Databricks針對製造業推出資料湖倉，加速資料分析和AI用例開發

Databricks持續擴展其資料湖解決方案，推出製造業專用資料湖倉平臺，在其原有的核心資料湖倉平臺上，開發出適用於製造業的資料分析解決方案，並且提供預建置加速器，支援數位雙生、物料預測和設備效率分析等用例。

Databricks的資料湖倉是一種新型態的資料架構，透過整合資料湖和資料倉儲的優勢，提供更靈活的資料分析解決方案。資料湖倉可同時處理結構化和非結構化資料，且支援即時資料的處理與分析，藉由整合資料生態系中多種資料來源和工具，像是Delta Lake、Apache Spark、Pandas等，提供企業高效且可擴展的資料處理平臺。

因應不同產業獨有特性，Databricks針對像是醫療保健或是金融服務等不同產業，皆推出專用的資料湖倉解決方案，而Databricks現在進一步發布製造業使用的資料湖倉平臺，解決製造產業的資料應用痛點。

官方指出，製造業所產生的龐大資料量，較零售、媒體和金融服務高出2到4倍。製造業龐大的資料，在發展資料應用上會遭遇各種障礙，包括傳統本地儲存和雲端資料倉儲連接的複雜性，而且不斷成長的龐大資料量，也使得處理成本過於高昂，另外，生產過程所產生的結構化和非結構化資料，使資料分析工具碎片化，使用成本更高也更花費時間，還有過去批次資料處理節奏，也難以運用資料即時做出營運決策。

製造業專用資料湖倉平臺建立在Databricks核心資料湖倉平臺之上，能夠克服這些資料應用障礙，在單一平臺提供資料分析、資料工程和機器學習功能，並且統一資料治理，使得製造業更容易發展資料應用。而且用戶還可方便地採用，支援各種工業資料用例的預建置解決方案加速器，現在該平臺可以使用的加速器包括數位雙生、物料預測、設備效率分析、電腦視覺和預測性維護等。