Announcing the 2026 Databricks Customer Awards Industry winners

宣布 2026 年 Databricks 客户奖行业获奖者 | Databricks 博客

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2026 年 6 月 9 日

宣布 2026 年 Databricks 客户奖行业获奖者

了解那些在金融服务、医疗保健、能源、零售等领域，利用数据和人工智能推动突破性成果的组织。

作者：Michael Griffiths

摘要

• 宣布 2026 年 Databricks 客户奖行业获奖者：10 家来自不同行业的组织获得认可，包括金融服务、健康与生命科学、制造业、零售、能源、企业技术、公共部门等。

• 每位获奖者都代表了其行业中最具吸引力的数据和人工智能故事——这些组织利用 Databricks 解决复杂挑战并实现可衡量的成果。

• 恭喜所有 10 位获奖者，他们的工作展示了数据智能在全球经济各个角落的变革力量。

每个行业都有其独特的挑战。Databricks 客户奖行业获奖者是那些不仅面对挑战，还利用数据和人工智能解决问题的组织。

行业奖项旨在表彰每个行业中表现突出的组织：那些工作最能体现数据智能如何推动突破性成果、重塑运营并在其领域内创造新可能的公司。从一家全球银行统一各地区风险和财务数据，到一家医院彻底改变临床数据的摄入和再利用方式，今年的获奖者展示了这种影响的广泛和深远。

今年的项目表彰了来自金融服务、通信、健康与生命科学、制造业、零售和快消品、能源与公用事业、企业技术、公共部门、数字原生企业和网络安全卓越表现等领域的 10 位获奖者。他们共同代表了我们所看到的最富有创意和影响力的 Databricks 应用案例——我们非常高兴庆祝每一位获奖者。

无需多言，让我们认识一下 2026 年 Databricks 客户奖行业获奖者。

金融服务行业奖：三菱日联银行（Sumitomo Mitsui Banking Corporation）

SMBC 集团是一家顶级的全球性金融集团。总部位于东京，拥有 400 年的历史，SMBC 集团提供多样化的金融服务，包括银行、租赁、证券、信用卡和消费金融。该银行正在利用数据和人工智能整合风险、资金和财务，加强网络安全，并提升客户数字体验。

这场变革的核心是一个统一的 Databricks 湖仓一体平台，将 SMBC 的数据整合到一个受控平台中，覆盖全球各地区。Unity Catalog 为银行提供了跨地区数据共享、数据血缘和访问控制。湖仓一体在满足全球银行规模需求的同时，也有效控制了成本和复杂性。

在此基础上，SMBC 正在使用 Genie 和 Agent Bricks 将可信、数据驱动的智能直接交付给业务部门。该平台为现金管理系统提供了一个聊天机器人，生成投资组合风险的早期预警指标，并正在扩展到前台信用备忘录工作流程中，将分析师的工作时间从小时缩短到分钟。

成果是可衡量的：

• 更快的分析和人工智能。关键任务——从报告到风险信号生成——在统一、性能优化的湖仓一体平台上运行，而不是在碎片化的地区堆栈中。

• 降低运营成本。标准化的数据处理、集中化的治理以及对数十个生产服务端点的主动成本监控，使随着使用量的增长，支出依然可预测。

• 新的收入和风险控制手段。信用备忘录自动化、现金管理自助服务和早期预警指标能够更早地提供洞察。

这些成果展示了SMBC如何将数据视为战略资产——每天在全球团队中进行操作化，以推动更优、更快且更具防御性的决策。

通信、媒体和娱乐行业奖项：Lumen Technologies

Lumen Technologies是一家提供数字网络服务的公司，它为企业提供安全、高性能、智能的连接，以实现其人工智能目标。该公司利用数据和人工智能，为财务和运营团队提供更快、更一致的信息访问方式。

在财务方面，Lumen将来自收入、计费和网络支出等领域的数据整合在一起，使团队能够基于统一的数字视图开展工作。该公司在Databricks平台上整合了这些数据。它引入了自然语言代理，使员工可以在日常工具中提出问题，并在无需专业技能的情况下获得受控且可解释的答案。

在此基础上，Lumen：

• 提高对收入、计费和网络支出的可见性。

• 将代理扩展到企业运营，以支持合同讨论和供应商谈判。

在服务保障方面，Lumen正在使调查和解决可能影响关键客户工作负载的网络事件变得更加容易。Lakehouse架构、基础模型和多代理工作流程提供了一个单一的对话界面。团队可以在其中查看服务状态和运营背景，分析工单，查看案例历史，运行诊断，并以自然语言探索解决时间。这种方法正在帮助在服务运营中扩大自动化规模，内部指标显示有超过300万次AI驱动的诊断、35%的工单转移以及超过10万次AI生成的操作。

健康与生命科学行业奖项：Hospital for Special Surgery

Hospital for Special Surgery（HSS）是全球领先的专注于骨骼肌肉健康学术医疗中心。连续16年，它在美国《美国新闻与世界报道》（U.S. News & World Report）的骨科排名中位列第一，这一荣誉反映了其在临床护理、研究和创新方面持续的卓越表现。

在这一领导力和影响力的坚实基础上，HSS于2025年6月启动了一项雄心勃勃的企业数据转型之旅：在18个月内设计并实施一个现代数据湖屋（Data Lakehouse）架构，基于Databricks平台。目标不是渐进式改进，而是结构性变革，统一高度碎片化的数据生态系统，大规模加强治理，并在整个企业中实现更快、更可靠的决策。

HSS没有采用传统的以用例驱动的数据摄入模型，而是采用了根本不同的策略——全系统数据摄入。实际上，这要求将源系统完整地摄入，而不是选择性地提取与个别用例相关的数据子集。ERP、HRIS、EHR、PACS和其他源系统作为完整数据集被引入，保留了数据的准确性、上下文，并使多个下游应用能够重复使用数据，而无需重新摄入或重新工程。

这种方法引入了显著的前期复杂性。需要与系统所有者进行更深入的协调，从第一天起就要求严格的数据建模和更强的治理控制。然而，它建立了一个可扩展的基础。现在，新的分析用例可以迅速交付，而无需重新审视数据摄入模式或重新建模数据，从而显著减少了洞察时间和技术冗余。

仅用了10个月，HSS就已摄入了40多个源系统，建立了14500多个生产表和130多个模式，并交付了越来越多的数据产品和应用程序。

更重要的是，这次转型改变了企业交付数据的运营模式。现在，团队可以使用可靠且受控的数据集，从问题直接过渡到洞察，不仅加快了交付速度，还实现了更复杂的分析、功能和更深入的洞察生成。正是这种在能力和执行上的重大飞跃，使这次转型脱颖而出，并奠定了该计划作为行业领先数据倡议的基础。

制造与汽车工业奖：TrinityRail

TrinityRail® 是北美一家铁路货车出租商、制造商和物流提供商，正在将其平台上的数字服务融入其中，以增强其客户解决方案组合。作为其2026年战略的一部分，公司专注于将智能运用于日常决策和工作流程，嵌入数据并实施人工智能。

TrinityRail 将来自遗留系统的数据整合在一起，这些系统此前限制了制造、租赁和服务领域的可见性，使提高利润率、营运资金和劳动力生产率变得更加困难。公司正在将核心业务系统重新平台化到 Databricks 平台上，并将其数据资产整合，以支持“行动系统”——从静态仪表板转向交易型应用程序和代理，这些代理可以近乎实时地根据洞察采取行动。

在此基础上，TrinityRail：

• 将关键的制造和供应链流程统一到一个“联合运营”生态系统中，通过诸如 OneBOM 和无灯采购等举措，实现物料计划和采购的自动化。

• 以 Lakebase 作为交易型骨干，现代化租赁系统，减少其资产管理系统的延迟和复杂性。

• 启动智能代理 AI 应用案例，如催收控制塔和车间助手，以帮助自动化财务和维修工作流程。

通过收购 RSI Logistics，TrinityRail 还将铁路货车传感器的遥测数据整合进来，以支持面向客户的数据即服务（Data-as-a-Service）产品。这些努力共同旨在实现可衡量的结果，如库存减少、采购自动化、每日费用和供应链节约，以及更响应迅速的数字化服务。

EDF 统一企业数据，并为全球供应链、商业、消费者、金融、采购、研发、人力资源和可持续性团队提供可重复使用的数据产品。该平台通过强大的运营指标支持优先业务计划，包括上线 85% 以上的企业数据，数据质量和目录覆盖率超过 90%，并交付 200 多个企业数据和 AI 产品至生产环境。

基于 Databricks 平台，百事公司已将报告和数据简化工作减少了 60%，并计划在各业务线和职能中将 BI 控制台迁移至 AI。

基于 Databricks 构建，EDF 从设计上就是 AI 就绪的 —— 支持大规模的高级分析、机器学习和受控 AI。通过内嵌的治理和语义上下文，百事公司将干净、互联的数据转化为能够推动企业实际业务影响的洞察和行动。

能源与公用事业行业奖项：Ausgrid

Ausgrid 是澳大利亚的一家主要电力分销商，为网络覆盖范围内的家庭和企业用户提供服务。公司正在现代化其数据管理和使用方式，以便一个相对较小的团队能够支持整个企业的分析和 AI。

Ausgrid 从多个并行的遗留分析系统中获取数据，这些系统增加了平台成本，并使向业务用户交付可信、可重复使用的数据变得更加困难。一个精干的八人数据团队计划并执行了从 Azure Synapse 向 Databricks 平台上的湖仓架构的全面迁移，淘汰了旧环境，并建立了一个企业数据平台，提供经过认证的“黄金”数据产品，涵盖客户、财务和天气等多个领域。这项工作消除了重复的平台支出，并减少了维护两个分析堆栈所带来的运营负担。

基于这一基础，Ausgrid：

• 引入可重复使用、经过认证的数据产品，减少影子数据集市和临时报告。

• 启动数据实验室，为员工提供受控、按需的工作空间，用于探索数据并构建 BI、分析和 AI 解决方案。

• 为数十名员工提供数据工程和 AI/BI 的培训，以支持更广泛的自助服务模式。

展望未来，Ausgrid 将专注于通过发布更多领域对齐的数据产品并启用如 Databricks Lakehouse、Genie 和用于民主化分析的应用工具，扩展为一个以 AI 驱动的公用事业公司。目标是将数千名员工部署到一个统一的湖仓架构中，并利用数据和 AI 支持更智能的决策、现代 BI 和嵌入式用例，同时通过整合和弹性计算提高总体拥有成本。

企业技术行业奖项：英特尔

英特尔是一家全球性技术公司，设计和制造半导体及计算技术，为全球的设备、数据中心和智能系统提供动力。公司正在现代化其数据和 AI 基础设施，以提高整个组织内的协作、治理和创新速度。

随着英特尔数据领域的规模和复杂性不断增加，各团队在业务部门之间面临一致性、治理和碎片化工作流程方面的挑战。为了解决这些问题，英特尔 IT 部门围绕统一的数据战略对跨职能团队进行了协调，并在 Databricks 平台上标准化了分析和机器学习的使用，从而在企业范围内实现了更高的一致性和控制力。

基于这一基础，英特尔 IT 部门：

• 在 Databricks 平台上标准化并整理数据产品，实现一致的治理、血缘关系和基于角色的访问控制。

• 通过将分析和机器学习工作整合到一个共享的工作空间中，并减少工具和流程之间的碎片化，促进跨团队协作。

• 通过可重复使用的数据摄入和转换模式、可扩展的计算能力和简化的机器学习工作流程，加速分析和人工智能用例的交付。

Intel IT 还通过将运营、分析和治理团队围绕共同的标准和运营模型进行对齐，加强了其内部数据社区。这有助于提高数据管理能力，同时使团队更轻松地安全地发现、访问和重用组织内的数据。

这些努力共同使 Intel 的数据生态系统更加互联、受控和可扩展，支持业务范围内数据和人工智能的更快创新和更广泛采用。

公共部门行业奖项：IDB Invest

IDB Invest 是美洲开发银行的私营部门分支机构，为公司提供融资并调动私人投资，以推动拉丁美洲和加勒比地区的社会发展。2025 年，其报告的总活动金额达到创纪录的 131 亿美元，同时推进了更广泛的机构转型，旨在扩大规模、提高质量和增强发展影响。

随着 IDB Invest 与 Databricks 的合作不断扩展，该组织已现代化了团队在财政、分析和风险工作流程中访问和使用信息的方式。一个核心目标是减少分析环境中的碎片化，为业务范围内更快、更一致和更人工智能驱动的决策奠定更坚实的基础。

此次转型包括应用基于人工智能的文档分析，以支持风险与可持续发展管理团队，随着交易量的增长和财务与非财务风险审查的复杂性增加。通过使用自然语言处理和大型语言模型，IDB Invest 可以分析和总结投资提案、备忘录和年度监督报告，同时创建一个集中存储机构知识和关键财务信息的中央知识库，以实现更快的检索。

IDB Invest 还实施了一个基于 Databricks Genie 的企业级人工智能虚拟助手，以提供对数据和分析的对话式访问。通过将 Genie 与 Unity Catalog 的受控访问相结合，该组织为用户提供了安全查询企业数据、探索场景并在自然语言中生成摘要的方式。这有助于将分析扩展到专业团队之外，并在财政、风险和影响工作流程中更广泛地获取人工智能驱动的见解。这进一步缩短了洞察时间，减少了对人工报告的依赖，并加快了在风险、财政和发展影响工作流程中人工智能的采用。

这项工作的初步成果包括：

• 财政运营性能和准确性的提高。

• 手动工作量减少了 60%。

• 2026 年获得国际财政管理协会颁发的“最佳财政技术全面改造”特别认可。

这些努力共同展示了 IDB Invest 如何利用数据和人工智能来简化运营、加强决策并支持其更广泛的增长和发展使命。

数字原生企业行业奖项：Superhuman

Superhuman 是一家生产力平台，包括 Grammarly、Coda、Superhuman Mail 和 Superhuman Go，拥有超过 4000 万日活跃用户，支持数十种语言，并依靠 Databricks 平台在全球范围内提供快速、可靠且成本高效的建议。

与 Databricks 深度合作，Superhuman 将 Grammarly 核心语法错误纠正模型的大部分推理流量从自建的 vLLM 堆栈迁移至 Databricks 高吞吐量模型服务。

在此基础上，Superhuman 实现了以下成果：

• 在每秒超过 20 万个查询的峰值流量下，实现亚秒级 P99 延迟和四位九的可靠性。

• 通过 FP8 量化、CPU 端运行时优化和高级负载均衡，将每 GPU 的吞吐量提高了约 60%。

• 通过自动扩展、直接入口和加速容器启动，在大范围日间流量高峰下保持稳定的延迟。

除了推理，Superhuman 还采用了 Lakebase，这是 Databricks 提供的全托管 PostgreSQL 服务，原生集成于湖仓架构中，作为内部应用和生产服务的事务性骨干。Lakebase 将 Delta 表同步到低延迟存储中，并在不使用自定义管道的情况下将应用状态写回。这种基于 Lakebase 和 Databricks Apps 的架构，将原本需要数月的特性上线和反向 ETL 项目缩短至几周甚至几小时，同时显著减少了工程团队的值班负担。

这些投资共同展示了像 Superhuman 这样的数字原生公司，如何在消费者规模上同时运行高吞吐量的 LLM 推理和数据驱动的应用，紧密控制延迟、可靠性和成本。

网络安全行业卓越奖：Adobe

Adobe 致力于让每个人在任何地方都能想象、创造并实现任何数字体验。从创作者和学生到小型企业、全球企业和非营利组织，客户选择 Adobe 的产品来构思、协作并提高生产力，推动业务增长并打造卓越的体验。

但在当今的数字世界中，信任是让大胆创意成为可能的关键。信任激发创造力，而这一切始于安全，通过保护每天使用 Adobe 产品的客户和社区。

随着安全数据的体量和复杂性不断增加，Adobe 不断演进其数据驱动的网络安全方法。Adobe 的安全团队利用数据和 AI 工具（包括 Databricks）来实现更可扩展的分析，并提高威胁检测的速度和准确性。

通过将软件工程实践应用于检测工作流程，Adobe 增强了其安全运营的一致性、治理和效率。其结果是显著减少了误报，加快了检测开发，并提高了对大规模数据的分析性能。

这些努力强化了 Adobe 识别和应对不断演变的威胁的能力，并为全球 Adobe 客户提供了安全可靠的数字体验。

恭贺所有 2026 年度行业获奖者：

三井住友银行、Lumen Technologies、特殊外科医院、TrinityRail、百事公司、Ausgrid、英特尔、IBD Invest、Superhuman 和 Adobe。

十位获奖者。一条主线：那些看到数据和 AI 在其领域中潜力并构建了值得庆祝成果的组织。他们的工作推动了整个社区的发展，而这正是我们的目标。

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