A Databricks felvásárolja az Okera-t, hogy növelje AI-vezérelt adatkezelési platformját

A Databricks felvásárolja az Okera-t, hogy az Okera AI-alapú adatkezelési és biztonsági technológiájával fejlessze AI-alapú adatkezelési platformját, a Unity Catalog-ot.

A Databricks, az adat- és AI-technológiával foglalkozó vállalat felvásárolta az Okera adatkezelési platformot kínáló vállalatot azzal a céllal, hogy az Okera technológiáját integrálja a Databricks meglévő adatkezelési megoldásába, a Unity Catalog-ba, hogy jobb AI-alapú funkciókat biztosítson. Bár az akvizíció pénzügyi részleteit még nem hozták nyilvánosságra, a Databricks jelentős összegű finanszírozást gyűjtött az adattárház és a mesterséges intelligencia technológiák kiépítéséhez, míg az Okera 29,6 millió dolláros finanszírozást gyűjtött a felvásárlást megelőzően.

A 2016-ban alapított, San Franciscóban székhellyel rendelkező Okera mesterséges intelligencia segítségével fejlesztett adatkezelési és adatbiztonsági megoldásokat. A Databricks nemrég indította el a Dolly-t, a ChatGPT klónját, és a generatív AI területre való belépése miatt került a címlapokra. Az Okera társalapítója és vezérigazgatója, Nong Li, aki az Apache Parquet megalkotójaként ismert, korábban a Databricks-nél dolgozott, ahol a vektorizált Parquet és a kódolási erőfeszítéseket vezette, amelyek az Apache Spark 2.0 10x-es teljesítményjavulását eredményezték.

Az adatok megfelelő kezelése kritikus mind a pontosság, mind a biztonság és a megfelelőség szempontjából, legyen szó akár analitikáról, akár gépi tanulásról (ML). Az Okera segítségével az ügyfelek képesek lesznek arra, hogy a mesterséges intelligencia segítségével felfedezzék, osztályozzák és szabályozzák az összes adatukat, analitikai és mesterséges intelligencia eszközeiket attribútumalapú és szándékalapú hozzáférési szabályzatokkal. Az Okera emellett segíteni fogja a Databricks adatmegfigyelhetőségének támogatását, ezzel lehetővé téve a szervezetek számára, hogy központilag auditálják és jelenteni tudják az érzékeny adatok használatát az analitikai és AI-alkalmazásokban.

Az Okera és a Databricks kombinációja lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy automatikusan nyomon követhessék az adatok vonalát, így az ügyfelek holisztikus képet kapnak adatvagyonukról a felhőkön keresztül. Emellett az Okera technológiája segíteni fog a szükséges ellenőrzések biztosításában, hogy csak az engedélyezett hozzáférést tegyék lehetővé, beleértve egy új, jelenleg privát előzetesben lévő izolációs technológiát, amely tetszőleges munkaterheléseket támogat, miközben a teljesítmény feláldozása nélkül érvényesíti az irányítás ellenőrzését.

A Databricks és az Okera úgy látja, hogy a mesterséges intelligencia egyre nagyobb teljesítményű és sokoldalúbbá válásával szükség van védőkorlátokra és vezérlésre. A védőkorlátok kritikus fontosságú az elfogultságok mérsékléséhez és a megfelelőség fenntartásához, ha az AI-modelleket magánadatokon képzik ki. Az átláthatóság érdekében az adatok származásának nyomon követése is kritikus fontosságú annak biztosítása érdekében, hogy ezek a modellek relevánsak, naprakészek és megbízhatóak legyenek. Az Okera AI-alapú címkézési osztályozása az összes adat és AI-eszköz számára holisztikus képet nyújt az érzékeny adatokról, például a személyazonosításra alkalmas információkról. Segítségével az ügyfelek védőkorlátokat érvényesíthetnek a mögöttes adatokra és az ML-modellekre és -funkciókra.

Az irányítás elvei, beleértve az elszámoltathatóságot, a szabványosítást, a megfelelőséget, a minőséget és az átláthatóságot, ugyanúgy vonatkoznak a mesterséges intelligenciára, mint az adatokra. A Databricks és az Okera célja, hogy az Unity Catalog ütemterv felgyorsításával és az Okera szakértelmének kihasználásával a legjobb minőségű vezérlést biztosítsa.

• AI
• átláthatóság
• felhő
• Databricks
• Elszámoltathatóság
• Adatkezelés
• Védőkorlátok
• Okera