百事可乐通过Databricks Unity Catalog实现数据管理和治理转型，提高操作效率和可扩展性。Unity Catalog提供严格的安全性和访问控制，增加了对数据的信心。Databricks提供更高的安全性、治理性和效率水平。

Databricks Unity Catalog (UC)是一个统一的治理解决方案，用于跨云和平台管理数据和AI资产。它解决了传统治理解决方案的挑战，如合规问题和不断上升的成本。UC提供了数据资产的统一视图、访问控制、血统能力和元数据标记。它实现了创新加速、成本降低和全面的监控和报告。UC的湖屋监控功能允许主动警报和根本原因分析。系统表提供了可观察性和合规性信息。UC确保数据和AI的可信度，降低风险，提高完整性。它提供了风险缓解、成本降低、创新加速、协作促进和数据变现等价值杠杆。UC是一个无缝的治理解决方案，实现了平台无关的协作。

Databricks Unity Catalog是一个统一的数据和人工智能治理解决方案，提供开发和维护的一致性、指南和标准。它提供可扩展性、安全性、可信度和运营效率等优势。Unity Catalog解决了企业在标准化治理解决方案方面面临的挑战。它实现了访问管理、审计、监控和协作。该平台降低了复杂性、成本和合规风险。它加速创新并促进数据的商业化。Databricks Unity Catalog是满足所有数据和人工智能治理需求的综合解决方案。

Databricks Unity Catalog是一个统一的解决方案，可帮助组织安全地发现、访问、监控和协作各种数据和AI资产，从而提高生产力并释放Lakehouse环境的全部潜力。现在，Unity Catalog已经预配置并可在AWS和Azure的新高级工作区中访问。

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。

Databricks Unity Catalog中的Volumes是一个功能，可以管理和处理非表格数据，包括非结构化、半结构化和结构化数据。Volumes的公开预览版已在AWS、Azure和GCP上推出。非表格数据的常见用例包括机器学习、数据科学探索、文件存储和共享等。使用Volumes可以构建可扩展的基于文件的应用程序。