Databricks
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使用 Databricks Workflows 进行湖仓编排
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原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。
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内容提要
越来越多的组织采用湖仓架构，并使用统一平台处理所有数据、分析和人工智能工作负载。Databricks Workflows是Lakehouse的统一编排解决方案，是与Lakehouse良好集成的编排工具的最佳选择。许多组织正在使用Databricks Workflows构建自己的数据和AI解决方案，以实现更好的结果。
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关键要点
- 越来越多的组织采用湖仓架构，使用统一平台处理数据、分析和人工智能工作负载。
- 工作负载的编排方式对从数据和人工智能解决方案中提取价值至关重要。
- 正确的编排可以提高数据团队的生产力，加速创新，提供更好的洞察力和可观察性。
- 选择与湖仓良好集成的编排工具至关重要，Databricks Workflows是最佳选择。
- 数据工程团队在实施工作负载编排时有多种选择，但自建编排工具可能增加复杂性。
- 外部工具可能导致监控和可观察性能力有限，难以快速识别和解决问题。
- 不可靠和低效的生产工作流会导致维护成本高和故障风险。
- Databricks Workflows是完全管理的编排服务，支持ETL管道、SQL分析和机器学习等工作负载。
- Databricks Workflows提供简单的工作流定义和实时监控，确保高可靠性和资源利用率。
- 自推出以来，Databricks Workflows不断创新，增强用户对工作流的控制。
- 多个组织通过Databricks Workflows成功构建数据和人工智能解决方案，提升了效率和降低了成本。
- Ahold Delhaize利用Databricks Workflows构建自助数据平台，减少成本并加快部署。
- YipitData通过Databricks Workflows简化ETL编排，提升用户体验。
- Wood Mackenzie通过标准化ETL管道编排，改善协作并提高生产力，显著减少处理时间。
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