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Etl
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Databricks 阐明数据工程师和数据科学家的角色
本文阐明了组织数据战略中数据科学家和数据工程师的不同角色。数据工程师负责构建和维护收集、存储和处理数据的基础设施，确保数据干净且可访问。另一方面，数据科学家分析这些准备好的数据以发现见解、做出预测并推动决策。文章强调，虽然他们的职能不同，但这两个角色对于从数据中提取价值都至关重要且相互依存。
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Databricks 推出 Lakebase 以整合操作型数据库与 AI 工作负载
操作型数据库，也称为 OLTP 数据库，专为快速、实时的事务处理而设计，这对日常业务运营至关重要。它们擅长处理并发用户交互并通过 ACID 保证确保数据准确性。然而，传统的 OLTP 系统在应对现代需求，特别是非结构化数据和 AI 工作负载方面存在困难，这需要一种新的方法。Databricks 提出了“Lakebase”架构，结合了事务数据库的优势和数据湖的灵活性，以弥合这一差距并支持智能应用。