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赞助方:Acceldata Agentic Data Management:Databricks 上企业 AI 的可信数据.pdf

上传人: Fl****zo 编号:719056 2025-06-22 19页 2.67MB

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本文主要介绍了Agentic Data Management(代理数据管理)的概念,并强调了在现代企业AI中,数据管道(Data Pipelines)的局限性。关键点如下: 1. 现代AI交付中存在可靠性差距,AI对数据交付的要求远超过数据管道的现有能力。 2. Agentic Data Management强调数据可观察性,结合业务和技术需求,提供全面、互联的元数据和操作数据。 3. 与Databricks集成,解决数据湖仓中的盲点问题,实时监测数据质量变化,减少管道相关事故40%,提高模型部署周期30%,降低Databricks计算成本25%。 4. Agentic Intelligence增强了Databricks Lakehouse的信任度、洞察力和行动力,支持Delta Lake、Unity Catalog、MLflow和SQL Warehouses。 核心数据引用:- 管道相关事故降低40% - 模型部署周期提高30% - Databricks计算成本降低25%。
"如何实现可信AI数据?" "数据管道为何不够用?" "Agentic管理如何提升效率?"
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