Databricks
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梅赛德斯-奔驰构建跨云数据网格，利用Delta Sharing和智能复制技术，将成本降低66%
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内容提要
梅赛德斯-奔驰正在应对数字化和电动汽车转型的挑战，采用多云架构（AWS和Azure）管理售后数据。为降低跨云数据传输成本，他们利用Databricks Delta Sharing和本地复制机制，优化数据新鲜度并提高成本效益。这种灵活的数据共享框架促进了研发、市场和销售之间的数据连接，加速了公司的数字化和电气化进程。
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关键要点
- 梅赛德斯-奔驰正在应对数字化和电动汽车转型的挑战。
- 公司采用多云架构（AWS和Azure）管理售后数据。
- 跨云数据传输导致高昂的出口成本和技术难题。
- 通过Databricks Delta Sharing和本地复制机制，梅赛德斯-奔驰优化了数据新鲜度并提高了成本效益。
- 这种灵活的数据共享框架促进了研发、市场和销售之间的数据连接。
- 公司能够以增量方式同步数据，显著提高了Azure用户的数据更新频率。
- 中心化和高效的数据共享框架对梅赛德斯-奔驰的“数据定义车辆”愿景至关重要。
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延伸问答
梅赛德斯-奔驰如何应对数字化和电动汽车转型的挑战？
梅赛德斯-奔驰通过采用多云架构（AWS和Azure）来管理售后数据，以应对数字化和电动汽车转型的挑战。
梅赛德斯-奔驰使用了哪些技术来优化数据共享？
梅赛德斯-奔驰使用了Databricks Delta Sharing和本地复制机制来优化数据共享。
跨云数据传输对梅赛德斯-奔驰造成了什么影响？
跨云数据传输导致高昂的出口成本和技术难题，影响了数据的新鲜度和可用性。
梅赛德斯-奔驰如何提高数据更新频率？
通过增量同步数据，梅赛德斯-奔驰显著提高了Azure用户的数据更新频率。
Delta Sharing在梅赛德斯-奔驰的数据网格中有哪些应用？
Delta Sharing在梅赛德斯-奔驰的数据网格中用于灵活的数据共享，支持不同的数据新鲜度需求。
梅赛德斯-奔驰的数据共享框架对其业务有什么影响？
这种中心化和高效的数据共享框架显著降低了成本，并促进了研发、市场和销售之间的数据连接。
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