迅易与Databricks已正式签约并建立合作伙伴关系，一起并肩在加速数据科学、数据工程和商业分析创新上预见更多的可能性。


Databricks主攻Data+AI，公司起源于学术界和开源社区，于2013年由apache sPark™、Delta Lake和MLflow的最初创建者创建。建立现代Lakehouse architecture在云中，Databricks结合了最好的数据仓库和数据湖，为数据和人工智能提供了一个开放和统一的平台。



建立合作，意味着迅易的解决方案将与Databricks集成起来，为ETL、数据获取、商业智能、机器学习和治理提供补充功能，让选择迅易服务的客户能够利用Databricks Lakehouse平台的可靠性和可伸缩性，在获得有价值的数据洞察力的同时，更快地进行创新。将数据摄取、商业智能和治理功能与Databricks Lakehouse平台集成起来，使用具有优化连接器的首选分析工具，使其具有快速性能、低延迟和高用户并发性。


Databricks是一个基于Spark的平台，最流行的大数据分析框架之一，提供用于数据集成、数据清洗、数据管理以及其他的基于Spark的云服务。Spark，一个用来实现快速而通用的集群计算的平台；Apache Spark，一个统一、开源、并行、大数据分析处理框架。迅易与Databricks进行技术联合，并将云服务技术不断完善、精进，以期对数据管理业务提供更针对性的可行解决方案。



Databricks 的 Spark 系统能使大量数据在下一代应用中易于理解和使用，是数据科学家长期努力的方向。数据处理的速度和容量在当下具有许多应用，能够处理数据并使企业内部人员可以有效地理解和使用数据并提供有效服务的公司将成为业务领跑Top。


迅易在核心业务模块ABCD（AI 智能应用，BI 商业智能，Cloud智能云，Data智能数据管理）践行多年，一直不断进行创新与升级，现有了Databricks的加持，数据不再仅是储存，而是有效管理进行最大化利用，定制有效解决方案、为服务企业创造商业价值，帮助企业信息化建设和数字化转型的道路上多了更强有力的支撑。

Databricks Lakehouse
Lakehouse平台将数据湖和数据仓库的最佳元素结合在一起，提供数据仓库中典型的数据管理和性能，以及数据湖提供的低成本、灵活的对象存储。

在统一的平台通过消除传统上分离分析、数据科学和机器学习的数据筒仓，简化了数据体系结构。它建立在开源和开放标准的基础上，以最大限度地提高灵活性。而且，它的本地协作能力加速了跨团队工作和更快创新的能力。

①简约通过统一您的数据、分析和AI工作负载，在一个公共平台上简化您的数据架构。Delta Lake通过提供支持所有类型数据工作负载所需的可靠性、性能和治理，构成了这种成本效益高、可扩展的Lakehouse的基础。




②开放Lakehouse平台建立在世界上最成功的开源数据项目之上，将您的数据生态系统与开放标准和格式结合起来。这意味着您可以避免专有数据格式，并利用现有的投资与我们广泛的技术生态系统和咨询合作伙伴。




③协同性通过本地协作功能，Databricks Lakehouse平台将数据团队统一起来，在整个数据和AI工作流中进行协作。您的所有数据团队--从数据工程师到分析人员到数据科学家--现在都可以在所有的工作负载上进行协作，从而加快您的旅程，使您成为真正的数据驱动。