隨著數位轉型加速，企業對數據與 AI 的需求日益迫切。然而，傳統的數據架構往往讓企業陷入數據孤島、對於資料治理缺乏統一標準、AI 專案從開發到上線耗時許久等困境，不僅影響業務效率，更阻礙企業創新的腳步。
Databricks Data Intelligence Platform 以 Lakehouse 架構為核心，將資料工程、資料科學、商業分析與機器學習整合在同一平台，協助企業在單一環境中完成從資料的匯入、治理到分析，及至 AI 上線的完整流程。
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Databricks Lakehouse：新一代的數據平台
什麼是 Lakehouse?
Lakehouse 一種開放式數據管理架構，結合了數據湖 (Data Lake) 的彈性與成本優勢，以及數據倉儲 (Data Warehouse) 的資料管理能力與 ACID 交易特性，讓企業可以在同一套架構上同時支援 BI 報表、機器學習以及生成式 AI 等進階分析工作負載。
Lakehouse 的核心優勢
- 統一的數據與 AI 平台：從資料工程、即時分析到機器學習與生成式 AI 都在同一平台上完成，資料工程師、分析師與資料科學家共享同一份高品質資料。
- 強化的資料管理與治理：在 Data Lake 的開放式儲存基礎上，提供類似 Data Warehouse 的管理能力，包括管理模式、交易保護以及細緻的存取控制，達到低延遲查詢、高可靠性並且一致的治理管理體驗。
- 最佳化的成本與效能：運用雲端物件儲存的低成本與彈性擴充特性與擴展能力，同時透過查詢引擎與儲存格式最佳化，支援大規模分析與 AI 應用開發需求。
Databricks 基本觀念入門
Delta Lake 數據格式
Delta Lake 是 Databricks 的資料最佳化儲存層（Optimized Storage Layer），提供 ACID 交易特性、支援版本回溯（Time Travel）功能，確保資料寫入、更新與刪除都具備可靠的交易保證，使用者可以回溯歷史版本以進行稽核或問題追查，同時在業務需求變更時彈性調整，因應資料結構變化，而不影響整體資料品質與可靠性。
Unity Catalog 統一目錄
Unity Catalog 是 Databricks 的企業級數據與 AI 資產治理解決方案，集中管理跨 Workspace 的資料與權限。除了表格與檢視，Unity Catalog 也可治理 volumes（檔案與物件儲存）、機器學習模型及其他數據資產，透過細緻的權限控管、稽核記錄與資料血緣資訊，協助企業在多雲、多團隊環境下安全分享與重複使用資料。
Workspace 工作區
Workspace 是協作的核心環境，團隊成員可以集中建立與管理 Notebooks、Dashboards、Jobs（排程作業）、Clusters，進行互動式開發、管理叢集資源、設定排程作業，以及瀏覽數據目錄。透過同一個 Workspace，數據工程師、分析師與資料科學家能無縫協作開發、重用程式碼與共用資料集，加速專案推進。
Notebook 筆記本
Notebook 是強大的互動開發與分析環境，支援 Python、Scala、SQL 與 R 等多種語言，也能在同一個 Notebook 中跨語言使用，適合快速原型開發設計與資料探索。Notebook 內建圖表視覺化、結果輸出與版本管理功能，並支援多人協作與註解，能於在同一文檔中串起程式碼、解說與結果。
Cluster 叢集運算
Cluster 是 Databricks 的運算引擎，負責執行程式碼與查詢。Databricks 提供兩種類型叢集：
- All-Purpose Cluster：適合互動式開發與探索
- Job Cluster：適合自動化排程作業的優化
叢集支援自動擴展功能，可以根據工作負載動態調整運算資源，確保效能與成本的最佳平衡。
讓資料真正為企業創造價值
在數據與 AI 成為核心競爭力的今天，Databricks Data Intelligence Platform 透過 Lakehouse 架構， 讓企業不必在 Data Lake 的靈活性與 Data Warehouse 的效能之間做選擇，而是能同時兼顧兩者的優勢，發揮數據的最大價值。從統一的數據平台、完整的資料治理機制，到加速 AI 應用落地，Databricks 助力企業從「資料收集」邁向「資料驅動」，以智能決策開創競爭新優勢。
博弘雲端作為 Databricks 的核心合作夥伴，協助企業導入 Lakehouse、建置資料管線與治理機制，並針對各產業情境設計對應的數據與 AI 解決方案。若您希望了解更多適合您的 Databricks 解決方案，立即聯繫我們，開啟數據驅動轉型的新篇章！
