Databricks
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基于Databricks：推动现代软件产品中的数据和AI创新
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原文英文，约1400词，阅读约需6分钟。
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内容提要
Databricks Lakehouse平台结合了数据湖和传统数据仓库，使产品构建者可以访问所有数据并执行所需的任何处理。该平台赋予产品构建者在其自己的Lakehouse、客户的Lakehouse或两个环境之间共享处理的能力。Databricks投资于帮助公司成功的计划，如Databricks for Startups和Built on Databricks。Kubit是一家利用现代数据共享功能的初创公司，其产品建立在Databricks Lakehouse平台上，并从Databricks for Startups计划中获得了免费的信用和技术建议。
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关键要点
- AI时代已经来临，产品构建者必须利用新数据和AI能力，否则产品将无法生存。
- 传统的描述性分析已成为基本要求，现代应用必须结合实时洞察和AI驱动的行动。
- 云计算使数据堆栈选择复杂化，产品构建者面临多个不兼容的数据孤岛。
- Databricks Lakehouse平台结合了数据湖和传统数据仓库的优势，促进开发者生产力和创新。
- Databricks通过Databricks for Startups和Built on Databricks计划投资于帮助公司成功。
- 产品构建者在开发过程中常常面临数据库膨胀的问题，Databricks Lakehouse可以避免这一问题。
- Lakehouse统一了数据湖和数据仓库架构，支持多种数据处理需求。
- VIZIO利用Databricks Lakehouse平台统一其数据即服务的需求，提升了管理效率。
- Databricks Lakehouse支持快速开发新数据和AI功能，降低ETL和存储成本。
- 产品构建者可以选择在自己的Lakehouse、客户的Lakehouse或两者之间共享处理。
- Hunters在客户的Lakehouse上构建SOC平台，提供安全数据湖解决方案。
- Databricks为初创公司提供支持，帮助他们快速构建产品并实现市场增长。
- Kubit是一个利用现代数据共享能力的初创公司，建立在Databricks Lakehouse平台上。
- Databricks Lakehouse为开发者提供统一的数据平台，推动下一波AI软件创新。
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