خدمات استشارات Databricks للـ Lakehouse وهندسة البيانات والذكاء الاصطناعي
استشارات Databricks: تصميم Lakehouse وDelta Lake وحوكمة Unity Catalog وخطوط Lakeflow وMosaic AI وضبط التكاليف لبيانات المؤسسات.
احصل على عرض مجاني
أخبرنا بما تحتاج إليه. يرد عليك أحد مستشارينا خلال يوم عمل واحد.
تمنح Databricks فريق البيانات قدرات كبيرة: صيغ جداول مفتوحة، وSpark بأي حجم، والمعالجة المتدفقة والدفعية في مكان واحد، وتعلّم الآلة بجوار البيانات. لكن هذه الحرية نفسها هي المشكلة المعتادة. فمن دون تصميم واضح، تمتلئ مساحات العمل بدفاتر ملاحظات لا يملكها أحد، وتعمل العناقيد الحوسبية أطول مما تحتاج، وتبني ثلاثة فرق ثلاث نسخ من الجدول نفسه.
تضع خدمات استشارات Databricks التي نقدمها هيكلًا واضحًا حول المنصة: معمارية Lakehouse بطبقات واضحة، وUnity Catalog يحكم كل جدول ونموذج، وخطوط بيانات معرّفة ومختبرة بدلًا من تشغيلها يدويًا، وسياسات حوسبة تُبقي الفاتورة متناسبة مع القيمة. نعمل داخل حسابكم السحابي ومساحات العمل الخاصة بكم، ونسلّمكم شيفرة يستطيع مهندسوكم امتلاكها.
ننفذ جزءًا كبيرًا من هذا العمل لفرق قطاع الأدوية وعلوم الحياة. فقد بدأ مؤسسنا Harsh Khubchandani مسيرته في استشارات العمليات التجارية الدوائية لدى ZS، لذا فإن البيانات على الطرف الآخر من خط البيانات (الوصفات الطبية، وملفات صيدليات الأدوية التخصصية، والمطالبات، والسجلات الرئيسية لمقدمي الرعاية الصحية) أرض مألوفة لنا.
01
ما الذي تشمله استشارات Databricks لدينا
معمارية Lakehouse
تصميم بطبقات bronze وsilver وgold على Delta Lake، مع تنظيم مساحات العمل والكتالوجات والبيئات بحيث تبقى بيئات التطوير والاختبار والإنتاج منفصلة.
- طبقات Medallion بملكية واضحة
- جداول Delta Lake مع فرض المخطط (schema)
- تصميم مساحات العمل والبيئات
حوكمة Unity Catalog
مكان واحد لإدارة الصلاحيات وتتبع مسار البيانات والتدقيق عبر الجداول والملفات والنماذج والدوال، بما في ذلك الترحيل من إعدادات Hive metastore القديمة.
- هيكلة الكتالوجات والمخططات
- الصلاحيات وفلاتر الصفوف وأقنعة الأعمدة
- تتبع مسار البيانات والتدقيق للبيانات الخاضعة للتنظيم
خطوط البيانات مع Lakeflow
استيعاب البيانات عبر Lakeflow Connect أو أدواتكم الحالية، والتحويلات في Lakeflow Spark Declarative Pipelines (المنتج الذي كان يُعرف سابقًا باسم Delta Live Tables)، والتنسيق في Lakeflow Jobs.
- جداول معرّفة مع توقعات لجودة البيانات
- تحميل تزايدي ومتدفق
- مراقبة الأعطال والتنبيه عند حدوثها
تعلّم الآلة والذكاء الاصطناعي التوليدي
نماذج ووكلاء مبنية باستخدام Mosaic AI: MLflow للتتبع، وModel Serving للنشر، وVector Search للاسترجاع، وAgent Bricks حيث يناسب بناء وكيل مُدار.
- جداول الخصائص (features) محكومة في Unity Catalog
- التقييم قبل وصول أي شيء إلى المستخدمين
- مراقبة مدخلات النماذج ومخرجاتها
ضبط التكاليف
سياسات حوسبة، وعناقيد مخصصة للمهام بدلًا من العناقيد العاملة دائمًا، والحوسبة دون خوادم (serverless) حيث تكون أرخص، وتقارير الإنفاق حسب مساحة العمل والفريق.
- سياسات العناقيد والحوسبة
- مهام ومستودعات SQL بأحجام مناسبة
- جداول النظام لتقارير الاستخدام
الترحيل إلى Databricks
نقل Hadoop أو Spark المحلي أو أدوات ETL القديمة أو المستودعات الأقدم إلى Lakehouse، مع مطابقة المخرجات قبل إيقاف المهام القديمة.
- حصر المهام والشيفرة
- التحويل والتشغيل المتوازي
- المطابقة مع المخرجات الحالية
02
Databricks أم Snowflake؟
كلتاهما منصة قادرة، وكثير من المؤسسات تشغّل الاثنتين معًا. وعادةً ما يتوقف الاختيار على من ينجز العمل وما طبيعة هذا العمل.
| Databricks | Snowflake | |
|---|---|---|
| المستخدمون الأساسيون | مهندسو البيانات وعلماء البيانات الذين يعملون بـ Python وSQL وSpark | المحللون والمهندسون الذين يعملون غالبًا بـ SQL |
| التخزين | صيغ مفتوحة (Delta Lake) في التخزين السحابي الخاص بكم | تخزين مُدار، مع دعم صيغ الجداول المفتوحة |
| نقطة القوة | هندسة البيانات الثقيلة والمعالجة المتدفقة وتعلّم الآلة | مستودع بيانات مُدار بقليل من الضبط، ومشاركة البيانات |
| الحوكمة | Unity Catalog | الأدوار والسياسات وميزات الحوكمة في Horizon |
| اختاروها عندما | يكون تعلّم الآلة والهندسة في صميم العمل وترغبون في صيغ مفتوحة | تكون BI وتحليلات SQL في صميم العمل وترغبون في جهد تشغيلي منخفض |
نبني على المنصتين وسنوصي بما يناسبكم. اطلعوا على استشارات Snowflake للجانب الآخر.
03
أين تناسب Databricks فرق الأدوية وعلوم الحياة
04
لمحة عن حالة: تقارير وصول المرضى
كان أحد مقدمي العلاجات التخصصية يعيد بناء تقارير وصول المرضى يدويًا في كل دورة، مع معرّفات لا تتطابق بين المصادر. فبنينا معرّفات نظيفة وهيكل MDM، وأتمتنا خطوط بيانات الحالات، ووحّدنا التقارير ولوحات المعلومات، مما خفّض العمل اليدوي بنسبة 60 إلى 80 بالمئة وحافظ على استقرار التقارير. وعلى Databricks، يقابل هذا النمط خطوط بيانات معرّفة تغذي سجلًا رئيسيًا محكومًا وجداول تقارير gold. ولجانب البيانات الرئيسية، اطلعوا على إدارة البيانات الرئيسية للمرضى.
05
كيف يسير المشروع
التقييم
نراجع مساحات العمل وخطوط البيانات والحوكمة وإنفاق الحوسبة والمخرجات التي يعتمد عليها العمل.
التصميم
يُتفق كتابيًا على طبقات Lakehouse وهيكل Unity Catalog ومعايير خطوط البيانات وسياسات الحوسبة.
البناء
تُنشأ خطوط البيانات والجداول مصدرًا تلو الآخر، مع توقعات الجودة والاختبارات منذ البداية.
المطابقة والانتقال
تُشغّل المخرجات الجديدة بالتوازي مع القديمة، ولا يتم الانتقال إليها إلا عند تطابقها.
التسليم والتوسيع
يحصل فريقكم على التوثيق وجلسات الشرح، وتُضاف حالات استخدام تعلّم الآلة أو الذكاء الاصطناعي التوليدي على الأساس المحكوم.
06
كيف نتعامل مع بياناتكم
07
أسئلة حول استشارات Databricks
ماذا تشمل خدمات استشارات Databricks؟
هل تحتاجون إلى شريك تنفيذ لـ Databricks؟
ما هي Databricks Lakehouse؟
ماذا حدث لـ Delta Live Tables؟
كيف تخفّضون تكاليف Databricks؟
هل تناسب Databricks بيانات علوم الحياة؟
08
خدمات ذات صلة
اطلعوا على معمارية البيانات واستيعاب البيانات للطبقات المحيطة بـ Lakehouse، واستشارات الذكاء الاصطناعي لحالات الاستخدام التي تتجاوز المنصة، واستشارات Microsoft Fabric وAzure إذا كنتم تشغّلون Azure Databricks إلى جانب Fabric.
أخبرونا بما يجب أن تحققه منصة Lakehouse لديكم
صِفوا لنا مساحات العمل والمصادر والمخرجات المهمة. وسنعود إليكم بطريقة تعاملنا معها وما الذي يجب إصلاحه أولًا.
رد من أحد المستشارين، عادةً خلال يوم عمل واحد.
هذا المقال جزء من مركز إدارة البيانات وهندستها لدينا. ابدأ بصفحتنا حول خدمات إدارة البيانات.
إدارة البيانات وهندستها
المزيد حول خدمات إدارة البيانات
استشارات AWS وGoogle Cloud للبيانات والأتمتة والذكاء الاصطناعي
AWS وGoogle Cloud لأعباء البيانات والأتمتة والذكاء الاصطناعي لديكم، مبنية بأمان وبتكلفة مدروسة.
استشارات Microsoft Fabric وخدمات هندسة بيانات Azure
استشارات Microsoft Fabric وهندسة بيانات Azure: OneLake وData Factory والترحيل من Synapse إلى Fabric وحوكمة Purview وAzure AI لبيانات المؤسسات.
خدمات استشارات Snowflake لبيانات المؤسسات وعلوم الحياة
خدمات استشارات Snowflake: المعمارية، وخطوط dbt، وحوكمة التكاليف، وRBAC، ومشاركة البيانات، وCortex AI، لبيانات المؤسسات وقطاع علوم الحياة.
Common Data Quality Challenges in Pharma MDM (and How to Fix Them)
Common Data Quality Challenges in Pharma MDM (and How to Fix Them) In pharmaceutical organizations, Master Data Management (MDM) sits at the center of analytics, commercial operations, regulatory...
خدمات تحويل البيانات
تحديات تحويل البيانات كيف تفيد خدمة تحويل البيانات الشركات أنواع تحويل البيانات تنقية البيانات إزالة الأخطاء وأوجه عدم الاتساق والتكرارات من البيانات...