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    Databricks, une platforme unifiée de traitement des données

    Databricks est une plateforme unifiée d’analyse de données permettant de travailler de bout en bout sur celles-ci. Son datalake appelée Delta Lake  est une couche de stockage open source qui apporte de la fiabilité  aux datalakes du fait des transactions ACID.

    Databricks intègre de manière native le processeur de traitement de données distribué Spark qui accélère de manière considérable l’exploration,  l’analyse et la mise en place de modèles Data Science.

    Le suivi, l’analyse comparative et le suivi de modèles ML y est possible avec le package(MLFlow). Pour la visualisation de données, en plus de son système de dashboarding, il est possible de connecter ses données à des outils tels que (Power BI, Tableau, QLIK).

    En savoir plus sur Databricks

    Notre expertise Databricks

    Databricks répond clairement au besoin grandissant en projet IA chez nos clients.

    ‘’ La plateforme Databricks a permis d’accélérer et simplifier l’implémentation de nos projets IA en offrant un environnement de travail unifié entre Data Scientist et Data Engineer et des Clusters distribués prêt à l’emploi incluant tous les Framework nécessaire pour le déploiement de bout en bout des projet IA et offrant une puissance de calcul (GPU/ CPU). Cela me fait gagner beaucoup de temps et me permet de me focaliser sur l’optimisation des modèles en ayant la possibilité de les passer du Dev en Prod Efficacement. ‘’

    Mounir, Ingénieur des données Certifié Databricks chez Solution BI

    Nos experts en IA vous proposerons une architecture cloud ou hybride alignée sur vos priorités et vos besoins d’affaires. Dès le départ,  nous développerons une preuve de concept et vous fournirons une feuille de route détaillée incluant une stratégie de migration, de gouvernance et de sécurité personnalisée avant de démarrer les développements.

    Delta Lake, un lac de données fiables à grand échelle

    Construction de robustes lac de données en utilisant les propriétés ACID (atomicité, cohérence, isolation et durabilité)

    Disponibilité de Snapchot de données permettant aux développeurs d'accéder et de revenir aux versions antérieures des données.

    Bénéficie de l'approche distribué de Spark

    Possibilité d'écrire dans les tables de Delta Lake depuis des jobs batchs ou streaming

    MLFlow Plate-forme pour la gestion du cycle de vie des modèles IA

    Gestion de modèles Data Science, pendant tout leurs cycle de vie, de la construction jusqu’au déploiement en production.

    Déploiement de cluster REST API pour les modèles afin d'effectuer des prédictions à distance.

    Packager le code des modèles IA dans un format permettant de reproduire les exécutions sur n'importe quelle plate-forme

    Enregistrez et interrogez les expériences : code, données, configuration et résultats

    SQL Analytics : exécution d'analyses de données dans le Data Lake

    Disponibilité d’un Workspace qui utilise un environnement SQL familier pour interroger le Data Lake

    Exploitation de la puissance de calcul de Spark sans nécessité d’expertise Big Data

    Exploration Facile du Data Lake en permettant aux data analystes d'enregistrer le code régulièrement utilisé sous forme d'extraits pour une réutilisation rapide

    Visualisation des données grâce à des tableaux de bords riches

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