Bij EpicData hebben we diepgaande expertise in Databricks, het toonaangevende platform dat de kracht van data lakes en warehouses naadloos combineert voor krachtige analytics, AI en robuuste data-governance.
WHAT
Bij EpicData werken we dagelijks met Databricks en hebben we uitgebreide ervaring met het implementeren en optimaliseren van robuuste data-oplossingen. Databricks biedt organisaties de tools om data 'actionable' te maken door geavanceerde analytics- en AI-mogelijkheden. Het platform is gericht op het democratiseren van data, waardoor Analytics en AI toegankelijk worden voor iedereen, van data engineers en data scientists tot data analisten.
Een van de krachtige componenten van Databricks, is Unity Catalog. Dit zorgt voor robuuste governance en beveiliging van je data. Dankzij Unity Catalog wordt jouw data goed beheerd en krijg je een eenduidig overzicht van je data-assets en je data landscape.
De kern van Databricks is de Lakehouse-architectuur, die de beste elementen van data lakes en data warehouses combineert. Dit zorgt voor een gestroomlijnde datastructuur, waardoor analyses en toegang tot data naadloos verlopen. Of je nu werkt met Spark, Python of SQL, Databricks ondersteunt diverse talen en tools, waardoor het breed inzetbaar is voor verschillende behoeften. Bij EpicData geloven we in deze veelzijdigheid om onze klanten te helpen hun data optimaal te benutten.
Wil je de kracht van Databricks optimaal benutten? EpicData helpt je graag verder met onze expertise! Klik hier om een afspraak te maken en ontdek hoe wij samen uw data-ambities kunnen verwezenlijken.
Ontwikkelaars kunnen samenwerken via notebooks, waarin ze code kunnen schrijven en combineren met opmaakteksten, grafieken en meer. Dit biedt structuur en duidelijkheid. Notebooks ondersteunen meerdere programmeertalen, waaronder Python, Scala, R en SQL.
Apache Spark
Databricks is gebouwd op Apache Spark, een open-source gedistribueerd compute-platform. Dit maakt het mogelijk om berekeningen over clusters van computers te verspreiden, ideaal voor real-time data, AI en big data toepassingen.
Batch en Realtime Data
Dankzij Spark kunnen gebruikers zowel batch- als real-time data verwerken. Functies zoals automatisch opschalen zorgen voor een efficiënte inzet van computermiddelen, wat kostenbesparend werkt.
Cloudopties: Azure en AWS
Het Unified Analytics Platform van Databricks kan worden uitgevoerd op zowel Microsoft Azure als Amazon Web Services. Voor gebruikers van Azure biedt het een specifieke versie, Azure Databricks, die naadloos integreert met andere Microsoft-services.
