Lakebase Postgres và AI Agent: Bước ngoặt mới cho các giải pháp dữ liệu chuyên sâu

Trong bài blog đầu tiên của loạt bài này, chúng ta đã xem xét cách Lakebase Postgres đang viết lại nền tảng của các ứng dụng doanh nghiệp - xóa bỏ sự phân tách kéo dài hàng thập kỷ giữa hệ thống vận hành và hệ thống phân tích để hợp nhất thành một nền tảng được quản trị duy nhất. Bằng cách đưa cơ sở dữ liệu giao dịch Postgres không máy chủ (serverless) trực tiếp lên Nền tảng Dữ liệu và AI, Lakebase loại bỏ các đường ống (pipelines) và sự trùng lặp trong quản trị vốn từng tồn tại giữa một giao dịch và một quyết định. Chúng tôi đã đề cập đến các bộ tăng tốc (accelerators) chuyên biệt theo ngành và chức năng mà các đối tác của chúng tôi đã xây dựng trên nền tảng đó - các mô hình có thể tái sử dụng cho bộ nhớ tác nhân (agent memory), hiện đại hóa cơ sở dữ liệu và vận hành thời gian thực, vốn có thể áp dụng bất kể bạn đang kinh doanh trong lĩnh vực nào. Phản ứng của thị trường rất quyết liệt: kể từ khi ra mắt, tỷ lệ áp dụng Lakebase đã tăng hơn gấp đôi so với sản phẩm kho dữ liệu của chúng tôi, với hàng nghìn công ty hiện đang chạy các khối lượng công việc thực tế (production workloads).

Tuy nhiên, năng lực nền tảng chỉ trở thành lợi thế cạnh tranh khi nó đáp ứng được những thực tế cụ thể của một ngành - sự thay đổi về quy định mà một ngân hàng phải tuân thủ và chứng minh, yêu cầu bồi thường mà một công ty bảo hiểm cần giải quyết trong vài phút thay vì vài ngày, sự ủy quyền trước mà một nhà cung cấp không thể để bệnh nhân phải chờ đợi, hay kệ hàng trống mà một nhà bán lẻ phải phát hiện trước khi khách hàng rời đi. Đây là nơi các đối tác tư vấn và SI (tích hợp hệ thống) của chúng tôi biến nền tảng thành kết quả thực tế. Trong bài blog thứ hai này, chúng tôi giới thiệu các giải pháp chuyên biệt theo ngành mà các đối tác của Databricks đã xây dựng trên Lakebase - trải dài trên các lĩnh vực dịch vụ tài chính, sản xuất và năng lượng, bán lẻ, hàng tiêu dùng đóng gói (CPG), du lịch và khách sạn, chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống, truyền thông và công nghệ, cùng khu vực công. Mỗi giải pháp đều kết hợp chuyên môn sâu về ngành với tốc độ vận hành, quản trị thống nhất và khả năng sẵn sàng cho tác nhân (agent-readiness) của Databricks Lakebase, và tất cả đều đã sẵn sàng để đưa vào vận hành thực tế ngay hôm nay.

Bài blog này giới thiệu các giải pháp sáng tạo từ đối tác được xây dựng trên Databricks Lakebase theo các danh mục sau:

Dịch vụ Tài chính

Advancing Analytics: Regulation Change Agent của Advancing Analytics giúp các công ty dịch vụ tài chính phản ứng với những thay đổi về quy định và chứng minh rằng họ đã thực hiện điều đó, bằng cách sử dụng Databricks Lakebase. Các nhóm tuân thủ phải đối mặt với khối lượng công việc ngày càng tăng từ FCA, PRA và các cơ quan EU, nhưng phần khó khăn không chỉ là đọc các quy tắc. Đó là việc chứng minh những gì đã thay đổi, khi nào nó được xác định và công ty đã phản ứng như thế nào. Các tác nhân chuyên biệt sẽ giám sát, diễn giải và kiểm tra lỗ hổng của từng thay đổi, trong khi Lakebase đóng vai trò là hệ thống ghi chép (system of record) cho các sự kiện, phân tích, bản nháp và quyết định. Unity Catalog quản trị bối cảnh lakehouse mà các tác nhân đọc được. Kết quả là phản ứng nhanh hơn, giảm bớt nỗ lực thủ công và tạo ra một dấu vết kiểm toán (audit trail) có thể bảo vệ trước các cơ quan quản lý. Hãy đọc bài blog này để tìm hiểu thêm.

Bitwise: Bitwise AI-Native Claims Operations Platform, được xây dựng trên Databricks Lakebase và Databricks Data Intelligence Platform, chuyển đổi quy trình xử lý yêu cầu bồi thường từ các luồng công việc thủ công, phân mảnh thành một nền tảng vận hành thông minh, dựa trên AI. Thay vì thay thế các hệ thống bảo hiểm cốt lõi như Guidewire hoặc Duck Creek, nó bổ sung cho chúng bằng cách đóng vai trò là Hệ thống Công việc (System of Work), trong khi Databricks trở thành Hệ thống Thông minh (System of Intelligence). Lakebase cung cấp không gian làm việc cộng tác hiệu suất cao cho việc tiếp nhận yêu cầu bồi thường, điều tra, quản lý tài liệu, phối hợp với nhà cung cấp và các hoạt động của giám định viên, với sự đồng bộ hóa liên tục vào Databricks Lakehouse thông qua Lakeflow. Được hỗ trợ bởi Claims Knowledge Graph và các tác nhân Mosaic AI, nền tảng này cung cấp khả năng phát hiện gian lận thời gian thực, dự đoán mức độ nghiêm trọng, đề xuất dự phòng, trí tuệ tài liệu và trợ lý giám định viên (adjuster copilots). Các công ty bảo hiểm có thể giảm thời gian giải quyết yêu cầu bồi thường từ vài ngày xuống vài phút, giảm thiểu rò rỉ bồi thường và Chi phí Điều chỉnh Tổn thất (LAE), loại bỏ các đường ống ETL và CDC phức tạp, cải thiện năng suất của giám định viên, đẩy nhanh chu kỳ thanh toán và cuối cùng là tối ưu hóa tỷ lệ tổn thất, tỷ lệ kết hợp và sự hài lòng của khách hàng.

Capgemini: Bộ tăng tốc ngành KYC + pKYC: Bộ tăng tốc KYC + pKYC của Capgemini là một giải pháp dựa trên lĩnh vực và sức mạnh tác nhân được thiết kế để chuyển đổi các quy trình KYC và pKYC. Bằng cách tận dụng chuyên môn sâu về lĩnh vực và tự động hóa dựa trên dữ liệu cùng với AI hội thoại, bộ tăng tốc này hợp lý hóa việc tiếp nhận khách hàng, giám sát liên tục và tái xác nhận định kỳ. Nó thiết lập một Nền tảng Dữ liệu KYC thống nhất trên kiến trúc Lakehouse, kết hợp khả năng suy luận nhận thức về chính sách và quy định. Giải pháp này sử dụng Lakebase để kích hoạt một số quy trình chính trong quản lý báo cáo và giảm đáng kể nỗ lực thủ công, đẩy nhanh tiến độ tiếp nhận, tăng cường khả năng giải trình và kiểm toán, đồng thời cung cấp một khung làm việc có thể mở rộng, sẵn sàng cho tương lai cho các hoạt động KYC và pKYC thông minh.

Datapao: Datapao Hyper-Personalization Accelerator kết hợp Databricks Genie và Lakebase để mang lại trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa theo thời gian thực ở quy mô doanh nghiệp. Giải pháp này hợp nhất trí tuệ phân tích từ lakehouse với khả năng phục vụ vận hành có độ trễ thấp, cho phép các nhóm tiếp thị, thương mại điện tử và trải nghiệm khách hàng tạo ra các đề xuất, nội dung và ưu đãi phù hợp với tốc độ phản hồi dưới một giây. Người dùng doanh nghiệp có thể khám phá các phân khúc khách hàng và xác thực các giả thuyết cá nhân hóa thông qua các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên trong Genie, trong khi Lakebase cung cấp lớp phục vụ cấp độ sản xuất cho các ứng dụng trực tiếp. Được xây dựng trên Unity Catalog để truy cập dữ liệu khách hàng một cách có quản trị và tuân thủ, bộ tăng tốc này cung cấp một bản thiết kế có thể lặp lại để vận hành cá nhân hóa trên các ngành. Hãy đọc bài blog này để tìm hiểu thêm.

Entrada: Mortgage Intelligence Platform của Entrada hợp nhất các đường ống nội bộ, thông tin tài sản Cotality, tín hiệu cạnh tranh và bối cảnh địa không gian thành một cái nhìn có thể hành động. Các thông tin chi tiết dựa trên AI tiết lộ những cơ hội và rủi ro tiềm ẩn, trao quyền cho các nhóm cho vay, thẩm định và rủi ro. Việc điều phối tác nhân tích hợp và các dấu vết kiểm toán Lakebase đảm bảo mọi đề xuất đều minh bạch, có thể xem xét và hoàn toàn sẵn sàng tuân thủ. Tận dụng khả năng phân tích hội thoại của Genie và điều phối Agent Bricks, nền tảng cho phép các tổ chức truy vấn thông tin chi tiết bằng ngôn ngữ đơn giản, tập hợp các hồ sơ thông minh hoàn chỉnh và hành động quyết đoán đối với các cơ hội giữ chân và khởi tạo khoản vay. Hãy đọc bài blog này để tìm hiểu thêm.

IBM: Claims & Underwriting Copilot: Yêu cầu bồi thường và thẩm định là nơi trải nghiệm khách hàng, kinh tế học tổn thất và tuân thủ va chạm với nhau. Claims & Underwriting Copilot được xây dựng trên Genie + Lakebase cung cấp cho các giám định viên và chuyên viên thẩm định một lớp quyết định thời gian thực: dữ liệu thống nhất về chính sách, yêu cầu bồi thường, bên thứ ba và tài liệu; trích xuất tự động từ các hồ sơ gửi, FNOL, hồ sơ y tế, ước tính và thư từ; chấm điểm rủi ro dự đoán; và các đề xuất có quản trị với sự giám sát của con người. Kết quả từ Báo cáo Thế giới Đám mây tháng 11 năm 2025 của Capgemini cho thấy các công ty bảo hiểm đang nhắm mục tiêu triển khai các tác nhân AI vào thẩm định (68%) và xử lý yêu cầu bồi thường (65%), tuy nhiên chỉ có 10% các tổ chức tài chính đã triển khai các tác nhân ở quy mô lớn. Khoảng cách đó chính là cơ hội: đẩy nhanh các quyết định mà không làm mất đi sự kiểm soát hoặc niềm tin ở tốc độ doanh nghiệp.

Impetus: Khung giải pháp phát hiện gian lận thẻ tín dụng gần thời gian thực của Impetus trên Databricks, được hỗ trợ bởi Lakebase và Genie, cho phép xử lý các giao dịch khối lượng lớn với độ trễ thấp. Các đường ống truyền phát (streaming pipelines) tiếp nhận và chuyển đổi dữ liệu, trong khi Lakebase phục vụ các tính năng thông minh để suy luận nhanh, có thể mở rộng. Các mô hình học máy, kết hợp với logic dựa trên quy tắc, cho phép phát hiện gian lận chính xác và Genie cung cấp thông tin chi tiết qua hội thoại về dữ liệu tuân thủ và rủi ro. Cách tiếp cận thống nhất này đảm bảo việc ra quyết định gần thời gian thực, trí tuệ có quản trị và hiệu suất có thể mở rộng, trao quyền cho các doanh nghiệp phát hiện gian lận một cách chủ động trong khi vẫn duy trì tính minh bạch, khả năng kiểm toán và khả năng truy cập dễ dàng vào thông tin chi tiết.

Khung giải pháp của Impetus cho Xử lý Yêu cầu bồi thường Thời gian thực, được xây dựng trên Databricks Lakebase: Xử lý yêu cầu bồi thường bảo hiểm là một chức năng quan trọng đối với các công ty bảo hiểm, bao gồm việc gửi, xác thực, giải quyết và thanh toán yêu cầu. Các hệ thống truyền thống thường hoạt động trong các silo với quy trình xử lý theo lô (batch-driven), dẫn đến việc phê duyệt bị trì hoãn, dữ liệu phân mảnh và ra quyết định phản ứng. Impetus hiện đại hóa trường hợp sử dụng này với kiến trúc lấy Lakebase làm trung tâm, nơi các giao dịch yêu cầu bồi thường và thanh toán được ghi lại trong thời gian thực, cho phép các hoạt động tuân thủ ACID với độ trễ thấp và tính đồng thời cao. Tận dụng nền tảng dữ liệu thống nhất của Databricks, dữ liệu giao dịch có thể được đọc và ghi trực tiếp vào Lakebase cho các hoạt động thời gian thực, trong khi dữ liệu được đồng bộ hóa với Lakehouse để phân tích, hiểu biết sâu sắc và cải thiện hiệu quả vận hành. Hãy đọc bài blog này để tìm hiểu thêm.

Indicium AI: Enterprise Risk Intelligence mang đến cho các giám đốc điều hành khả năng hiển thị liên tục về rủi ro vận hành, tài chính và tuân thủ trên toàn doanh nghiệp. Được xây dựng trên Databricks với Lakebase, giải pháp hợp nhất các tín hiệu rủi ro thành các góc nhìn điều hành có quản trị, làm nổi bật các bất thường khi chúng xuất hiện và cho phép điều tra nguyên nhân gốc rễ thông qua hội thoại. Các nhà lãnh đạo chuyển từ đánh giá rủi ro hàng quý sang ra quyết định thời gian thực, trong khi các nhóm quản trị giảm nỗ lực giám sát thủ công từ 30 đến 50% mà không ảnh hưởng đến sự kiểm soát. Các nhà cung cấp, ngân hàng và doanh nghiệp được quản lý tăng cường vị thế kiểm toán, giải quyết các sự cố trong vài giờ thay vì vài tuần và giải phóng năng lực từ việc báo cáo phản ứng. Kết quả là một chức năng rủi ro có thể mở rộng cùng với doanh nghiệp thay vì chống lại nó. Hãy đọc bài blog này để tìm hiểu thêm.

Koantek: Risk and Compliance dựa trên Ascend AI AppBase thương mại hóa các phương pháp hay nhất của Databricks Apps và Lakebase thành việc cung cấp ứng dụng vận hành có quản trị. Một thư viện ngày càng tăng các bộ khởi động (starter kits) ưu tiên Lakebase chạy trên nền tảng Data-Intelligent Starter chung, bắt đầu với trí tuệ khách hàng, vận hành tác nhân AI, rủi ro và tuân thủ, và vận hành công nghiệp. Mỗi bộ phục vụ dữ liệu Unity Catalog thông qua Synced Tables, lưu trữ trạng thái ứng dụng giao dịch trong Lakebase và vận chuyển thông qua tài nguyên ứng dụng, các ràng buộc valueFrom, quyền service-principal và Declarative Automation Bundles. Koantek thêm lớp thực địa giúp đưa một bộ kit vượt ra ngoài bản demo: các lược đồ dọc, ma trận cấp quyền, các gói được tạo, bộ kiểm thử QA và bằng chứng sẵn sàng để chứng minh. Hãy đọc bài blog này để tìm hiểu thêm.

LTM: Risk Sentinel của LTM là một hệ thống cảnh báo rủi ro sớm cho các Ngân hàng. Trong một thế giới mà rủi ro thì thầm trước khi gầm lên, Risk Sentinel cắt bỏ sự nhiễu loạn, phát hiện các tín hiệu yếu, kết nối các điểm dữ liệu trên các khoản thanh toán, giao dịch và biến động thị trường, đồng thời đưa ra các trường hợp rủi ro được ưu tiên, có bằng chứng trước khi các tài khoản trở thành nợ xấu. Các hoạt động tác nhân của nó đảm bảo không có cảnh báo nào bị bỏ qua, trì hoãn hoặc mất mát, mọi tín hiệu đều được sở hữu từ khi tạo ra đến khi đóng lại. Nó được xây dựng bằng hai nền tảng - Databricks và BlueVerse của LTM. LTM BlueVerse là một nền tảng AI low-code/no-code với một thị trường các tác nhân có thể tái sử dụng được xây dựng sẵn. Risk Sentinel tận dụng các tác nhân và công cụ được xây dựng sẵn từ BlueVerse và tích hợp liền mạch với nền tảng Databricks. Ứng dụng được lưu trữ trên Databricks Apps, Lakebase để quản lý cấu hình và token, Lakehouse để lưu trữ dữ liệu, AI Gateway cho các LLM, các rào chắn (guardrails) & giới hạn tốc độ, LLM-as-Judge để đánh giá và cuối cùng là Unity Catalog để quản trị và bảo mật cấp doanh nghiệp. Hãy đọc bài blog này để tìm hiểu thêm.

Cyber Risk Navigator của LTM là một giải pháp do LTM thiết kế để giải quyết một thách thức cốt lõi trong bảo hiểm - trang bị cho các chuyên viên thẩm định và cố vấn rủi ro thông tin tình báo về rủi ro mạng thống nhất, sẵn sàng cho quyết định. Nền tảng cung cấp các thông tin chi tiết toàn diện như tóm tắt rủi ro mạng, các chỉ số tiềm năng tổn thất, góc nhìn so sánh ngang hàng và các đề xuất bảo hiểm, cho phép các cuộc trò chuyện về rủi ro phong phú hơn và ra quyết định nhanh hơn trong quá trình tương tác với khách hàng. Ứng dụng được xây dựng với Lakebase làm xương sống trung tâm cho việc xử lý sự kiện và phân tích, tạo ra một lớp ứng dụng thống nhất tiếp nhận dữ liệu từ nhiều nguồn nội bộ và bên ngoài. Đầu vào của người dùng từ giao diện người dùng được ghi lại và xử lý trực tiếp trong Lakebase, nơi điều phối các lệnh gọi API, quản lý xử lý phân tích và hợp nhất các đầu ra và thông tin chi tiết của mô hình thành một lớp quản trị duy nhất. Được hỗ trợ bởi hệ sinh thái Databricks, kiến trúc này loại bỏ việc di chuyển dữ liệu nhiều chặng, giảm độ trễ và cho phép tư vấn rủi ro mạng dựa trên dữ liệu thời gian thực - trao quyền cho các chuyên viên thẩm định đưa ra các quyết định nhanh hơn, sáng suốt hơn ở quy mô lớn. Hãy đọc bài blog này để tìm hiểu thêm.

Customer Centricity của LTM: Customer Centricity chứng minh cách các ngân hàng có thể vận hành sự tập trung vào khách hàng bằng cách sử dụng Databricks Genie và Lakebase để thúc đẩy các kết quả kinh doanh có thể đo lường được. Nó hợp nhất dữ liệu khách hàng trên các kênh ngân hàng cốt lõi, thẻ, giao dịch, dịch vụ và kỹ thuật số vào một lakebase có quản trị để tạo ra một hồ sơ khách hàng sẵn sàng hành động. Genie cho phép các nhân vật như Giám đốc Quan hệ Khách hàng và Chuyên viên Phân tích Tiếp thị tương tác bằng hội thoại với thông tin chi tiết về khách hàng, ưu tiên các hành động tốt nhất tiếp theo và tạo các chiến dịch với cơ sở lý luận dựa trên dữ liệu. Một tác nhân giám sát vận hành các kết quả bằng cách phân công khách hàng, đề xuất sản phẩm và tạo các kịch bản tiếp cận—giúp các ngân hàng tăng thị phần ví, cải thiện cơ cấu sản phẩm, giảm tỷ lệ rời bỏ và nâng cao trải nghiệm khách hàng ở quy mô lớn. Hãy đọc bài blog này để tìm hiểu thêm.

Polestar Analytics: WealthPulse là một Nền tảng Vận hành Quản lý Tài sản được hỗ trợ bởi AI được xây dựng cho các công ty RIA. Nó tự động tiếp nhận, hợp nhất và vận hành dữ liệu từ hơn 35 nhà cung cấp trên 7 loại nguồn - người giám sát, CRM, thanh toán, tuân thủ, dữ liệu thị trường và hơn thế nữa. Công cụ mở khóa tiến bộ 118-KPI của nó mang lại khả năng phân tích sâu hơn khi các nguồn dữ liệu kết nối, trong khi các bảng điều khiển được xây dựng có mục đích phục vụ ba nhân vật: Quản trị viên IT Ops (sức khỏe đường ống), Cố vấn Tài chính (phân tích hộ gia đình) và Lãnh đạo Công ty (KPI toàn công ty). Nó tận dụng Databricks Lakebase làm kho dữ liệu cơ bản, Unity Catalog để quản trị và dòng dõi (lineage), Mosaic AI để đào tạo mô hình ML (rủi ro tiêu hao, tối ưu hóa danh mục đầu tư) và Databricks Genie cho AI hội thoại trên toàn nền tảng. Hãy đọc bài blog này để tìm hiểu thêm.

Wipro: Wealth AI: WealthAI là một nền tảng toàn diện, dựa trên AI trải dài toàn bộ vòng đời quản lý tài sản—từ việc nâng cao trải nghiệm của cố vấn tài chính và làm sâu sắc thêm sự gắn kết của khách hàng đến việc đẩy nhanh các hoạt động văn phòng trung gian và hậu cần. Được xây dựng trên kiến trúc đa tác nhân, có thể mở rộng tận dụng Databricks Lakebase/Lakehouse, nó cho phép phân tích thời gian thực, truy cập dữ liệu có quản trị và điều phối linh hoạt các tác nhân AI. WealthAI áp dụng phân tích tiếp thị nâng cao, đề xuất sản phẩm cá nhân hóa và tự động hóa trên các quy trình giám sát giao dịch, phân tích lỗi giao dịch và SAR. Đối với các cố vấn tài chính, nó tạo ra các đề xuất chất lượng cao, nghiên cứu thị trường cá nhân hóa và nội dung tư vấn. Với Databricks Genie cho phép phân tích hội thoại và quản trị mô hình và dữ liệu mạnh mẽ, WealthAI cải thiện hiệu quả, tuân thủ, chất lượng dữ liệu, năng suất của cố vấn và sự xuất sắc trong kinh doanh tổng thể. Xem bản demo và đọc bài blog để tìm hiểu thêm.

Zeb: Agentic Lakebase for Financial Services là một mô hình sản phẩm hóa, bản địa tác nhân (agent-native) giúp vận hành định vị "cơ sở dữ liệu cho tác nhân" của Databricks. Một tác nhân AI nhận được một môi trường Lakebase có phạm vi làm việc như bộ nhớ bền vững và thời gian chạy giao dịch của nó, với các công cụ để truy vấn, thực thi, phát triển lược đồ và tiếp nhận dữ liệu. Nó chạy ở hai chế độ. Greenfield: tác nhân nhận một lời nhắc kinh doanh, cung cấp Lakebase, thiết kế mô hình dữ liệu, tạo mã ứng dụng và tự động triển khai một Databricks App trực tiếp. Brownfield: tác nhân tiếp nhận một nguyên mẫu hiện có từ Lovable, Bolt, v0 hoặc Cursor, suy luận mô hình và di chuyển nó sang sản xuất. Trong khi những người khác cung cấp cho tác nhân bối cảnh chỉ đọc, zeb cung cấp quyền sở hữu giao dịch đầy đủ. Hãy đọc bài blog này để tìm hiểu thêm.

Sản xuất và Năng lượng

Aimpoint Digital: Energy Intelligence Application của Aimpoint Digital giúp các tổ chức năng lượng, tiện ích và cơ sở hạ tầng AI biến dữ liệu vận hành phân mảnh thành hành động nhanh hơn, thông minh hơn. Được xây dựng trên Databricks và được hỗ trợ bởi Lakebase cho các cập nhật vận hành gần thời gian thực, nó hợp nhất dữ liệu đo từ xa trực tiếp, điều kiện tài sản, bối cảnh lịch sử, phối hợp luồng công việc và điều tra có hỗ trợ AI trong một trải nghiệm có quản trị duy nhất. Các nhóm có thể phát hiện các bất thường sớm hơn, điều tra các vấn đề với sự tự tin cao hơn và phản ứng nhanh hơn mà không cần dựa vào các công cụ bị ngắt kết nối hoặc chuyển giao thủ công. Kết quả là một mô hình vận hành linh hoạt hơn giúp cải thiện khả năng hiển thị, đẩy nhanh phản ứng sự cố, giảm nỗ lực thủ công và tạo ra một con đường thực tế từ các tín hiệu thô đến các quyết định có thông tin, có quản trị.

Celebal Technologies: CT Vision đang định nghĩa lại kiến trúc AI doanh nghiệp bằng cách giữ các cơ sở dữ liệu vận hành bên trong không gian làm việc Databricks sử dụng Lakebase. Thay vì dựa vào các cơ sở dữ liệu bên ngoài như RDS, nền tảng hợp nhất tính toán AI, lưu trữ, quản trị và các hoạt động giao dịch trong một ranh giới bảo mật duy nhất. Cách tiếp cận này làm giảm độ phức tạp của mạng, giảm thiểu ma sát tuân thủ, đơn giản hóa việc triển khai và cải thiện khả năng kiểm toán. Bằng cách tận dụng các lược đồ PostgreSQL JSONB, CT Vision cho phép các mô hình AI và cấu trúc KPI phát triển mà không cần di chuyển cơ sở dữ liệu gây gián đoạn. Nền tảng cung cấp trí tuệ video có thể mở rộng, sẵn sàng cho doanh nghiệp với việc triển khai nhanh hơn, quản trị mạnh mẽ hơn, quản lý cơ sở hạ tầng đơn giản hóa và khả năng thích ứng liền mạch cho các luồng công việc AI liên tục phát triển. Hãy đọc bài blog này để tìm hiểu cách kiến trúc bản địa Databricks thống nhất đang đơn giản hóa các hoạt động AI doanh nghiệp trong khi đẩy nhanh sự đổi mới.

Datapao: Nền tảng Real-Time Supply Chain Intelligence của Datapao hợp nhất các lô hàng, sản xuất, hàng tồn kho và rủi ro thành một cái nhìn trực tiếp trên Databricks. Khi sự gián đoạn xảy ra, các lô hàng bị ảnh hưởng được gắn cờ ngay lập tức, được định tuyến lại tự động và tác động được truy vết đến tận sàn nhà máy trong vài giây — biến một cuộc tranh giành kéo dài nhiều ngày trên các hệ thống bị ngắt kết nối thành một quyết định ngay lập tức, có thông tin. Được xây dựng trên Lakebase, trạng thái vận hành trực tiếp và lớp phân tích chia sẻ một nền tảng, làm cho nó sẵn sàng cho AI ngay từ ngày đầu tiên thay vì sau nhiều tháng tích hợp. Nó hoạt động trên mọi phương thức vận tải — đường biển, đường hàng không, đường sắt, đường bộ — và chạy các mô phỏng "điều gì sẽ xảy ra nếu" để các nhóm có thể kiểm tra các quyết định trước khi cam kết. Hãy đọc bài blog này để tìm hiểu thêm.

Delaware: Next-gen MDMS trên Databricks – Dữ liệu đồng hồ đo có thể mở rộng, đáng tin cậy: Các công ty tiện ích phải đối mặt với áp lực ngày càng tăng trong việc xử lý khối lượng lớn dữ liệu đồng hồ thông minh trong khi vẫn đảm bảo độ chính xác, tuân thủ và hiểu biết vận hành. Meter Data Management System (MDMS) dựa trên Databricks của Delaware hợp nhất dữ liệu từ tất cả các hệ thống đầu cuối và hệ thống cũ vào Lakebase như một hệ thống ghi chép bền vững, đáng tin cậy. Được xây dựng trên Lakehouse, nó cho phép tiếp nhận, tiêu chuẩn hóa và xác thực hàng tỷ bài đọc có thể mở rộng trong thời gian gần thực. Unity Catalog cung cấp quản trị và dòng dõi từ đầu đến cuối, đảm bảo tuân thủ quy định và tính nhất quán của dữ liệu trên toàn tổ chức. Genie cho phép người dùng doanh nghiệp, từ dịch vụ khách hàng đến vận hành thực địa, truy cập thông tin chi tiết thông qua ngôn ngữ tự nhiên. So với các nền tảng MDMS truyền thống, cách tiếp cận này mang lại khả năng mở rộng lớn hơn, chi phí thấp hơn và truy cập nhanh hơn vào thông tin chi tiết; cải thiện độ chính xác của hóa đơn, giảm chi phí vận hành và cho phép vận hành lưới điện thông minh hơn.

(Em)powering the connected worker with Genie & Lakebase của Delaware: Delaware cho phép các nhà vận hành, kỹ sư và quản lý nhà máy đưa ra các quyết định nhanh hơn, dựa trên dữ liệu bằng cách biến dữ liệu nhà máy thành một trải nghiệm hội thoại. Thông qua việc tích hợp với một hệ sinh thái đối tác OT rộng lớn được hỗ trợ, dữ liệu OT thời gian thực được ghi lại và bối cảnh hóa trực tiếp vào Databricks Lakehouse, tạo ra một cái nhìn thống nhất trên các hệ thống IT và OT. Lakebase đóng vai trò là nền tảng bền vững cho dữ liệu công nghiệp khối lượng lớn, đáng tin cậy. Với Genie, người dùng có thể truy vấn hiệu suất, chất lượng và thời gian ngừng hoạt động bằng ngôn ngữ tự nhiên; mà không cần dựa vào các bảng điều khiển tĩnh hoặc hỗ trợ kỹ thuật. Unity Catalog đảm bảo truy cập bảo mật, có quản trị với đầy đủ dòng dõi và khả năng kiểm toán trên tất cả dữ liệu và tương tác. Kết quả là phân tích nguyên nhân gốc rễ nhanh hơn, cải thiện khả năng truy xuất nguồn gốc và giảm thời gian ngừng hoạt động, đồng thời cung cấp một nền tảng có thể mở rộng cho việc hiện đại hóa MES và các trường hợp sử dụng Công nghiệp 4.0.

Diggibyte: LakePulse - Real-Time Manufacturing Intelligence Powered by Databricks Lakebase: LakePulse là một nền tảng vận hành sản xuất thời gian thực được xây dựng trên Databricks, được thiết kế để thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu vận hành và hành động ở tuyến đầu. Bằng cách kết hợp sức mạnh phân tích của Databricks Lakehouse với khả năng phục vụ độ trễ thấp của Lakebase, LakePulse cung cấp các KPI trực tiếp, thông tin chi tiết về sức khỏe thiết bị, cảnh báo vận hành và các xu hướng quy trình gần đây trực tiếp cho các nhà vận hành, giám sát viên và quản lý nhà máy. Nền tảng cho phép thông báo cảnh báo tức thì, luồng công việc xác nhận nhanh và truy cập di động liền mạch trên các thiết bị. Với quản trị thống nhất thông qua Unity Catalog, LakePulse biến dữ liệu sản xuất thành trí tuệ có thể hành động, trao quyền cho các tổ chức cải thiện khả năng phản ứng, giảm thời gian ngừng hoạt động, nâng cao hiệu quả vận hành và đẩy nhanh việc ra quyết định trên sàn nhà máy. Hãy đọc bài blog này để tìm hiểu thêm.

Diggibyte: LakeForge - Manufacturing Application Modernization on Databricks: LakeForge là một nền tảng thực thi và trí tuệ sản xuất thống nhất được xây dựng trên Databricks, được thiết kế để hội tụ liền mạch các giao dịch vận hành, quy trình kinh doanh và phân tích doanh nghiệp. Tận dụng Databricks Lakebase làm nền tảng giao dịch, LakeForge cung cấp năng lượng cho các luồng công việc sản xuất, di chuyển hàng tồn kho, quy trình chất lượng và các ứng dụng vận hành với hiệu suất độ trễ thấp, trong khi liên tục đồng bộ hóa với dữ liệu Lakehouse được quản lý để phân tích nâng cao và AI. Bằng cách loại bỏ các silo dữ liệu giữa các hệ thống vận hành và nền tảng phân tích, LakeForge tạo ra một hệ sinh thái sản xuất kỹ thuật số được kết nối nơi các ứng dụng, thông tin chi tiết và quyết định hoạt động trên cùng một nền tảng dữ liệu đáng tin cậy. Kết quả là sự đổi mới nhanh hơn, cải thiện khả năng hiển thị quy trình, tăng cường sự nhanh nhẹn trong vận hành và sản xuất thông minh ở quy mô lớn. Hãy đọc bài blog này để tìm hiểu thêm.

IBM: Supply Chain Intelligence Hub: Supply Chain Intelligence Hub (Lakebase) cho phép các tổ chức xây dựng một lớp trí tuệ dựa trên AI trên toàn bộ chuỗi cung ứng của họ, hợp nhất dữ liệu từ ERP, TMS, WMS, MES, EDI và các hệ thống nhà cung cấp thành một nền tảng duy nhất, đáng tin cậy. Được xây dựng trên Databricks Lakehouse, nó mang lại khả năng hiển thị thời gian thực, thông tin chi tiết dự đoán và các đề xuất tự động để cân bằng cung và cầu. Từ việc dự đoán các sự gián đoạn như thời tiết khắc nghiệt đến tối ưu hóa tính sẵn có của các bộ phận so với lịch trình sản xuất, nền tảng cung cấp năng lượng cho các quyết định chủ động, dựa trên dữ liệu. Bằng cách kết nối lập kế hoạch, mua sắm và hậu cần, nó chuyển đổi các hoạt động phân mảnh thành một chuỗi cung ứng phối hợp, linh hoạt và phản ứng nhanh giúp cải thiện mức độ dịch vụ, giảm rủi ro và thúc đẩy giá trị kinh doanh có thể đo lường được.

IBM: Field Service Agent Assist: Field Service Agent Assist trao quyền cho các nhóm thực địa với trí tuệ thời gian thực, nhận biết bối cảnh, mang lại hướng dẫn rảnh tay, chẩn đoán và tài liệu tự động trực tiếp trong các nền tảng EAM hiện có. Bằng cách tích hợp dữ liệu tài sản, đơn đặt hàng công việc và các nguồn kiến thức doanh nghiệp, nó hỗ trợ các cuộc kiểm tra có hướng dẫn, luồng công việc sửa chữa và các đề xuất bộ phận trong khi ghi lại các hoạt động một cách liền mạch thông qua tương tác giọng nói. Được xây dựng trên một nền tảng AI bảo mật, có quản trị, nó đảm bảo khả năng truy xuất nguồn gốc và sự giám sát của con người. Giải pháp giúp giảm thời gian sửa chữa trung bình, tăng tỷ lệ sửa chữa lần đầu, giảm thiểu gánh nặng hành chính và tăng cường tuân thủ an toàn trong khi bảo tồn kiến thức quan trọng và cho phép các hoạt động thực địa hiệu quả, sáng suốt và linh hoạt hơn.

IBM: Drone Operations Control Plane là một nền tảng vận hành ưu tiên bản đồ, hợp nhất các tài sản, đơn đặt hàng công việc, hình ảnh máy bay không người lái và dữ liệu môi trường thành một cái nhìn duy nhất, đáng tin cậy về sức khỏe cơ sở hạ tầng. Được xây dựng trên Databricks Lakebase, nó tiếp nhận và tinh chỉnh dữ liệu SCADA, EAM/CMMS, thời tiết và phương tiện truyền thông để cung cấp năng lượng cho việc chấm điểm rủi ro, phân tích thảm thực vật và thông tin chi tiết dự đoán. Phân loại hình ảnh tự động liên kết ảnh máy bay không người lái trực tiếp với tài sản và đơn đặt hàng công việc, loại bỏ các quy trình thủ công và cho phép phát hiện bất thường và ưu tiên bảo trì. Bằng cách làm nổi bật sự xâm lấn của thảm thực vật và rủi ro tài sản một cách chủ động, giải pháp cải thiện khả năng truy xuất nguồn gốc kiểm tra, đẩy nhanh việc phân loại, tối ưu hóa lập kế hoạch tài nguyên, giảm sự cố và tăng cường an toàn, tuân thủ và khả năng phục hồi lưới điện.

Infosys: Energy.AI - Production Optimization: Energy.AI tối ưu hóa hiệu suất giếng dầu bằng cách sử dụng kỹ thuật dựa trên AI và nền tảng trí tuệ dữ liệu được hỗ trợ bởi Databricks. Nó hợp nhất dữ liệu SCADA, historian và doanh nghiệp để cho phép tiếp nhận nhanh, dự báo xác suất, giám sát thời gian thực và đảm bảo dòng chảy dự đoán. Thông tin chi tiết và đầu ra của mô hình được gửi đến các kỹ sư thông qua một ứng dụng Databricks, trong khi LangGraph với Lakebase cho phép các luồng công việc tác nhân có trạng thái, có thể mở rộng với các điểm kiểm tra phê duyệt của con người. Giải pháp nâng cao độ chính xác của dự báo, giảm thời gian can thiệp và giảm chi phí nâng hạ, thúc đẩy các hoạt động sản xuất hiệu quả và dựa trên dữ liệu.

Koantek: Intelligent Operations dựa trên Ascend AI AppBase thương mại hóa các phương pháp hay nhất của Databricks Apps và Lakebase thành việc cung cấp ứng dụng vận hành có quản trị. Một thư viện ngày càng tăng các bộ khởi động ưu tiên Lakebase chạy trên nền tảng Data-Intelligent Starter chung, bắt đầu với trí tuệ khách hàng, vận hành tác nhân AI, rủi ro và tuân thủ, và vận hành công nghiệp. Mỗi bộ phục vụ dữ liệu Unity Catalog thông qua Synced Tables, lưu trữ trạng thái ứng dụng giao dịch trong Lakebase và vận chuyển thông qua tài nguyên ứng dụng, các ràng buộc valueFrom, quyền service-principal và Declarative Automation Bundles. Koantek thêm lớp thực địa giúp đưa một bộ kit vượt ra ngoài bản demo: các lược đồ dọc, ma trận cấp quyền, các gói được tạo, bộ kiểm thử QA và bằng chứng sẵn sàng để chứng minh. Hãy đọc bài blog này để tìm hiểu thêm.

Lovelytics: Gridlytics: Bộ tăng tốc AI Lovelytics Gridlytics kết hợp dữ liệu môi trường và hiệu suất tài sản với sức mạnh của Databricks Lakehouse và các mô hình AI để cho phép đánh giá rủi ro chủ động và đảm bảo khả năng phục hồi của hệ thống. Gridlytics AI, được phát triển bởi Lovelytics hợp tác với Databricks, là một bộ tăng tốc được xây dựng có mục đích để hiện đại hóa các hoạt động lưới điện tiện ích. Bằng cách hợp nhất dữ liệu bị cô lập—bao gồm các tín hiệu môi trường, hiệu suất tài sản và các chỉ số thực địa—thành một "tấm kính duy nhất" trên kiến trúc lakehouse có quản trị, nó cho phép đánh giá rủi ro chủ động và ra quyết định nhanh hơn. Giải pháp tận dụng GenAI và phân tích dự đoán để tự động hóa các luồng công việc thủ công, mô phỏng các kịch bản mất điện và cung cấp truy vấn ngôn ngữ tự nhiên. Các lợi ích chính bao gồm tăng hiệu quả lên đến 30% và tăng năng suất 20%, giúp các công ty tiện ích chuyển từ bảo trì phản ứng sang chiến lược linh hoạt, dựa trên dữ liệu cho các nhu cầu năng lượng hiện đại. Xem bản demo này để tìm hiểu thêm.

Lovelytics: Dronelytics: Dronelytics là một bộ tăng tốc trí tuệ trên không từ đầu đến cuối được xây dựng trên Databricks Data Intelligence Platform. Nó tự động hóa việc tiếp nhận và xử lý hình ảnh máy bay không người lái để hợp lý hóa việc kiểm tra sức khỏe tài sản trên truyền tải, phân phối và năng lượng tái tạo. Bằng cách sử dụng AI Tác nhân và thị giác máy tính, giải pháp xác định các khiếm khuyết nghiêm trọng—chẳng hạn như vết nứt tuabin và chất cách điện bị hỏng—với tỷ lệ xác định nhanh hơn tới 40%. Nền tảng hợp nhất dữ liệu máy bay không người lái bị cô lập thành một "tấm kính duy nhất" bảo mật thông qua Unity Catalog, cho phép bảo trì dự đoán và lập lịch ưu tiên. Kiến trúc tập trung này làm giảm nỗ lực thủ công và các hoạt động thực địa dư thừa, mang lại ước tính $750k–$900k lợi ích hiệu quả lao động hàng năm cho mỗi loại tài sản. Xem bản demo này để tìm hiểu thêm.

Lovelytics: Veglytics: Veglytics là một giải pháp quản lý thảm thực vật từ đầu đến cuối được xây dựng trên Databricks Apps và được hỗ trợ bởi Lakebase. Nó đẩy nhanh thời gian đạt giá trị bằng cách sử dụng mô hình dữ liệu được xây dựng có mục đích và các đường ống tự động tích hợp LiDAR, hình ảnh trên không và dữ liệu tài sản để tạo ra thông tin chi tiết về rủi ro có độ phân giải cao. Nền tảng nâng cao khả năng hiển thị thông qua các bảng điều khiển thống nhất và hình ảnh LiDAR 3D hiệu suất cao, cho phép các công ty tiện ích chuyển từ bảo trì phản ứng sang chủ động. Bằng cách kết hợp lập kế hoạch có hỗ trợ AI và luồng công việc của đội ngũ tích hợp, Veglytics tăng đáng kể hiệu quả vận hành. Điều này cho phép tạo đơn đặt hàng công việc nhanh hơn và cắt tỉa cây có mục tiêu, cuối cùng là giảm rủi ro cháy rừng, đảm bảo tuân thủ quy định và tối ưu hóa chi phí O&M hàng năm hàng triệu đô la. Xem video này để tìm hiểu thêm.

Lovelytics: Meteolytics: Meteolytics là một giải pháp phân tích hiệu suất cao được thiết kế để chuyển đổi dữ liệu khí tượng phức tạp thành trí tuệ kinh doanh có thể hành động. Được xây dựng trên nền tảng Databricks, nó hợp nhất các nguồn thời tiết khác nhau để cung cấp cho các công ty năng lượng và tiện ích những thông tin chi tiết dự đoán về cung, cầu và tác động khí hậu. Công cụ này có tính năng lập bản đồ địa không gian, cảnh báo tự động và mô phỏng kịch bản để bảo vệ cơ sở hạ tầng và tối ưu hóa lưới điện năng lượng tái tạo. Bằng cách tích hợp các nguồn cấp dữ liệu thời tiết thời gian thực với dữ liệu vận hành, Meteolytics AI giúp các tổ chức giảm chi phí O&M và đạt được mức tiết kiệm thời gian lên đến 30% cho các nhà khí tượng học thông qua các hình ảnh trực quan, tương tác được hợp lý hóa. Xem video này để tìm hiểu thêm.

Lovelytics: Windsights: Windsights là một bộ tăng tốc bảo trì dự đoán được hỗ trợ bởi AI được xây dựng trên Databricks Data Intelligence Platform. Bằng cách hợp nhất dữ liệu đo từ xa SCADA tần số cao, dữ liệu khí tượng và hình ảnh trên không vào một Lakehouse có quản trị, nó cho phép các công ty tiện ích chuyển từ quản lý tài sản phản ứng sang chủ động. Sử dụng các mô hình học sâu tùy chỉnh và LLM, Windsights xác định các mô hình lỗi phức tạp để dự đoán sự xuống cấp của linh kiện trước khi nó xảy ra. Cách tiếp cận này giảm thời gian ngừng hoạt động của tuabin từ 35–50% và giảm đáng kể chi phí O&M thông qua các can thiệp dựa trên tình trạng, có kế hoạch. Được cung cấp thông qua Databricks App thân thiện với người dùng, giải pháp tối ưu hóa hiệu suất đội tàu, cải thiện an toàn cho kỹ thuật viên và kéo dài tuổi thọ tổng thể của tài sản gió. Xem video này để tìm hiểu thêm.