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赞助商:Informatica-毕马威如何通过 Databricks 和 Informatica 实现可信人工智能.pdf

上传人: 张** 编号:167752 2024-06-15 24页 2.17MB

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本文主要介绍了KPMG如何通过与Databricks和Informatica的合作,实现从受限的本地基础设施到强大云数据平台的转变,以支持业务增长和 Trusted AI 的目标。关键点包括: 1. KPMG US 是一家提供审计、税务和咨询服务的领先专业服务公司,其数据驱动的方法依赖于高效、可靠的数据管理。 2. 2021年,KPMG 的数据架构存在限制,如高成本、低效性能、数据孤岛和治理问题,难以满足业务需求。 3. KPMG 选择了Azure作为云平台,利用其全面的服务和工具进行数据存储、处理和分析。 4. 转型涉及对数据和AI需求的未来理解、现有数据架构的评估、设计目标数据架构、规划迁移策略、执行迁移和优化数据平台。 5. 转型后,KPMG 实现了降低基础设施和运营成本、提高数据可伸缩性和性能、增强数据可用性和访问性、增加数据安全和合规性、简化了数据集成和转换流程、加速了数据处理和分析工作流程等益处。 6. 通过合作伙伴的能力,进一步优化数据管理和分析过程,整合关键服务以提高数据发现性和理解性。 本文还概述了Informatica和Databricks的最新创新,包括用于Databricks的Gen AI解决方案蓝图、DBRX本地SQL ELT和Informatica云数据集成等服务,这些创新都旨在促进企业级Gen AI应用的开发和部署。
"如何通过KPMG实现数据管理优化?" "KPMG如何利用Azure和Informatica实现数据 estate的转型?" "如何确保企业数据在Databricks中的高质量和高可用性?"
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