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用于 AI 驱动的可观测性的生产数据应用程序.pdf

上传人: 张** 编号:167738 2024-06-15 22页 1.04MB

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Cody Austin Davis,在Databricks担任高级解决方案架构师,拥有超过6年的Databricks使用经验和3年的该公司工作经历。他在数字原生战略客户细分领域担任解决方案架构师,并领导了Databricks的数据仓库专家小组。Davis在Medium上运营着一个关于数据库SQL SME工程的文章博客,专注于构建数据仓库生态和市场推广。他还曾开发过为全国医疗系统提供健康数据产品的Loopback Analytics。 文章讨论了数据应用程序(Data Apps)及其为公司解锁的价值,同时强调了Databricks与Plotly Dash结合使用创建数据应用程序的优势。数据应用程序是集成了企业数据、人工智能和业务智能(BI)的生产数据应用程序,能够将洞察力嵌入到非技术用户的日常工作中。文章以Bloomberg Terminal为例,说明了数据应用程序如何帮助用户生成见解并将这些见解注入到实际工作中。 Databricks提供了一个集成的堆栈,企业可以使用它来统一数据湖、流式数据、数据仓库、治理和人工智能。文章详细介绍了Databricks平台上的数据智能平台如何发展,并预测了实施数据应用程序可能带来的竞争优势。 Davis提出,使用生成式AI来理解数据的语义,并介绍了Databricks的一些关键特性,如Unity Catalog、Delta Lake、Mosaic AI和Delta Live Tables。他还讨论了如何使用Plotly Dash App在Databricks上构建和管理数据应用程序,并展示了如何通过这些应用程序进行实时监控和成本控制。 最后,文章概述了构建全栈应用程序的挑战,并提出了如何通过Databricks和Plotly Dash简化和标准化这一过程的方法。Davis预告了有关可观测性、人工智能和数据应用程序在Databricks上的新公告,并提供了相关资源和链接。
"Databricks如何结合Plotly Dash打造数据应用?" "如何利用Databricks和Plotly Dash创建具有洞察力的数据应用?" "Databricks平台上的数据应用如何助力企业数字化转型?"
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