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Cómo Microsoft Azure Databricks ayuda a las empresas a acelerar la adopción de Big Data e IA

Una plataforma de análisis basada en Apache Spark y optimizada para Microsoft Azure ayudará a las empresas a integrar y escalar mejor los proyectos de aprendizaje automático.

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  • Azure Databricks, una plataforma de análisis basada en Apache Spark optimizada para Azure, ya está disponible en Microsoft.
  • Azure Databricks está diseñado para ayudar a las empresas a acelerar y simplificar el proceso de creación de soluciones de Big Data e IA.

El jueves, Microsoft anunció su disponibilidad general Bloques de datos de Azureuna plataforma de análisis basada en Apache Spark optimizada para Azure diseñada para ayudar a las empresas a acelerar y simplificar el proceso de creación de soluciones de big data e inteligencia artificial (IA).

Apache Spark, un estándar de código abierto para análisis avanzado, aprendizaje automático, inteligencia artificial y big data, ha experimentado una rápida adopción empresarial en los últimos años, dijo Microsoft el jueves. entrada en el blogFue creado por los fundadores de Databricks. Con Azure Databricks, Microsoft tiene como objetivo ayudar a las empresas a procesar datos de forma más rápida, sencilla y colaborativa.

La nueva oferta podría ayudar a Microsoft Azure a continuar con su rápido crecimiento en la empresa, especialmente cuando las empresas buscan integrar inteligencia artificial en productos y procesos. Si bien Amazon Web Services (AWS) sigue siendo el líder en la nube y fue adoptado por el 64 % de las empresas en 2023, Azure se está poniendo al día rápidamente y ahora lo utiliza el 45 % de las empresas, según RightScale. RightScale descubrió que el liderazgo de AWS entre las grandes empresas también se está reduciendo: si bien el 68 % de las empresas utilizan AWS, esta cifra representa solo un aumento interanual (YoY) del 15 % en la adopción. En contraste, Azure creció un 35 % año tras año hasta el 58 % de las empresas.

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La publicación señala que Azure Databricks se desarrolló en parte para aumentar la productividad del usuario al desarrollar aplicaciones de big data y plataformas de análisis. Los cuadernos interactivos que se usan con Azure Databricks permiten que los equipos de ciencia de datos trabajen en lenguajes populares como R, Python, Scala y SQL y traigan todos sus conjuntos de datos para crear modelos de aprendizaje automático, no solo un ejemplo. La publicación señala que la integración nativa de la solución con Azure facilita la creación de productos de un extremo a otro.

Con Azure Databricks, la empresa Renewable Energy.AI pudo aumentar la productividad de su equipo de ciencia de datos en más del 50 %, según la publicación. «En lugar de que un científico de datos escriba el código de IA y sea el único que lo entienda, todos usan Azure Databricks para compartir código y desarrollar conjuntamente», dijo en la publicación Andy Cross, director de energía renovable.AI.

Con Azure Databricks, Microsoft también quiere ayudar a los clientes a escalar globalmente. Según la publicación, la solución proporciona un servicio nativo en la nube totalmente administrado que se escala automáticamente con las necesidades de una organización y simplifica el proceso de creación de canalizaciones de datos y la implementación de modelos de aprendizaje automático a escala.

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“Todos los días, analizamos casi terabytes de datos de turbinas eólicas para optimizar nuestros modelos de datos”, dijo Sam Julian, líder de productos de servicios de datos de E.ON, en la publicación. «Anteriormente, esto tomaba horas. Con Microsoft Azure Databricks, son solo minutos. Esto abre una gran cantidad de nuevas aplicaciones posibles».

Finalmente, Microsoft ha incorporado sólidas políticas de seguridad y cumplimiento, que incluyen SLA de nivel empresarial, seguridad e identidad simplificadas y controles de acceso basados ​​en funciones integrados con Azure Active Directory. “Como resultado, las organizaciones pueden proteger sus datos sin comprometer la productividad del usuario”, decía la publicación.

Azure Databricks se integra con otros servicios de Azure, incluidos Azure SQL Data Warehouse; Azure IoT Hub, Azure Event Hub y Azure HDInsight Kafka Cluster; Azure Blob Storage, Azure Data Lake Store, Azure SQL Data Warehouse y Azure Cosmos DB.

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