#Databricks_mua_lại_Okera để tăng cường nền tảng quản trị dữ liệu dựa trên AI. Hôm nay, tham gia sự kiện Chuyển đổi 2023 cùng các giám đốc điều hành hàng đầu tại San Francisco vào ngày 11-12 tháng 7, để tìm hiểu cách tích hợp và tối ưu hóa các khoản đầu tư vào AI để đạt được thành công và tránh những cạm bẫy phổ biến. Databricks đã thông báo về việc mua lại Okera, công ty tư nhân quản trị dữ liệu nhà cung cấp nền tảng đậu bắp. Kế hoạch của Databricks là tích hợp công nghệ của Okera vào giải pháp quản trị dữ liệu hiện có, Unity Catalog, để cung cấp nhiều chức năng do AI cung cấp hơn. Okera được thành lập vào năm 2016 và được huy động được 29,6 triệu đô la tài trợ trước khi được mua lại. Sự kết hợp giữa Databricks và Okera sẽ giúp tự động theo dõi dòng dữ liệu xuống cấp độ cột và cung cấp các biện pháp kiểm soát cần thiết để chỉ cho phép truy cập được ủy quyền. Với Okera, khách hàng sẽ có thể sử dụng AI để quản lý tất cả dữ liệu, phân tích và tài sản AI của họ bằng các chính sách truy cập dựa trên thuộc tính và mục đích. Các doanh nghiệp sẽ cũng được hỗ trợ thực thi kiểm soát quản trị mà không làm giảm hiệu suất. #AI #quản_trị_dữ_liệu #lakehouse #an_toàn_sử_dụng #các_biện_pháp_kiểm_soát #Databricks #Okera #Sàn_gỗ_Apache
Tham gia cùng các giám đốc điều hành hàng đầu tại San Francisco vào ngày 11-12 tháng 7, để nghe cách các nhà lãnh đạo đang tích hợp và tối ưu hóa các khoản đầu tư AI để thành công. Tìm hiểu thêm
gạch dữ liệu hôm nay đã thông báo rằng họ đang mua lại công ty tư nhân quản trị dữ liệu nhà cung cấp nền tảng đậu bắp. Kế hoạch là để công nghệ của Okera được tích hợp vào giải pháp quản trị dữ liệu hiện có của Databricks, Unity Catalog, cung cấp nhiều chức năng do AI cung cấp hơn.
Reynold Xin, đồng sáng lập và kiến trúc sư trưởng của Databricks, nói với VentureBeat: “Bằng cách đưa vào nhóm Okera tài năng và tận dụng kiến thức chuyên môn về miền của họ, chúng tôi sẽ đẩy nhanh lộ trình Danh mục Unity và cung cấp khả năng quản trị tốt nhất trong lớp cho lakehouse.
Các điều khoản tài chính của thỏa thuận đã không được tiết lộ công khai.
Có trụ sở tại San Francisco, Okera được thành lập vào năm 2016 và huy động được 29,6 triệu đô la tài trợ trước khi được mua lại. Trọng tâm của Okera trong những năm gần đây là sử dụng trí tuệ nhân tạo để quản trị dữ liệu và bảo mật dữ liệu.
Sự kiện
Chuyển đổi 2023
Hãy tham gia cùng chúng tôi tại San Francisco vào ngày 11-12 tháng 7, nơi các giám đốc điều hành hàng đầu sẽ chia sẻ cách họ đã tích hợp và tối ưu hóa các khoản đầu tư vào AI để đạt được thành công và tránh những cạm bẫy phổ biến.
Đăng ký ngay
Databricks, mặt khác, đã huy động được 3,5 tỷ đô la vốn đầu tư mạo hiểm đáng kinh ngạc để xây dựng hồ dữ liệu và các công nghệ AI. Databricks gần đây đã trở thành tiêu đề cho việc thâm nhập vào không gian AI tổng quát với sự ra mắt của Dollybản sao ChatGPT của nó.
Databricks và Okera hầu như không xa lạ gì trước thông báo mua lại. Xin lưu ý rằng Nong Li, người đồng sáng lập và CEO của Okera, được biết đến rộng rãi vì đã tạo ra Sàn gỗ Apache, là một định dạng lưu trữ tiêu chuẩn mã nguồn mở mà Databricks và phần còn lại của ngành xây dựng trên đó. Li trước đây cũng đã từng làm việc tại Databricks và lãnh đạo các nỗ lực Parquet và codegen được vector hóa giúp cải thiện hiệu suất của Apache Spark 2.0 gấp 10 lần.
Những gì Okera mang đến cho Databricks
Cho dù đó là để phân tích hay học máy (ML), dữ liệu là nền tảng. Có thể quản lý đúng cách dữ liệu đó là rất quan trọng đối với cả độ chính xác cũng như tính bảo mật và tuân thủ.
Xin nói rằng với Okera, khách hàng sẽ có thể sử dụng AI để khám phá, phân loại và quản lý tất cả dữ liệu, phân tích và tài sản AI của họ bằng các chính sách truy cập dựa trên thuộc tính và mục đích. Quản trị cũng là về khả năng quan sát — đó là một lĩnh vực khác mà công nghệ của Okera sẽ trợ giúp. Xin lưu ý rằng Okera sẽ giúp hỗ trợ khả năng quan sát dữ liệu của Databricks trên lakehouse, cho phép các tổ chức kiểm tra tập trung và báo cáo việc sử dụng dữ liệu nhạy cảm trên các ứng dụng phân tích và AI.
Tiến thêm một bước nữa, sự kết hợp giữa Okera và Databricks sẽ cho phép người dùng tự động theo dõi dòng dữ liệu xuống cấp độ cột.
Xin cho biết: “Ý tưởng là khách hàng sẽ có được cái nhìn tổng thể về kho dữ liệu của họ trên các đám mây.
Các biện pháp kiểm soát bảo mật mới đang được triển khai
Một phần của quản trị cũng có thể cung cấp các biện pháp kiểm soát cần thiết để chỉ cho phép truy cập được ủy quyền. Đó là lĩnh vực mà công nghệ của Okera cũng sẽ hữu ích cho nền tảng Databricks trong tương lai.
“Okera cũng đang phát triển một công nghệ cách ly mới có thể hỗ trợ khối lượng công việc tùy ý đồng thời thực thi kiểm soát quản trị mà không làm giảm hiệu suất,” Xin nói. “Nó sẽ giúp các doanh nghiệp bao phủ toàn bộ các ứng dụng trong thế giới mới một cách hiệu quả.”
Công nghệ cách ly hiện đang ở chế độ xem trước riêng tư và đã được một số khách hàng chung của Databricks và Okera thử nghiệm trên khối lượng công việc AI của họ.
Lan can hay quản trị? AI cần gì?
Khi AI trở nên mạnh mẽ và linh hoạt hơn, câu hỏi làm thế nào để đảm bảo an toàn và sử dụng có đạo đức đã trở nên cấp bách. Một trong những công ty hàng đầu trong lĩnh vực này, Nvidia, đã công bố một sáng kiến mới vào tháng trước có tên là lan can NeMonhằm mục đích giúp các nhà phát triển giám sát và điều chỉnh đầu ra của các mô hình AI tổng quát có thể tạo văn bản, hình ảnh và lời nói chân thực.
Xin và Databricks cũng nhận thấy sự cần thiết của lan can bảo vệ cũng như quản trị AI.
“Trong thế giới AI mới này, việc quản lý các rào cản đối với dữ liệu cơ bản mà các mô hình AI, như LLM, được đào tạo là rất quan trọng để giảm thiểu các thành kiến và duy trì sự tuân thủ nếu chúng được đào tạo về dữ liệu riêng tư,” Xin nói. “Để minh bạch, điều quan trọng là có thể theo dõi dòng dữ liệu để bạn có thể chắc chắn rằng các mô hình này có liên quan, cập nhật và đáng tin cậy.”
Xin nhận xét rằng phân loại gắn thẻ dựa trên AI của Okera cho tất cả dữ liệu và nội dung AI cung cấp cái nhìn tổng thể về dữ liệu nhạy cảm, như thông tin nhận dạng cá nhân (PII). Anh ấy nói thêm rằng nó sẽ giúp khách hàng thực thi các biện pháp bảo vệ đó — không chỉ trên dữ liệu cơ bản mà còn cả các mô hình và tính năng ML
“AI có thể mang lại giá trị cực cao cho các tổ chức đang tìm cách khai thác dữ liệu của họ, nhưng như nhiều người tiên phong về AI đã chỉ ra, nó cũng có thể bị lạm dụng, đó là lý do tại sao các hướng dẫn chu đáo là cần thiết,” Xin nói. “Theo cách nhìn của cả hai chúng tôi, các nguyên tắc quản trị — trách nhiệm giải trình, tiêu chuẩn hóa, tuân thủ, chất lượng và minh bạch — áp dụng nhiều cho AI cũng như cho dữ liệu.”
Sứ mệnh của VentureBeat là trở thành một quảng trường thành phố kỹ thuật số để những người ra quyết định kỹ thuật có được kiến thức về công nghệ doanh nghiệp chuyển đổi và giao dịch. Khám phá Briefings của chúng tôi.
