Databricks
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连接不可连接的数据：使用Databricks ARC实现简单、自动化、可扩展的数据链接
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原文英文，约1700词，阅读约需6分钟。
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内容提要
Databricks ARC增强了数据链接功能，通过简单的框架找到两个不同表之间的链接，解决了没有共同字段或数据质量差的数据链接挑战。ARC使用概率数据链接或模糊匹配来确定如何链接数据，简化了流程，无需手动定义规则。ARC可以减少迁移和集成的时间和成本，实现部门间和政府间的协作，并将数据与适合其特性的模型进行链接。数据链接的准确性可以通过精确度、召回率和F1分数来衡量。ARC是一个开源项目，可在PyPi上获得。
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关键要点
- Databricks ARC增强了数据链接功能，能够在两个不同表之间找到链接。
- ARC使用概率数据链接或模糊匹配来解决没有共同字段或数据质量差的数据链接挑战。
- 传统的数据链接依赖于手动定义的复杂规则，难以扩展和维护。
- ARC通过统计相似性和机器学习简化了数据链接过程，减少了手动规则的需求。
- ARC可以自动量化表之间的相似性，帮助识别重复数据和管道，降低迁移和集成的时间和成本。
- ARC降低了数据链接的技能门槛，使得任何会写Python的人都可以开始链接数据。
- ARC的自动化使得专门模型可以在大规模上部署，降低了数据链接项目的门槛。
- 数据链接的准确性可以通过精确度、召回率和F1分数来衡量，但通常缺乏标签数据进行评估。
- ARC通过创建合成数据集来评估性能，显示出优化指标与F1分数之间的正相关性。
- ARC是一个开源项目，可以在PyPi上获得，用户无需先前的数据链接或实体解析经验即可开始使用。
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