Integratie van Apache Kafka en Delta Lake optimaliseert gegevensbeheer voor AI-gestuurde besluitvorming
Confluent, Inc. (NASDAQ:CFLT), pionier in data streaming platforms, en Databricks, marktleider op het gebied van gegevens en kunstmatige intelligentie, hebben een strategische uitbreiding van hun samenwerking aangekondigd. Deze samenwerking zal zorgen voor een volledige integratie tussen het data streaming platform van Confluent en de data intelligence platform van Databricks, waardoor bedrijven in realtime gegevens kunnen ontvangen en de besluitvorming op basis van kunstmatige intelligentie kunnen verbeteren.
Dankzij de integratie tussen Tableflow van Confluent en Databricks Unity Catalog kunnen bedrijven hun gegevens efficiënter beheren en naadloos werken tussen operationele en analytische systemen. Deze alliantie belooft de ontwikkeling van geavanceerde AI-toepassingen te vergemakkelijken, door gegevenssiloden te doorbreken en realtime interoperabiliteit te optimaliseren.
De uitdaging van gegevensbeheer in het AI-tijdperk
De ontwikkeling van kunstmatige intelligentietoepassingen is wereldwijd versneld, maar veel bedrijven staan nog steeds voor obstakels in hun gegevensbeheer. Volgens recente studies vertrouwt slechts 22% van de organisaties erop dat hun huidige IT-infrastructuur deze nieuwe AI-technologieën kan ondersteunen.
Een van de grootste uitdagingen is de scheiding tussen de operationele systemen die gegevens genereren en de analytische systemen die deze verwerken voor waardevolle inzichten. Door te werken in onafhankelijke silo’s moeten IT-teams verschillende tools, processen en platforms gebruiken, wat de integratie van realtime gegevens bemoeilijkt en de innovatie met AI vertraagt.
Ali Ghodsi, medeoprichter en CEO van Databricks, benadrukt het belang van deze alliantie:
"Om de waarde van kunstmatige intelligentie te maximaliseren, moeten bedrijven beschikken over een infrastructuur waarin gegevens, AI, analytics en governance samenkomen in één ecosysteem. De adoptie van Unity Catalog en Delta Lake door Confluent als hun voorkeursoplossingen zal de mogelijkheid van onze klanten versterken om realtime gegevens te benutten."
Jay Kreps, medeoprichter en CEO van Confluent, wijst op het belang van data streaming voor AI:
“Realtime gegevens zijn de brandstof voor kunstmatige intelligentie. Veel bedrijven ondervinden echter nog steeds problemen met losgekoppelde systemen die geen gegevens in het juiste formaat en op het juiste moment aanbieden. Deze integratie met Databricks zal ervoor zorgen dat onze klanten het potentieel van AI in hun meest kritieke toepassingen maximaal kunnen benutten."
Een verenigd gegevens ecosysteem dat klaar is voor AI
Om de kloof tussen operationele en analytische systemen te overbruggen, hebben Confluent en Databricks nieuwe integraties ontwikkeld die zorgen voor een volledige realtime interoperabiliteit. Deze bidirectionele verbinding tussen Tableflow, Delta Lake en Unity Catalog zal zorgen voor een verenigde governance van gegevens, met:
- Consistente en realtime gegevens door de hele bedrijfsinfrastructuur.
- Veilige en betrouwbare toegang tot operationele en analytische gegevens.
- Verhoogde detectie en beschikbaarheid van gegevens voor datawetenschappers en analisten.
- Geautomatiseerde kwaliteitsbewaking van gegevens dankzij de Stream Governance suite van Confluent.
Confluent heeft Tableflow geoptimaliseerd om samen te werken met Delta Lake, waardoor operationele gegevens onmiddellijk in het Delta-ecosysteem kunnen worden geïntegreerd. Dit betekent dat elk AI-motor, zoals Apache Spark, Trino, Polars, DuckDB en Daft, toegang heeft tot de bedrijfsgegevens vanuit Unity Catalog zonder dat verder gereedschap nodig is.
Bovendien zal de personalisatie van Tableflow en Unity Catalog ervoor zorgen dat metadata automatisch op de gegevens die tussen platforms worden uitgewisseld, wordt toegepast. Deze integratie maakt het mogelijk voor applicatieontwikkelaars, data-analisten en AI-wetenschappers om met een enkele, betrouwbare en realtime gegevensbron te werken.
Succesverhalen en praktische toepassingen
Bedrijven uit verschillende sectoren verkennen al het potentieel van deze alliantie. Dora Simroth, hoofd data engineering en AI bij E.ON Digital Technology, benadrukte de positieve impact van deze integratie op haar bedrijf:
"Het hebben van goed gedefinieerde en toegankelijke realtime gegevens is essentieel voor onze digitale transformatie. Confluent en Databricks stellen ons in staat om onze gegevensinfrastructuur te consolideren in één betrouwbare bron voor onze operationele en analytische teams, waardoor de ontwikkeling van AI-gedreven oplossingen wordt versneld."
Deze vooruitgang is fundamenteel voor sectoren zoals:
- Energie → Voorspelling van energiebehoefte en optimalisatie van slimme netwerken.
- Financiën → Realtime risicoanalyse en fraudedetectie.
- Retail en E-commerce → Personalisatie van winkelervaringen op basis van realtime gegevens.
- Gezondheidszorg → AI-ondersteunde diagnoses en remote patiëntmonitoring.
Conclusie: een nieuw tijdperk van realtime kunstmatige intelligentie
Met deze samenwerking integreren de operationele gegevens van Confluent volledig in het ecosysteem van Databricks, waardoor bedrijven toegang hebben tot gegevens in realtime en met totale consistentie in hun AI-toepassingen.
De verbinding tussen data streaming, analytics en governance is nu vloeiender dan ooit, wat de digitale transformatie in organisaties stimuleert en de weg vrijmaakt voor nieuwe geavanceerde kunstmatige intelligentietoepassingen.
Over Confluent
Confluent is de leider in gegevensinfrastructuur op basis van data streaming, waarmee gegevens in realtime door de hele organisatie kunnen stromen. Hun platform maakt veilige en schaalbare verbindingen tussen verschillende gegevensbronnen mogelijk, waardoor innovatie met realtime analytics en AI-gebaseerde applicaties wordt gestimuleerd.
Over Databricks
Databricks is een toonaangevend bedrijf in gegevensintelligentie en machine learning. Hun Lakehouse-platform combineert gegevensopslag met realtime verwerking om besluitvorming op basis van AI te bevorderen.