Partenaire Databricks basé en France à Paris
Déployez des plates-formes d'ingestion de données de bout en bout et des applications de Machine Learning.
Adaltas collabore avec ses clients pour créer des solutions Databricks uniques qui les aident à accélérer l'innovation et la productivité.
Databricks, fondé par le créateur originel de Spark et à l'origine des projets Delta Lake et MLFlow, propose une plate-forme ouverte et unifiée pour le traitement de données et l'IA.
Spark est une référence pour les traitements Big Data. Delta Lake aide les entreprises à associer les performances et la fiabilité des bases de données à leur Data Lake existant. MLFlow aide les entreprises à gérer le cycle de vie des modèles de Machine Learning, permettant aux Data Scientists de passer efficacement des données brutes aux modèles de Machine Learning depuis une seule plate-forme.
Découvrez Databricks avec Adaltas
Dans le but de promovoir Databricks dans votre entreprise, 2 jours de consulting sont offerts à nos nouveaux clients.
Contactez-nous pour une présentation détaillée de la plate-forme Databricks et de son potentiel appliqué à vos projets.
Concrétisez vos projets
La plate-forme Databricks rend accessible la complexité du Big Data et du Machine Learning. Vos équipes composées de Data Engineers, de Data Scientists et d'utilisateurs métier peuvent désormais collaborer sur tous vos cas d'usage, accélérant ainsi votre parcours pour devenir véritablement data-driven.
Transformer votre pratique du Big Data
- Développer les compétences de Databricks
- Accélérer le time to value (TTV)
- Renforcer la proposition de valeur de vos solutions Big Data & AI
Créer une pratique analytique unifiée
- Pour les usages en Data Science, Data Engineering et analytique
- Accessible aux utilisateurs métier et techniques
- Collaborer au sein d'une plate-forme robuste et simple
Offrir des innovations axées sur le Big Data et l'IA
- Simplifier l'architecture des données
- Éliminer les silos de données
- Travailler en équipes et innover plus rapidement
Méthodologie et feuille de route maximisant le succès
Adaltas travaille avec votre équipe pour tirer parti de la plate-forme Databricks avec une méthodologie concrète. Nos experts sont certifiés avec Databricks ainsi qu'avec les principaux fournisseurs de Cloud, notamment Microsoft Azure, Amazon AWS et Google GCP.
Qualifier le cas d'utilisation
- Quel est le défi commercial aujourd'hui ?
- Quel est le résultat commercial et la valeur que le client espère atteindre ?
Qualifier les données
- Les données sont-elles dans le cloud ?
- Décrivez les données: type, taille, format, vitesse, ...
- Comprendre la complexité du Big Data avec lequel le client travaille
Qualifier la solution
- Décriver l'écosystème technologique actuel et l'architecture du pipeline de données
- Qui sont les utilisateurs des données ? (Data Scientists, Data Engineers, utilisateurs métier)
Plate-forme optimale pour l'analyse et l'IA dans le cloud
Le riche API de Spark ML et l'intégration avec des frameworks populaires tels que Tensorflow, PyTorch, etc. font de Databricks le leader du marché parmi les plates-formes d'IA. De plus, l'introduction de MLFlow a rendu la gestion du cycle de vie du Machine Learning facile et productive.
Découvrez l'existant et ne recréez pas la roue
- La création de modèles est un processus très itératif et la plupart des gains sont progressifs
- Les équipes de Data Scientists recréent régulièrement le travail et n'iront donc pas aussi loin qu'elles le pourraient en affinant les travaux antérieurs. C'est aussi un gaspillage d'argent
Collaboration entre DS
- Il est utile de partager également les travaux antérieurs ou de travailler ensemble sur différentes parties du problème. Avoir un système d'enregistrement de la façon dont le travail est effectué facilite les choses et augmente la satisfaction
- Collaborer avec les utilisateurs métier, les Data Engineers et les analystes
Reproductibilité facile de vos propres œuvres et de celles des autres
- Si un modèle n'est pas reproductible, il ne vaut rien
- C'est aussi une pierre angulaire de la collaboration. Deux individus doivent être capables de reproduire d'autres résultats
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