Databricks
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卓越湖仓中心：成功数据与人工智能业务的四大关键原则
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内容提要
Databricks的使命是“使数据分析和人工智能的访问民主化”，但大多数公司在实现数据和人工智能的企业价值方面仍然面临困难。调查显示，只有12%的公司实现了强大的竞争优势，并可以称自己为数据和人工智能的实现者。企业在实现数据和人工智能的企业价值方面面临的挑战包括构建现代化的遗留架构、分散的工具和孤立的基础设施、缺乏人才、无法快速利用新产品和服务、技术领域的变化速度。
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关键要点
- Databricks的使命是使数据分析和人工智能的访问民主化。
- 调查显示，只有12%的公司实现了强大的竞争优势，称自己为数据和人工智能的实现者。
- 企业在实现数据和人工智能的企业价值方面面临多重挑战，包括现代化遗留架构、分散的工具和孤立的基础设施、缺乏人才等。
- 企业需要有效管理人员、流程和技术，以最大化数据和人工智能投资的价值。
- 成功的数据和人工智能业务有四个基本原则，企业需在这四个领域进行管理。
- 建立卓越中心（CoE）是数据原生公司的关键组织结构，旨在建立内部机器学习和人工智能的专业知识。
- 成功的客户将建立CoE视为一个持续的旅程，经历不同的阶段。
- 建立强大的数据和人工智能文化对于企业的成功至关重要。
- CoE的组织和运行可以采取集中或分散的模式，集中模式有助于开发和管理流程的一致性。
- Databricks与客户的合作案例显示了CoE的有效性，帮助客户提高生产力和市场响应速度。
- 客户通过CoE的参与实现了更好的治理、透明度和人才发展，降低了总拥有成本（TCO）。
- Lakehouse CoE是一个经过验证的交付框架，帮助客户解决数据和人工智能问题。
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