Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Khi thế giới tiếp tục tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ, ngày càng nhiều tổ chức sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để xử lý và phân tích dữ liệu đó. Nhưng mặt khác, chúng ta phải tìm cách đảm bảo an ninh và cách ly dữ liệu. Để giải quyết thách thức này, Databricks đã đồng ý mua lại Okera, nền tảng quản trị dữ liệu tập trung vào AI đầu tiên trên thế giới. Theo cấu hình Databricks, nền tảng của Okera cung cấp hai công nghệ độc đáo để giúp các hiệp hội quản lý dữ liệu trong thời đại AI. Đầu tiên, nó cung cấp giao diện được hỗ trợ bởi AI để tự động khám phá, phân loại và gắn nhãn dữ liệu nhạy cảm như thông tin nhận dạng cá nhân (PII). Những điểm đánh dấu này cho phép các bên liên quan quản trị dữ liệu đánh giá tốt hơn việc tuân thủ và tạo ra các chương trình truy cập trái luật nhằm tăng khả năng hiển thị và kiểm soát dữ liệu. Thứ hai, Okera đang phát triển các công nghệ cách ly mới để hỗ trợ mọi khối lượng công việc đồng thời quản lý quản trị mà không ảnh hưởng đến hiệu suất. Công nghệ này đang được tiến hành riêng tư và đang được thử nghiệm đặc biệt cho khối lượng công việc AI với nhiều khách hàng công.

Tầm nhìn về Lakehouse của Databricks tập trung vào việc kết nối dữ liệu và khối lượng công việc AI trên một nền tảng. Nền tảng của tầm nhìn này là danh sách Unity, một phân cấp quản trị dữ liệu cho tất cả khối lượng công việc dữ liệu và AI. Databricks có kế hoạch tích hợp công nghệ quản trị lấy AI làm trung tâm của Okera vào danh sách Unity. Khách hàng được hưởng lợi từ khả năng sử dụng AI để khám phá, phân loại và quản lý tất cả dữ liệu, phân tích và công cụ AI của họ (bao gồm cả mô hình ML và khả năng của mô hình) bằng các chương trình truy cập dựa trên thuộc tính và dựa trên mục đích. Ngoài ra, khả năng quan sát dữ liệu toàn diện trên Lakehouse cho phép bạn xem xét và báo cáo tập trung các hoạt động dữ liệu nhạy cảm cho hoạt động phân tích và AI, đồng thời tự động theo dõi hành trình dữ liệu đến các vị trí cột. Bạn có thể kiếm lợi từ. Những tiến bộ này cho phép khách hàng của Databricks có được cái nhìn toàn diện về cơ sở dữ liệu của họ và xác định các chương trình truy cập bằng một mô hình ủy quyền duy nhất, đẩy nhanh các trường hợp sử dụng AI. , đảm bảo sự quản trị hài hòa trên toàn Lake House. Databricks cũng sẽ có thể cung cấp API có lập trình phong phú hơn dành cho các công ty quản trị dữ liệu khác, cho phép họ mang lại kết quả hoàn hảo cho khách hàng của mình.


Việc bổ sung Okela của Databricks là một bước phát triển thú vị trong thế giới quản trị dữ liệu và AI. Sự nổi lên của AI, đặc biệt là các mô hình hiểu biết về máy và mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM), đang khiến các phương pháp quản trị dữ liệu truyền thống trở nên không còn phù hợp. Công nghệ quản trị lấy AI làm trung tâm của Okera, kết hợp với đội hình Unity của Databricks và Lakehouse Vision, có thể cung cấp cho các hiệp hội cách giải quyết những thách thức này và sử dụng AI để khai thác toàn bộ tiềm năng dữ liệu của họ. Masu. Nong Li, người sáng lập và Giám đốc điều hành của Okera, được biết đến rộng rãi với việc phát triển Apache Parquet, một định dạng kho lưu trữ tiêu chuẩn nguồn mở được Databricks và các tổ chức khác sử dụng. Nong trước đây cũng từng giữ vai trò quan trọng tại Databricks, dẫn đầu các vấn đề về vector hóa Parquet và codegen dẫn đến cải thiện hiệu suất gấp 10 lần so với Apache Spark 2.0. Đằng sau công nghệ tuyệt vời của Okela là Trung đội Astral do Non lắp ráp. Ngay khi Databricks nói chuyện với họ, chúng tôi biết rằng hai công ty của chúng tôi sẽ hợp lực và đảm bảo sự tích hợp.

Tóm lại, việc mua lại Okera của Databricks là một bước phát triển thú vị dành cho các tổ chức đang tìm cách khai thác sức mạnh của AI và các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn cho doanh nghiệp của họ đồng thời bảo vệ tính bảo mật và cách ly dữ liệu của họ. Công nghệ quản trị lấy AI làm trung tâm của Okera, kết hợp với danh sách Unity của Databricks và Lakehouse Vision, cung cấp một cách để các hiệp hội quản lý dữ liệu hiệu quả hơn trong thời đại AI. Với sự bổ sung này, Databricks thực hiện một bước quan trọng hướng tới việc đồng nhất hóa dữ liệu và AI cho các hiệp hội trên toàn thế giới.