由Apache Spark創建者所創立的Databricks，推出了針對。湖邊小屋是Databricks將資料倉儲和資料湖結合在一起的架構，在使用開放格式的雲端儲存中，實現與資料倉儲類似的資料結構和資料管理功能，而金融服務湖邊小屋更多提供了預建置解決方案加速器、資料共享功能和開放標準等功能，以滿足金融服務機構的獨特需求。
Databricks提到，金融行業在面臨資料轉型時，通常會面臨幾個重大挑戰，包括擔心遭到特定供應商鎖定，過度仰賴單一雲端供應商，又或是缺乏資料集支援等，而湖邊小屋的特性能夠解決這些問題，執行即時商業智慧資料存取，並且供企業開始推動人工智慧應用，讓銀行、保險和投資市場等企業，都可以利用資料產生影響力，最終使資料和人工智慧技術，成為各業務的核心。
除了原先Databricks所提供的湖邊小屋功能，像是即時分析、商業智慧和人工智慧功能之外，金融服務湖邊小屋特別提供了經過審查的資料模型框架、合作夥伴解決方案，和14個預建置的加速器和開源函式庫。
加速器和開源函式庫涵蓋金融服務的重要用例，包括交易分析和市場監控，函式庫會利用高效能市場資料時間序列處理引擎，結合核心市場資料和各種資料來源，使資產管理公司能夠大規模預測投資策略，並進行交易成本分析。
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加速器也提供了地理空間資料庫，可支援超個人化零售銀行業務，更好地理解用戶行為，進行客戶分割，以及制定現代詐騙預防策略。對於監管報告方面，加速器簡化遵循開放資料標準，和開放資料共享協定的監管資料收集、處理和傳輸等工作。
同時，加速器也提供遵守被遺忘權法規的技術需求，賦予企業嚴謹的稽核能力，協助用戶遵守GDPR法規。而金融服務湖邊小屋還提供一組通用資料模型框架和加速器，來協助用戶克服整個企業內，標準化資料方面的挑戰。
Databricks也在這項新產品發布的同時，宣布加入成員包括高盛、摩根史坦利、瑞銀和摩根大通的FINOS（FinTech Open Source Foundation），以促進金融服務領域的創新和協作。Databricks提到，由於企業希望避免使用複雜、昂貴且專屬於特定供應商的資料格式，開源成為金融服務資料戰略的核心。
Databricks整合湖邊小屋與FINOS的Legend平臺，來促進銀行生態系的金融資料處理和交換，並協助制訂下一代產業標準。此外，Databricks在去年推出跨組織即時共享資料的開放協定Delta Sharing，也使得企業更容易消費、共享資料，並利用資料獲利。
https://www.ithome.com.tw/news/149405
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選擇示波器的10 項考量因素示波器的頻寬定義為訊號衰減3dB時的訊號頻率。若一台示波器頻寬不夠會導致看到的訊號失真，測試不準確。頻寬指標主要體現在衰減器與放大器的指標。即時取樣率體現出示波器的ADC的指標。取樣率通常要大於等於頻寬的4倍。
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Orignal From: Databricks針對金融服務痛點推出專用湖邊小屋解決方案_工業用機械手臂,無線充電裝置
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