Databricks Lakehouse for Retail lanceert branchespecifieke analytics

Abonneer je gratis op Techzine!

Databricks lanceert Databricks Lakehouse for Retail. De introductie bestaat uit een verzameling van nieuwe en bestaande analytics-oplossingen voor retailorganisaties, gebouwd op Databricks Lakehouse.

Databricks beschrijft de oplossingen als Retail Solution Accelerators. De accelerators stellen data scientists en engineers in staat om sneller aan inzichten te komen die er voor retailorganisaties toe doen.

Een van de accelerators helpt bij het verzamelen van data over points-of-sale, mobiele apps, voorraden en leveringen. Een andere accelerator biedt een klaargemaakt format om de marktvraag naar producten te voorspellen.

De accelerators worden ontwikkeld door Databricks en partners, waaronder Tredence en Deloitte. Tredence ontwikkelde de On-Shelf Availability accelerator, een AI- en ML-oplossing om de voorraad van producten nauwkeurig af te stemmen op de vraag.

Databricks Lakehouse

Databricks Lakehouse for Retail is een aanvulling op Databricks Lakehouse. Met Lakehouse werd Databricks groot. Het platform combineert twee concepten in een enkele oplossing: data warehouses en data lakes.

Een data warehouse bevat bestandssoorten die geschikt zijn voor het doel dat een organisatie met analyse wil bereiken. Draait het doel om de voorspelling van omzetcijfers, dan draagt de data in het warehouse daaraan bij. Irrelevante gegevens krijgen geen plek. Een data lake is minder kieskeurig. Alle gangbare bestandssoorten zijn welkom. Hoe meer data, hoe beter: structuur speelt geen rol.

Het voordeel een warehouse is vindbaarheid. De gegevens zijn voorgesorteerd. Een applicatie of persoon hoeft geen weg te banen door irrelevante informatie om relevante data voor een analyse te vinden. Het voordeel van een lake is volledigheid. Er wordt niets weggegooid. Alle data is beschikbaar, maar niet elke persoon of applicatie kan door het landschap navigeren.

Databricks vond het gouden ei. De organisatie ontwikkelde Lakehouse. Alle gegevens mogen naar binnen; relevante gegevens drijven naar boven. In dit artikel zoomen we in op de technologie die het mogelijk maakt.