你即將完成給高階管理團隊的簡報,主題是為組織選出最適合的資料架構。公司內不同團隊需要使用資料製作報表與儀表板,也需要用來開發機器學習模型。你已經得出結論:Databricks Lakehouse 架構能夠提升你的資料生態系統。現在需要總結這種設計相較於傳統方法(資料倉儲或資料湖)的優勢。
本練習屬於課程
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了解雲端資料策略中的新 Lakehouse 範式,以及 Databricks Lakehouse 平台如何讓你的資料架構現代化。認識 Databricks 平台的基礎元件,以及它們如何彼此整合。
當前練習
學習使用 Databricks 的功能來處理、轉換與清理你的資料。實作 Delta 儲存格式、Delta Live Tables 與 Workflows 等能力,將它們結合起來建立端到端的資料管線。
將 Databricks Lakehouse 平台作為你的資料倉儲解決方案,以支援商業智慧(BI)情境。使用 Databricks 內建、為 SQL 最佳化的功能,在你的資料上建立查詢與儀表板。
使用 Databricks 以受管的 MLFlow 管理你的機器學習管線。透過 Feature Store、Model Registry 與 Model Serving Endpoints,從端到端走過模型開發生命週期,在 Lakehouse 中打造健全的 MLOps 平台。