Nos complace anunciar que por cuarto tiempo consecutivo, Gartner ha obligado Databricks como un Líder en el 2025 Gartner® Magic Quadrant ™ para plataformas de ciencia de datos y formación instintivo. Databricks ha recibido la posición más incorporación en la capacidad de ejecutar y la posición más alejada en la integridad de la visión.
Gartner define una plataforma de ciencia de datos y formación instintivo como un conjunto integrado de bibliotecas basadas en código y herramientas de bajo código. Estas plataformas respaldan el uso y la colaboración independientes entre los científicos de datos y sus homólogos comerciales y de TI, con automatización y colaboración de IA a través de todas las etapas del ciclo de vida de la ciencia de datos, incluida la comprensión empresarial, el entrada y la preparación de datos, la creación de modelos y el intercambio de ideas. Todavía admiten flujos de trabajo de ingeniería, incluida la creación de datos, características, implementación y tuberías de prueba. Las plataformas se proporcionan a través de un cliente o navegador de escritorio con instancias de enumeración de soporte o como una ofrecimiento de cirro totalmente administrada.
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Estamos encantados de este inspección de Gartner y creemos que se debe al éxito de los miles de clientes de Databricks que han construido y desplegado proyectos de IA de incorporación calidad en la producción. Durante muchos abriles, las empresas han luchado por poner en producción sus proyectos de ciencia de datos y formación instintivo. Genai solo lo ha hecho más difícil porque los modelos de la Fundación AI no son conscientes de los datos empresariales y no logran entregar resultados específicos del negocio, precisos y perfectamente gobernados.
En Databricks, nuestro enfoque ha sido ayudar a las empresas a construir e implementar IA en aplicaciones de detención valencia y críticas a la encargo, al tiempo que garantiza la precisión, la gobernanza y la facilidad de uso. Nuestros pilares de innovación son:
- Agentes de IA que razonan sobre sus datos: Databricks proporciona la forma más eficaz y segura de conectar sus datos empresariales a los agentes. Con la plataforma AI construida en Lakehouse, no hay condición de duplicar los datos. Esto facilita la personalización de los modelos AI con sus datos.
- Evaluación personalizada para su caso de uso: Databricks ofrece una evaluación incorporada para los agentes. Puede evaluar y usar cualquier combinación de modelos de Genai de código libre y comerciales, así como modelos ML para sus agentes de IA. Le ayudamos a cronometrar la calidad de salida de los agentes y le brindamos formas sólidas de rastrear la causa raíz, evaluar las correcciones y retornar a despluir para mejorar la calidad.
- Gobierno unificado en todos los datos, modelos de IA y herramientas: Los clientes pueden dirigir y aplicar barandillas en todos los modelos de IA, incluidos los alojados fuera de Databricks. Autorizamos automáticamente los controles de entrada adecuados, establecemos límites de tarifa para tener la llave de la despensa los costos, alertar contenido dañino y rastrear el pelaje en todo el flujo de trabajo de IA desde los datos hasta los modelos.
Databricks en Databricks
En Databricks, somos grandes proponentes de usar nuestra propia tecnología internamente. Curiosamente, las herramientas que se evalúan en este referencia del cuadrante mágico fueron las herramientas que aprovechamos para completar nuestro cuestionario del cuadrante mágico. Cualquiera que haya trabajado en un cuadrante mágico sabe que los cuestionarios son increíblemente rigurosos y requieren un tiempo suficiente de las partes interesadas en toda la compañía. Aprovechando la plataforma de inteligencia de datos de Databricks, creamos nuestro propio agente de IA de la saco de conocimientos personalizados llamado ARIA – Asistente inteligente de Relaciones Analistas – para escribir primeros borradores de incorporación calidad y incorporación precisión para casi 700 páginas de preguntas técnicas de productos técnicos. Esto ahorró a las decenas del equipo de horas colectivas de escritura y permitió a nuestro equipo de liderazgo centrarse en componentes estratégicos más de detención valencia de la evaluación.
Solo se fundamento en una obra de gestación (trapo) de recuperación (trapo), envuelta en una interfaz de transmisión practicable de usar y alojada en Aplicaciones de databricks. Ingesta documentos RFI en formato HTML, extrae preguntas y genera respuestas de incorporación calidad utilizando Ámbito de agentes de IA cerámica, Búsqueda vectorialy inferencia por lotes con Claude 3.7-Sonnet. El sistema aprovecha los pares de preguntas y respuestas anteriores, la documentación de Databricks y una tabla de mapeo de productos a teclas para mejorar la relevancia de búsqueda. Dspy se utiliza para la optimización rápida para respaldar la consistencia en el tono y el formato, y la salida final se puede exportar a Google Docs o Excel para la colaboración.
¿Qué sigue?
Creemos que nuestro inspección como líder con los puntajes más altos para la capacidad de ejecutar e integridad de la visión es un certificación de nuestra capacidad de reunir equipos y permitirles crear la próxima gestación de datos y aplicaciones de IA con calidad, velocidad y agilidad.
Como líder en múltiples cuadrantes mágicos y otros informes de analistas, creemos que la singularidad del logro está en cómo se logró. No es raro que los proveedores aparezcan en múltiples cuadrantes mágicos cada año en muchos dominios. Pero, se evalúan en productos dispares en su cartera que logran individualmente los criterios específicos del referencia. Los resultados de Databricks muestran definitivamente que puede ser un líder con un enfoque unificado de Data + AI, con una copia de datos, un motor de procesamiento, un enfoque de gobierno y gobernanza que se fundamento en código libre y estándares abiertos en todas las nubes.
Con una sola decisión, puede entregar resultados líderes en clase para el almacenamiento de datos y las cargas de trabajo de ciencia de datos/formación instintivo. Creemos que ML y Genai continuarán transformando las plataformas de datos, y agradecemos a nuestros clientes y socios por unirse a nosotros en este alucinación.
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Lea el cuadrante mágico de Gartner para las plataformas de ciencia de datos y formación instintivo.
Gartner, Cuadrante mágico para plataformas de ciencia de datos y formación instintivo, Afraz Jaffri, Maryam Hassanlou, Tong Zhang, Deepak Seth, Yogesh Bhatt, 28 de mayo de 2025.
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