LTAP وCustomerLake من Databricks لدعم وكلاء الذكاء الصناعي
كشفت Databricks خلال قمة Data + AI عن مجموعة من الأدوات الجديدة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي الوكالي (Agentic AI)، أبرزها بنية LTAP لتوحيد معالجة البيانات، ومنصة CustomerLake لإدارة بيانات العملاء بشكل ذكي، في خطوة تهدف إلى إعادة تعريف بنية البيانات المؤسسية في عصر الذكاء الاصطناعي.
تفاصيل الخبر
أعلنت Databricks عن إطلاق LTAP (Lake Transactional/Analytical Processing)، وهو نموذج معماري جديد يدمج المعالجة التحليلية والتشغيلية داخل طبقة بيانات واحدة، إلى جانب إطلاق CustomerLake كمنصة CDP ذكية تعتمد على الوكلاء.
ومن أبرز تفاصيل الإطلاق:
- تقديم بنية LTAP لتوحيد المعالجة التحليلية (OLAP) والتشغيلية (OLTP) على نفس مصدر البيانات.
- التخلص من الحاجة إلى ETL التقليدي والنسخ المكرر من البيانات.
- الاعتماد على Lakebase وLakehouse كطبقة موحدة لتخزين وتشغيل البيانات.
- معالجة ملايين عمليات تشغيل قواعد البيانات يوميًا عبر Lakebase.
- دعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي عبر بنية بيانات موحدة وسريعة الاستجابة.
- إطلاق CustomerLake كمنصة “Agentic CDP” مدمجة داخل Databricks.
- توفير قدرات مثل Customer 360، وتحليل الهوية، وبناء الشرائح، وتفعيل الحملات التسويقية.
- استخدام وكلاء ذكاء اصطناعي لإنشاء ملفات عملاء وتحسين الحملات بشكل تلقائي.
- دعم التكامل مع أدوات التسويق والإعلان مثل Adobe وMeta وTwilio وغيرها.
- تمكين فرق التسويق من العمل على بيانات موحدة دون الحاجة إلى نقلها أو تكرارها.
الأهداف المستقبلية
تهدف Databricks من خلال هذه الإطلاقات إلى بناء بنية بيانات جديدة تناسب عصر الوكلاء الذكيين، عبر:
- توحيد البيانات التشغيلية والتحليلية في نظام واحد متكامل.
- تقليل التعقيد الناتج عن البنى التقليدية المعتمدة على ETL.
- تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من العمل على بيانات فورية وموحدة.
- تعزيز سرعة اتخاذ القرار في المؤسسات الكبيرة.
- تطوير التسويق الذكي المعتمد على التخصيص اللحظي للعملاء.
- تحسين قابلية التوسع والأداء لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المؤسسية.
يمثل إطلاق LTAP وCustomerLake خطوة استراتيجية من Databricks نحو بناء جيل جديد من بنية البيانات المؤسسية، حيث لم تعد البيانات مجرد مخزون تحليلي، بل أصبحت طبقة تشغيلية حية تدعم قرارات ووكلاء الذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي.
