伦敦数据+人工智能世界巡演
Lakehouse正迅速成为数据架构的新标准,但每个地区都有自己独特的故事和挑战。
请加入我们亲自为这个事件与扬声器,客户和内容设计时考虑到你。
我们的数据和人工智能专家阵容,领军人物和创新人才包括Arsalan Tavakoli以及砖客户来自欧洲、中东和非洲。
看点播
演讲者

Arsalan Tavakoli
联合创始人&高级工程领域
砖

冬青史密斯
居民解决方案架构师
砖

保罗Leventis
副总裁、工程
砖

乔治•韦伯斯特
首席安全架构师
汇丰银行

罗宾Sutara
EMEA领域首席技术官
砖

Sepideh Ebrahimi
解决方案架构师
砖

莎拉·凯西的
解决方案架构师
议程
8点我
早上9点
随着世界的数据,分析和人工智能越来越相互联系,有一个越来越需要一个平台来统一数据源,用例和工作负载。bob体育客户端下载数据lakehouse移除障碍,分离业务分析师和数据科学家,结构化数据来自人工智能实时流和业务智能。这个开口主题探索如何lakehouse很简单,打开,multicloud方法简化了数据管理、统一数据团队和productionizes更多的计划。
使用demo-driven方法,这个主题将清楚地列明的主要数据负载数据工程,数据仓库,数据科学和机器学习策划在砖Lakehouse平台的体系结构。bob体育客户端下载
- Lakehouse、分解和治理筒仓的数据
- 现代化的网络安全与Lakehouse汇丰(HSBC)
- 数据在Lakehouse工程
- Lakehouse数据仓库
- 机器学习在Lakehouse
地点:大画廊





上午10:45
数据lakehouse未来现代数据团队寻求创新的数据架构简化了数据的工作量,简化协作,并维护的灵活性和开放性保持敏捷作为一个公司。砖Lakehouse平台实现这个想法,统一分析,数bob体育客户端下载据工程,机器学习,和流媒体云上的负载在一个简单,开放数据平台。在这个会话,学习如何砖Lakehouse平台可以满足您的需要为每个数据和分析工作量,与实际的客户应用的例bob体育客户端下载子,参考体系结构,演示展示如何创建你自己的现代数据解决方案。

数据lakehouse是下一个最好的数据仓库。在这个会话,学习砖SQL可以帮助您降低成本和即时在几秒钟内开始,弹性SQL serverless计算,以及如何使每一个分析工程师和分析师迅速找到并分享他们最喜欢的新见解使用BI和SQL工具,像Fivetran,印度生物技术部、表或PowerBI。
地点:GGA

发现的最新创新砖,可以帮助您构建和实施新一代机器学习解决方案。这个会议将深入砖机器学习,以数据为中心的人工智能机器学习平台,跨越整个生命周期——从生产MLOps摄入和模型训练数据。bob体育客户端下载您将了解关键功能,你可以利用毫升用例和看到的产品。
地点:东商城5

加入砖Lakehouse概述会话发现砖Lakehouse平台可以帮助您参加大数据和人工智能的世界。bob体育客户端下载你会介绍在大数据基本概念,解释关键角色和能力来寻找在构建数据团队,并熟悉所有部分的完整的数据景观。我们还将审查砖Lakehouse平台如何帮助您的组织简化工作流程,打破分割,使您的数据。bob体育客户端下载


下午12点
下午1:10
数据工程师有清洗的困难的任务复杂,不同的数据,转换成一个可用的源来驱动数据分析,数据科学和机器学习。他们需要知道深度的数据基础设施平台,构建复杂查询各种语言和缝合在一起生产。bob体育客户端下载加入这个跟学习三角洲生活表(DLT)简化了数据转换和ETL的复杂性。DLT是第一个ETL框架使用现代软件工程实践提供可靠和可信的数据管道在任何规模。发现分析师和数据工程师可以快速创新与简单的渠道开发和维护,如何删除操作复杂性通过自动化管理任务并获得可见性管道操作,内置的质量控制和监测确保准确的BI,数据科学、和ML,如何实现简化批处理和流媒体自优化和自动伸缩的数据管道。
地点:大画廊

lakehouse现实,查询引擎需要支持结构化和非结构化数据,同时提供的性能数据仓库和数据的可伸缩性湖泊。在这个会话,学习砖的下一代的矢量化引擎光子优于现有的数据仓库在SQL工作负载执行框架,并实现了一个更一般的高效数据处理与Apache火花™API的支持。

当公司推出毫升普遍、操作问题成为主要来源的复杂性。机器学习操作(MLOps)已经成为实践来管理这种复杂性。在砖,我们亲眼目睹客户如何开发他们MLOps方法在一个巨大的各种各样的团队和企业。
在这次会议中,我们将分享这砖独特的解决如何通过统一MLOps的关键方面,即DataOps ModelsOps DevOps,通过Lakehouse在一个统一的平台上,使更快和更可靠的生产毫升。bob体育客户端下载我们将展示您的组织如何逐步构建健壮的MLOps实践。和打开一般原则可以指导您组织的决策MLOps,呈现最常见的目标架构我们观察顾客。

下午2点
策划和管理端到端生产管道已在许多组织中仍然是一个瓶颈。数据团队花太多时间缝合管道任务和手动管理和监视编排过程——严重依赖外部或特定于云的编配解决方案,所有这些减缓新数据的交付。在这个会话中,我们向您介绍砖工作流:所有数据的完全管理的业务流程服务,分析,人工智能,建造的砖Lakehouse平台。bob体育客户端下载加入我们,我们深入探究新的工作流功能,和理解与底层平台的集成。bob体育客户端下载您将学习如何创建和运行可靠的生产工作流程,集中管理和监控工作流,并学习如何实现复苏等操作维修和运行,以及其他新特性。

流媒体的未来管道所有数据和应用程序。它使企业更快数据驱动的决策和反应更快,之前开发数据驱动的应用程序被认为是不可能的,并提供新的差异化的客户体验。然而,许多组织没有意识到流的承诺以充分发挥其潜力,因为它需要他们完全重建数据管道和应用新的、复杂的,专有的和杂乱的技术栈。

下午三点
世界各地的客户正在经历巨大的成功从遗留本地Hadoop架构迁移到一个现代砖Lakehouse在云端。在砖,我们制定一个迁移方法,帮助客户顺利通过这个迁移轻松的旅程。在这次演讲中,我们将涉及的一些关键元素,减少风险和简化迁移到砖的过程,并将走过的一些客户旅程和用例。

现代数据资产采取多种形式:不仅仅是文件或表,但仪表盘,毫升模型,和非结构化数据如视频和图片,这些都不能由遗留数据治理治理和管理解决方案。加入这个会话学习数据团队可以使用目录统一集中管理所有数据和人工智能资产与公共治理模型基于熟悉的ANSI SQL,确保更好的性能和安全性。内置的自动数据沿袭提供端到端可见性数据流从源如何消费,以便组织可以识别和诊断数据变化的影响。统一目录提供灵活地利用现有数据目录和解决方案,建立一个不会过时的技术,集中治理没有昂贵的迁移成本。它还创建详细的审计报告数据遵从性和安全性,同时确保数据团队可以很快发现BI和参考数据,分析,和ML工作负载,加速时间的价值。

每个人都想减少所花费的时间将数据转化为可操作的信息。这通常需要集成多个数据工具被称为现代数据堆栈(MDS)。但是,大多数方法都只专注于一半的问题,数据仓库中的MDS加油。一个真正的MDS应该解决所有的现代问题,这意味着解决人工智能和流媒体除了报道和BI。在这深潜水演示会话,我们告诉你是多么容易砖Lakehouse平台融入现代数据堆栈连接你所有的数据在SQL工具,AI /毫升,流媒体,发现新的方法来解锁见解更快。bob体育客户端下载

下午4点