En un mundo en el que los datos desempeñan un papel cada vez más importante en las decisiones empresariales, es crucial que las empresas cuenten con herramientas que les ayuden a aprovechar esta información de forma eficiente. Ahí es donde entra
Databricks, una plataforma de computación distribuida basada en Apache Spark que permite a las empresas procesar datos masivos de forma rápida y eficiente.
Una característica clave de Databricks es su capacidad para gestionar
entornos multicloud. Las empresas pueden optar por ejecutar grupos en infraestructuras de nube pública o privada, o combinarlas para obtener las ventajas de ambas. Esta flexibilidad permite a las empresas adaptarse a las necesidades cambiantes, ampliando o reduciendo los recursos informáticos según sea necesario.
Cette flexibilité est particulièrement appréciée des entreprises qui cherchent à maximiser l'utilisation de leurs infrastructures existantes tout en adoptant les dernières technologies. Les entreprises peuvent utiliser leurs données existantes sur des clouds publics tels que Azure, AWS ou GCP et les combiner avec les données stockées sur des clouds privés, tout cela en utilisant une seule plateforme qui rendra la gestion des données plus efficace et moins coûteuse.
En términos de análisis avanzado, Databricks ofrece una variedad de funciones para ayudar a las empresas a convertir sus datos en información valiosa. Los usuarios pueden utilizar herramientas como SQL, Python, R y Scala para realizar análisis de datos, así como bibliotecas populares de aprendizaje automático como TensorFlow y PyTorch. Los cuadernos integrados de Databricks facilitan la colaboración entre científicos de datos, ingenieros y analistas, lo que permite a las empresas crear modelos de IA de forma más rápida y eficiente.
Por último, la IA y el aprendizaje automático son dos áreas en las que Databricks resulta especialmente útil para las empresas. Los grupos informáticos distribuidos de Databricks pueden utilizarse para entrenar modelos de IA a gran escala, mientras que las capacidades de monitorización y gestión de canalización de datos permiten optimizar el rendimiento de los modelos en producción. Esto permite a las empresas desarrollar modelos de IA de alto rendimiento, ponerlos en producción más rápidamente y mantenerlos de forma eficiente.
K-LAGAN puede ayudarte a sacar el máximo partido de sus datos y aprender de ellos, cuando son demasiado voluminosos para un tratamiento más estándar, recurriendo a sus consultores especializados para respaldar a sus equipos de Datos o apoyar a sus equipos empresariales.
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BU Director France @ K-LAGAN & @ KEREON INTELLIGENCE (a K-LAGAN Company)
