کلید موفقیت هر سازمان بزرگ، حکمرانی مؤثر بر چشم انداز وسیع و توزیع شده از فروشگاه های داده است. هوش مصنوعی می تواند کمک کند.
مدیریت اطلاعات
مایکروسافت با آخرین بهروزرسانیهای پلتفرم داده خود، فروشگاهی یکجا برای برنامههای کلان داده ارائه میکند.
Databricks’ Unity Catalog که اکنون تحت مجوز آپاچی ۲.۰ منبع باز است، با کاتالوگ Polaris Snowflake رقابت می کند که به زودی منبع باز خواهد شد.
دیگر مهم نیست که مدل شما چقدر خوب است، بلکه مهم است که داده های شما چقدر خوب است. چرا حفظ حریم خصوصی داده های مصنوعی کلیدی برای مقیاس بندی هوش مصنوعی است.
در حالی که Snowflake درباره استفاده از Iceberg برای ارتقای قابلیت همکاری صحبت می کند، Databricks در حال خرید Tabular است، ابزاری که سازندگان Iceberg بر اساس قالب جدول Iceberg ساخته اند.
Snowflake با برنامه خود برای تبدیل کاتالوگ داده Polaris خود به صورت منبع باز، امیدوار است که این پیشنهاد جدید به عنوان یک فروشنده خنثی دیده شود و جذابیت آن را در مقایسه با Databricks’ Unity Catalog افزایش دهد.
بهروزرسانیهای Fabric اعلامشده در بیلد ۲۰۲۴ همچنین شامل ادغامهای Snowflake و Databricks و در دسترس بودن عمومی Copilot برای Power BI است.
ارائهدهنده پلتفرم تجزیه و تحلیل به لیست طولانی فروشندگانی میپیوندد که قبلاً از قالبهای جدول باز پشتیبانی میکنند.
گردش کار سازمانی به شدت به چیزی نیاز دارد که کاربران آیفون و اندروید سالها از آن لذت میبرند – دسترسی آماده به فایلها در هر کجا و هر زمان که نیاز باشد، صرف نظر از اینکه فایلها در کجا قرار دارند.
Apache Airflow یک خط لوله داده عالی به عنوان کد است، اما اینکه بیشتر مشارکت کنندگان آن برای Astronomer کار می کنند نمونه دیگری از مشکل با منبع باز است.
دستیار هوش مصنوعی موجود در پیش نمایش خصوصی، زبان طبیعی را برای تبدیل SQL و کمک به خود برای مدیریت پایگاه داده ارائه می دهد.
به گفته تحلیلگران، برنامه رایگان Snowflake Native به نظر می رسد پیچیدگی خود مدیریتی یک اتاق تمیز داده را برای کاربران غیر فنی از بین می برد.
بهترین داده های نقشه و پیشرفته ترین ویژگی های نقشه برداری اختصاصی بوده اند. بنیاد نقشههای Overture قصد دارد آن را تغییر دهد.
مجموعه محصولات Lilac AI هنگامی که با Databricks ادغام می شود می تواند به شرکت ها کمک کند تا داده های بدون ساختار خود را کشف کنند و از آن برای ساخت برنامه های هوش مصنوعی مولد استفاده کنند.
مدلهای زبان بزرگ میتوانند با خودکار کردن بخشهای قابل توجهی از وظایف پیچیده، فرآیندهای تجاری را تغییر شکل دهند. اما آنها به تنهایی نمی توانند این کار را انجام دهند.
مدلهای هوش مصنوعی که از دادهها در جایی که وجود دارد به جای متمرکز کردن آن استفاده میکنند، به حریم خصوصی و اقدامات امنیتی قویتری نیاز دارند. معرفی چارچوب RoPPFL.
شرکت ها به ابزارهای بهتری برای یادگیری و همکاری پیرامون منابع داده نیاز دارند. کاتالوگ های داده با قابلیت های یادگیری ماشینی پیشگام می توانند به شما کمک کنند تا از داده های ارزشمند خود استفاده کنید
این ابزار در حال حاضر در لینکدین با بیش از ۳۵۰۰ جدول مدیریت شده OpenHouse در حال تولید است که به بیش از ۵۵۰ کاربر فعال روزانه خدمات ارائه می دهد.
خریداران در پایگاه داده های NoSQL حق انتخاب زیادی دارند، پس چگونه انتخاب می کنید؟ در اینجا پنج سؤال وجود دارد که می تواند به شما در محدود کردن آن کمک کند.
سیستم مدیریت پایگاه داده ناهمگون از نرم افزار Quest از ده ها منبع رابطه ای، NoSQL و انبار داده پشتیبانی می کند.