Databricks
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AI数据的简化
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原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
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内容提要
数据科学组织普遍认为，构建高质量的AI模型的最大挑战是访问和管理数据。近年来，特征存储成为从业者组织和准备机器学习数据的流行方式。Databricks Unity Catalog简化了AI数据的管理，提供了集中的访问控制、共享、审计、血统和数据发现功能。它使特征管理与最佳数据目录相结合，简化了创建特征并用于训练和服务模型的过程。Unity Catalog是一个一站式的发现平台，可以发现Lakehouse中的所有实体，包括表格、特征、模型和函数等。通过将特征工程能力合并到Unity Catalog中，组织可以使用相同的标准化ELT框架编写和维护特征工程流水线。
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关键要点
- 构建高质量AI模型的最大挑战是访问和管理数据。
- 特征存储成为组织和准备机器学习数据的流行方式。
- Databricks Unity Catalog简化了AI数据的管理，提供集中访问控制和数据发现功能。
- Unity Catalog是一个一站式发现平台，可以发现Lakehouse中的所有实体。
- 特征工程能力与Unity Catalog结合，简化了特征创建和模型训练的过程。
- Unity Catalog提供统一的企业级治理和安全工具，便于团队共享特征。
- 使用相同的表作为机器学习和其他数据应用的特征，避免数据复制。
- 内置的血统图帮助客户确保使用正确的数据进行训练和服务。
- 组织希望在所有数据工程管道中标准化单一ELT框架。
- SQL语法升级支持时间序列约束，简化新特征的创建过程。
- 自动血统跟踪消除了训练和服务之间的偏差。
- 模型部署时，系统使用血统跟踪所需特征，简化MLOps工程师的代码编写。
- 数据科学家可以使用标签来发现和整理特征，满足不同用例的需求。
- 用户可以通过Unity Catalog发现Lakehouse中的新特征，开始特征工程。
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