决策者与技术负责人：寻求统一、高效且可控的数据与AI平台，以驱动业务创新和降本增效。

• 数据工程师与数据科学家：需要一个集成的环境来处理大规模数据、构建机器学习模型并部署AI应用。

• 数据分析师与业务分析师：希望通过自然语言等便捷方式探索数据，获取洞察并创建报告。

• 需要跨组织协作的团队：依赖安全、开放的数据和模型共享功能来推进项目。

总结

Databricks 提供了一个集数据工程、数据分析、机器学习与AI应用于一体的统一平台。其核心价值在于通过湖仓一体架构、统一的治理框架和开放的共享能力，帮助企业整合碎片化的数据与AI资产，从而更高效、安全地挖掘数据价值并规模化落地AI。对于致力于成为“数据与AI驱动型”的企业而言，它是一个值得收藏和深入评估的基础设施选项。