隨著人工智能（AI）技術的迅速發展，企業對於數據分析的需求愈加迫切。為了應對這一挑戰，Databricks 最近推出了一系列創新，旨在幫助組織加速部署 AI 代理和智能應用。這次專訪中，Databricks 深入探討了其最新技術的核心特點及其對企業的影響。
實時數據分析的新標準
Databricks 的 Lakehouse//RT 平台在實時數據分析方面設立了新的標準。其全異步執行模型能夠在小型數據集上實現低至 10 毫秒的響應時間，而在較大數據集上則可達 100 毫秒，且隨著吞吐量的增加，延遲不會惡化。這一性能優勢使得 Lakehouse//RT 能夠應對各種複雜的分析需求，而不僅僅是簡單的查詢。
統一的數據治理框架
在數據治理方面，Lakehouse//RT 提供了一個開放且受管控的單一系統。所有查詢都在 Unity Catalog 的治理框架內運行，包括政策、權限和審計，這樣就不需要維護單獨的治理層，避免了分析服務與企業數據資產之間的差距。這一特性使得企業能夠更有效地管理數據，提升整體運營效率。
即時數據查詢的便捷性
Lakehouse//RT 使企業能夠以零配置的方式查詢新鮮數據，能夠直接查詢 Delta 和 Iceberg 表格，無需專有格式、數據副本或數據攝取管道。用戶只需將系統指向任何現有表格，即可在幾分鐘內開始查詢實時數據，這大大簡化了數據分析的流程。
LTAP 架構的優勢
對於希望簡化數據處理的組織來說，LTAP 架構提供了多重優勢。它統一了操作和分析工作負載，為企業提供了強大的實時數據訪問能力，這對於醫療系統等需要快速和準確的數據處理的行業尤為重要。
“For the health systems we serve, speed and accuracy in the revenue cycle directly affect their ability to deliver care,” said Grant Veazey, CTO, Ensemble. “Our early investment with Databricks helped us build a governed foundation supporting more than two petabytes of clean, harmonized revenue cycle data. Lakebase and LTAP extend that foundation by unifying operational and analytical workloads on a single layer, giving our RCM-native AI the real-time access it needs to perform in live operations. This translates into stronger financial performance for providers and more recovered revenue flowing back to emergency departments, NICUs, and other critical care services.”
Databricks 的創新不僅為企業提供了強大的數據分析工具，還為未來的數據驅動決策奠定了基礎。隨著數據量的持續增長，這些技術將成為企業成功的關鍵要素。
