Databricks Lakehouse
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Databricks 通过新指南简化 dbt ETL 管道迁移
Databricks 发布了一份指南，详细介绍了用户如何以最少的代码更改将 dbt ETL 管道迁移到 Databricks Lakehouse 平台。该过程包括更新 dbt 适配器和配置，解决细微的 SQL 方言差异，并利用 Lakeflow Jobs 等工具进行生产调度。这种方法允许增量迁移，从转换层开始，以逐个模型解锁成本节省并验证输出，然后再迁移数据堆栈的其他部分。
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南方公司通过Databricks驱动的SCOUT应用程序增强风暴响应能力
南方公司开发了SCOUT，这是一个构建在Databricks Lakehouse平台上的实时风暴运营应用程序。该应用程序将停电、客户和可靠性数据整合到一个统一视图中，增强了调度员、风暴中心领导和现场团队的决策能力。SCOUT因其在停电信息访问方面的变革性方法获得了2025年S.E.E.行业卓越奖，并被南方公司各运营业务的1100多名员工使用。
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Databricks 通过 SQL 将 AI Functions 集成到数据仓库中
Databricks 推出了 AI Functions，这是一项新功能，允许用户使用标准的 SQL 查询将 AI 模型直接集成到他们的数据仓库中。这种方法无需单独的笔记本、API 或复杂的数据管道，使用户能够与结构化数据一起处理 PDF 和客户反馈等非结构化数据。AI Functions 旨在简化文档智能、情感分析、内联翻译、分类、销售通话数据提取和生成式草稿等任务，所有这些都在 Databricks Lakehouse 环境中通过 …
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Databricks 提供 BigQuery 到 Lakehouse 迁移框架
Databricks 发布了一项战略框架，指导组织将其数据工作负载从 Google BigQuery 迁移到 Databricks Lakehouse 平台。该框架强调分阶段进行，重点关注评估当前的 BigQuery 使用情况，根据价值和复杂性确定迁移批次的优先级，并利用 Lakebridge 等工具进行自动化发现和迁移。目标是将数据存储、ETL、BI 和 AI 功能整合到一个统一的开放架构中，从而降低成本、改善治理并实现新的 AI 驱动用例。
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Databricks 提供从 Azure Synapse 迁移到 Lakehouse 的指南
Databricks 发布了一份指南，指导用户从 Azure Synapse 迁移到其统一的 Databricks Lakehouse 平台。该博文详细介绍了将数据、代码和工作负载从 Synapse 的各种组件（如 Dedicated SQL、Serverless SQL 和 Spark Pools）迁移的分阶段方法。此次迁移旨在通过整合治理和工具来简化运营、降低成本并为未来的 AI 和机器学习工作负载做好准备。
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Databricks 为 SQL 专业人士推出分析工程师学习路径
Databricks 推出了专为 SQL 从业者设计的新学习路径，旨在帮助他们成为分析工程师。该课程侧重于在 Databricks Lakehouse 平台内将原始数据转化为受管的、面向 AI 的语义模型和指标视图。该路径涵盖了数据建模、构建原生 SQL ETL 管道以及定义指标等基本技能，并提供自定进度和讲师指导两种课程形式。