Ihr数据仓库
在过去的夜晚，在这个时代
CD，相机，软盘和创新技术，数据仓库和数据仓库都有问题。Jedoch entstanden neue Anwendungsfälle, und mit ihnen ging auch die Entwicklung neuer Technologien。cd können夜间音乐。Fotoapparate können keine Bilder teilen。Disketten können sich nicht mit unbegrenztem Cloud-Speicher messen。Und so ist auch KI mit数据仓库schlicht nicht möglich。
疯狂的时代für einen einfacheren Ansatz
KI hat heutzutage in jedem Unternehmen Priorität。Allerdings lasst西奇das Versprechen der KI麻省理工学院komplexen和veralteten Infrastrukturen,是不是您在窝meisten Unternehmen eingesetzt了,单叶不einlosen。Daher wild es Zeit für eine neue Datenarchitektur。这是我的生日，我的生日，我的生日，我的生日，我的生日，我的生日。
一天和一天的开始Ära
数据湖屋是Datenarchitektur，最好的数据仓库和数据湖是平台。
Jetzt können Sie alle Ihre Daten - strukturierte, teilstrukturierte and unstrukturierte - in Ihrem Open Data Lake speichern and trotzdem von der Qualität, Leistung, Sicherheit und Governance proffitieren, die Sie von einem Data Warehouse erwarten würden。Damit ist Lakehouse die einzige Datenarchitektur, die商业智能，SQL-Analysen, Echtzeit-Datenanwendungen，数据科学和机器学习auf ein und derselben平台unterstützt。
Eine平台für alle Anwendungsfälle
Die wichtigsten Komponenten
Delta Lake ist in Open-Source-Projekt, das Zuverlässigkeit, Sicherheit und Leistung für Ihren Data Lake bietet und damit eine wesentliche Voraussetzung für den Aufbau von Lakehouse-Architekturen auf der Grundlage bestehender speichersystem wie Amazon S3, Azure Data Lake Store and谷歌Cloud Storage ist。
三角洲湖鸟在einem offenen Datenformat gespeichert。所以信德Sie nicht an proprietäre Formate gebunden und erhalten Zugang zu einem umfangreichen开源-Ökosystem。在三角洲的埃克塞特·达滕·蒙纳特湖。
"湖屋"是"仓库"的缩写
Ein Lakehouse überwindet die Grenzen des Data Warehouse, denn es ist für die Verwaltung jeglicher Datentypen konzipiert und unterstützt nativ sowohl traditionelle Data-Warehouse- workloads als auch maschinelles leren。Ihr bestehender数据湖wid mit allen entsprechenden Funktionen erweitert。犯罪等级制度，保护和保护权利制度unterstützt。
| 数据仓库 |  Lakehouse |
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|---|---|---|
 Datenformate |
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| Datenformate |
Geschlossen | 未完结的 |
 Datentypen |
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| Datentypen |
Strukturiert * | Beliebige Datentypen |
 可伸缩性 |
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| 可伸缩性 |
Eingeschrankt * * | Hochgradig skalierbar |
 成本 |
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| 成本 |
€€€ | ＄ |
 Anwendungsfalle |
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| Anwendungsfalle |
BI、SQL | BI, SQL, ML, Echtzeit-Anwendungen |
 Datenzugriff |
||
| Datenzugriff |
努尔SQL | 使用SQL、R、Python和其他语言直接访问文件的开放api |
 可靠性 |
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| 可靠性 |
Hochwertige and belastbare Daten mit ACID-Transaktionen | Hochwertige and belastbare Daten mit ACID-Transaktionen |
 治理 |
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| 治理 |
表的行/列级的细粒度安全性和治理 | 表的行/列级的细粒度安全性和治理 |
 性能 |
||
| 性能 |
高 | 高 |
*贝格伦中兴Unterstützung für teilstrukturierte Daten
**Unerschwinglich hohe Skalierungskosten
Das Lakehouse变压器Ihren数据湖
lakehouse überwinden die wesentlichen problem, derentwegen Data Lakes sich in Data swamp (Datensümpfe) verwandeln。Sie erweitern Ihren数据湖mit wichtigen数据仓库- funktionen wie Transaktionen, Schemata und Governance und sorgen so für mehr Qualität。这是一种技术，是一种技术，是一种分析ermöglichen。Dank solcher Datenmanagement- und Leistungsoptimierungen für den Open Data Lake können Lakehouses BI- und ML-Anwendungen nativ unterstützen。
| 数据湖 | Lakehouse |
|
|---|---|---|
| Datenformate |
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| Datenformate |
未完结的 | 未完结的 |
| Datentypen |
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| Datentypen |
Beliebige Datentypen | Beliebige Datentypen |
| 可伸缩性 |
||
| 可伸缩性 |
Hochgradig skalierbar | Hochgradig skalierbar |
| 成本 |
||
| 成本 |
＄ | ＄ |
| Anwendungsfalle |
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| Anwendungsfalle |
毫升 | BI, SQL, ML, Echtzeit-Anwendungen |
| Datenzugriff |
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| Datenzugriff |
Hochgradig skalierbar | 使用SQL、R、Python和其他语言直接访问文件的开放api |
| 可靠性 |
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| 可靠性 |
质量低，数据沼泽 | Hochwertige and belastbare Daten mit ACID-Transaktionen |
| 治理 |
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| 治理 |
Unzureichende治理，德国国家安全委员会müssen | 表的行/列级的细粒度安全性和治理 |
| 性能 |
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| 性能 |
低 | 高 |
在云下的湖屋平台上
Die Databricks lakehouse - platform wid als Service auf AWS, Microsoft Azure oder谷歌云实现和数据库和stellt alle Daten Ihrem数据湖für eine beliebige Anzahl datengesteuerter Anwendungsfälle zur Verfügung。
数据工程师können schnelle和zuverlässige Datenpipelines erstellen。业务分析师können BI实现者和SQL-Abfragen schneller ausführen als die meisten数据仓库。数据科学家können MLOps rationalisieren。在这条路上，在这条路上，在这条路上，在这条路上，在这条路上，在这条路上，在这条路上，在这条路上，在这条路上，在这条路上，在这条路上，在这条路上。
BI和SQL
分析直接在Ihrem数据湖
Databricks ergänzt Ihren Data Lake mit Datenanalysefunktionen und bietet Data- warehouse - leistung zu Data-Lake- kosten。
Zur Vermeidung einer Anbieterbindung nutzt die Databricks lakehouse平台开源标准和bietet so in Maß an Zuverlässigkeit, Qualität和Leistungsfähigkeit, das数据湖von Haus aus fehlt和das bei einem bis zu 6 Mal besseren Preis-Leistungs-Verhältnis im Vergleich zu herkömmlichen云数据仓库!
数据
工程
我是Handumdrehen zu aktuellen and belastbaren Daten
数据数据库Data-Engineering-Lösung - mit Erfassung, Verarbeitung和Zeitplanung -， die das复杂的Erstellen和Pflegen von管道和直接管道Ausführen von etl -负载für einen数据湖自动化。所以können数据工程师登Schwerpunkt auf Qualität und Belastbarkeit ihrer Daten legen，嗯wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen。
Stream-Verarbeitung
埃因法希，skalierbare和fehlertolerante河- verarbeitung
Mit Databricks können Datenteams dank unterbrechungsfreier Verarbeitung handfeste Erkenntnisse ausunbergrezten Datenmengen gewinnen and Leistungsgarantien zu einem Bruchteil der Kosten erfüllen。Die Verwendung von Databricks für流式- anwendungen bietet Datenteams Die Möglichkeit, skalierbare und fehlertolerante datengesteuerte Echtzeitanwendungen mit niedriger Latenz zu entwickeln。
数据科学与机器学习
Vollstandiger ML-Lebenszyklus
Databricks bietet eine vollständige, offene platform für数据科学与机器学习。数据库ermöglicht den Zugriff auf hochwertige, leistungsstarke Datenpipelines und fortschrittliche ML-Funktionen。所以können Daten- und ML-Teams auf einer konsistenten platform zusammenarbeiten and den gesamten ML-Lebenszyklus von der Funktionsentwicklung bis zur production beschleunigen。
Gemeinsame Sicherheit and Verwaltung
Gemeinsame Sicherheit and Verwaltung
数据库schützt Ihre Daten mit differenzierenden Zugriffssteuerungen und der Möglichkeit, die Sicherheit mit bestehenden Cloud-nativen sicherheitsrichtlinen und Systemen für die Identitätsverwaltung zu erweitern und so private, rechtskonformme und isolite Arbeitsbereiche zu schaffen。平台管理人员können端到端平台的安全与安全für jeden Arbeitsbereich im Griff代表。
-管理与-治理
-管理与-治理
Mit自动化与zuverlässigem ETL, offener und sicherer Datenfreigabe und einem einheitlichen治理- ansatz für alle Cloud-Anbieter optimiert Databricks das Datenmanagement and schafft so die Grundlage für in kosteneffizentes und hochgradig skalierbares Lakehouse。
开放数据湖
Hochwertige und zuverlässige Daten
Ihr数据湖enthält bereits den größten Teil Ihrer strukturierten, teilstrukturierten and unstrukturierten Daten。Kombinieren Sie jetzt die Offenheit und Flexibilität Ihres Data Lake mit hoher Zuverlässigkeit und Qualität, um die Anforderungen aller Analyseanwendungen in großem Maßstab zu unterstützen。
Entdecken
Zeigen Sie mit der mouse auf die einzelnen Layer des Databricks Lakehouse, um ihre Funktion kennenzulernen。
分析直接在Ihrem数据湖
Databricks ergänzt Ihren Data Lake mit Datenanalysefunktionen und bietet Data- warehouse - leistung zu Data-Lake- kosten。Zur Vermeidung einer Anbieterbindung nutzt die Databricks lakehouse - platform开源标准和bietet so ein Maß an Zuverlässigkeit，
Qualität und Leistungsfähigkeit, das数据湖von Haus aus fehlt und das bei einem bis zu 6 Mal besseren Preis-Leistungs-Verhältnis im Vergleich zu herkömmlichen云数据仓库!
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我是Handumdrehen zu aktuellen and belastbaren Daten
数据数据库Data-Engineering-Lösung - mit Erfassung, Verarbeitung和Zeitplanung -， die das复杂的Erstellen和Pflegen von管道和直接管道Ausführen von etl -负载für einen数据湖自动化。所以können数据工程师登Schwerpunkt auf Qualität und Belastbarkeit ihrer Daten legen，嗯wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen。
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Hochwertige, zuverlässige DatenIhr数据湖enthält bereits den Großteil Ihrer strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten。Kombinieren Sie jetzt die Offenheit und Flexibilität Ihres Data Lake mit hoher Zuverlässigkeit und Qualität, um die Anforderungen aller Analyseanwendungsfälle in großem Maßstab zu unterstützen。在湖屋的世界里，我的名字是
