Vertical Advantage: Transforming Industries with Lakebase and Agentic AI

垂直优势：利用 Lakebase 和自主 AI 变革行业 | Databricks 博客

跳至主要内容

合作伙伴

2026 年 8 月 27 日

垂直优势：利用 Lakebase 和自主 AI 变革行业

基于 Databricks Lakebase Postgres 的行业专属合作伙伴解决方案

作者：Amit Singh

摘要

• 领先的咨询和系统集成合作伙伴已在 Databricks Lakebase 上构建了生产就绪的解决方案，将深厚的行业专业知识与统一的治理基础相结合，用于运营数据、分析和 AI。
• 行业专属解决方案涵盖金融服务、制造与能源、零售、消费品、旅行与酒店、医疗与生命科学、通信与媒体以及公共部门——从监管变更和欺诈代理到实时理赔、预授权、动态定价和电网智能。
• 每个解决方案均可立即部署，利用 Lakebase 的无服务器 Postgres、亚 10 毫秒的运营服务、零拷贝分支和自主原生内存，缩短洞察与行动之间的距离，将平台能力转化为可衡量的商业价值。

在本系列的第一篇博客中，我们探讨了 Lakebase Postgres 如何重塑企业应用的基础——将运营系统和分析系统之间数十年的鸿沟整合为单一的受控平台。通过将无服务器的 Postgres 事务数据库直接部署到数据和 AI 平台，Lakebase 消除了过去事务与决策之间所需的管道和重复治理。我们介绍了合作伙伴基于该平台构建的跨行业和功能特定的加速器——适用于任何行业的代理记忆、数据库现代化和实时运营的可复用模式。市场反应明确：自发布以来，Lakebase 的采用率以超过我们数据仓库产品的两倍速度增长，目前已有数千家公司正在运行生产工作负载。

但只有当基础能力与特定行业的实际需求相结合时，才能形成竞争优势——银行必须响应并证明其对监管变化的应对，保险公司需要在数分钟内而非数天内完成理赔裁定，医疗服务提供者不能让患者等待预授权，零售商必须在顾客离开前及时补货。这正是我们的咨询和系统集成合作伙伴将平台转化为成果的时刻。在本篇博客中，我们将展示 Databricks 合作伙伴基于 Lakebase 构建的行业专属解决方案，涵盖金融服务、制造与能源、零售、消费品、旅行与酒店、医疗与生命科学、通信与媒体以及公共部门。每个解决方案都结合了深厚的行业专长与 Databricks Lakebase 的运营速度、统一治理和自主就绪能力，且每个解决方案均可立即投入生产。

本文展示了 Databricks Lakebase 上构建的创新合作伙伴解决方案，涵盖以下类别：

• 金融服务
• 制造与能源
• 零售、消费品、旅行与酒店
• 医疗与生命科学
• 通信、媒体、娱乐与游戏
• 公共部门

金融服务

推进分析 Advancing Analytics 的监管变更代理帮助金融服务公司应对监管变化，并通过 Databricks Lakebase 证明其已采取行动。合规团队面临来自 FCA、PRA 和欧盟机构的监管信息量激增，但真正的挑战不仅仅是阅读规则，而是证明变更内容、识别时间点以及公司如何应对。专业代理会监控、解释并检查每项变更的差距，而 Lakebase 则作为事件、分析、草案和决策的系统记录。Unity Catalog 管理代理读取的湖仓架构上下文。最终实现响应速度加快、人工操作减少，并为监管机构提供可辩护的审计追踪。阅读这篇博客了解更多信息。

Bitwise 基于 Databricks Lakebase 和 Databricks 数据智能平台构建的 Bitwise AI 原生理赔运营平台，将碎片化、人工驱动的理赔流程转变为智能、AI 驱动的运营平台。该平台并非取代 Guidewire 或 Duck Creek 等核心保险系统，而是通过作为“工作系统”进行补充，同时 Databricks 作为“智能系统”发挥作用。Lakebase 提供高性能协作工作区，用于理赔受理、调查、文档管理、供应商协调和理赔员活动，并通过 Lakeflow 实现与 Databricks 湖仓的持续同步。平台由理赔知识图谱和 Mosaic AI 代理驱动，可提供实时欺诈检测、严重性预测、准备金建议、文档智能和理赔员助手功能。保险公司可将理赔裁定时间从数天缩短至数分钟，降低赔偿损失和损失调整费用（LAE），消除复杂的 ETL 和 CDC 管道，提高理赔员效率，加速结案周期，最终优化损失率、综合比率和客户满意度。

Capgemini KYC + pKYC 行业加速器 Capgemini 的 KYC + pKYC 加速器是一款基于领域驱动和代理驱动的解决方案，旨在革新 KYC 和 pKYC 流程。通过结合深厚的领域专业知识、数据驱动的自动化和对话式 AI，该加速器简化了客户尽职调查、持续监控和定期重新认证流程。它在湖仓架构上建立了统一的 KYC 数据基础，整合了政策和法规感知推理。该解决方案利用 Lakebase 实现报告管理中的关键流程，显著减少人工操作，加快尽职调查时间表，提升可解释性和可审计性，并为智能 KYC 和 pKYC 运营提供可扩展、面向未来的框架。

Datapao Datapao 超个性化加速器结合 Databricks Genie 和 Lakebase，能够在企业级规模上实现实时、个性化的客户体验。该解决方案将湖仓的分析智能与低延迟的操作服务相结合，使营销、电商和客户体验团队能够以亚秒级响应速度生成定制化推荐、内容和优惠。业务用户可通过 Genie 的自然语言查询探索客户细分并验证个性化假设，而 Lakebase 则为实时应用提供生产级服务层。基于 Unity Catalog 构建，该加速器通过治理合规的客户数据访问，为跨行业实现个性化运营提供了可重复的蓝图。阅读这篇博客以了解更多。

Entrada Entrada 的抵押贷款智能平台将内部流程、Cotality 房产情报、竞争信号和地理空间上下文整合为可操作的视图。原生 AI 洞察揭示隐藏的机会和风险，赋能贷款、承保和风险团队。内置的代理编排和 Lakebase 审计追踪确保每项建议都透明、可审查且完全符合合规要求。通过 Genie 的对话式分析和 Agent Bricks 编排，该平台使组织能够以自然语言查询洞察、整合完整的智能档案，并对客户留存和贷款发放机会做出果断行动。阅读这篇博客以了解更多。

IBM 索赔与承保助手：索赔与承保是客户体验、损失经济学和合规要求交汇的领域。基于 Genie + Lakebase 构建的索赔与承保助手，为理赔员和承保人提供了一个实时决策层：统一的保单、索赔、第三方和文档数据；从提交材料、首次通知损失（FNOL）、医疗记录、估价和通信中自动提取信息；预测性风险评分；以及在人工监督下生成的治理建议。Capgemini 2025 年 11 月《世界云报告》的发现表明，保险公司正在将 AI 代理应用于承保（68%）和索赔处理（65%），但仅有 10% 的金融机构实现了规模化代理部署。这一差距就是机会：在企业级速度下加速决策，同时不牺牲控制或信任。

Impetus Impetus 基于 Databricks 的近实时信用卡欺诈检测解决方案框架，由 Lakebase 和 Genie 提供支持，能够实现高流量交易的低延迟处理。流式管道用于数据摄入和转换，而 Lakebase 提供智能特征以实现快速、可扩展的推理。结合机器学习模型与基于规则的逻辑，可实现精准的欺诈检测，Genie 则提供关于合规和风险数据的对话式洞察。这种统一方法确保了近实时决策、治理智能和可扩展性能，使企业能够在保持透明度、可审计性和便捷洞察访问的同时主动检测欺诈。

Impetus 基于 Databricks Lakebase 的实时理赔处理解决方案：保险理赔处理是保险公司的一项关键职能，涵盖理赔提交、验证、裁定和结算。传统系统通常以孤岛式运作，依赖基于批次的处理，导致审批延迟、数据碎片化和被动决策。Impetus 通过以 Lakebase 为核心的架构革新了这一用例，实时捕获理赔和支付交易，实现高并发下的低延迟、符合 ACID 的操作。借助 Databricks 的统一数据平台，事务数据可直接读写至 Lakebase 以支持实时操作，同时数据同步至 Lakehouse 用于分析、洞察和提升运营效率。阅读这篇博客了解更多。

Indicium AI 企业风险情报为企业高管提供跨业务的持续运营、财务和合规风险可见性。该解决方案基于 Databricks 和 Lakebase 构建，将风险信号统一至受控高管视图中，实时揭示异常并支持对话式根本原因调查。领导者从季度风险审查转向实时决策，治理团队在不牺牲控制的前提下将人工监督工作量减少 30% 至 50%。保险公司、银行和受监管企业强化审计姿态，将事件解决时间从数周缩短至数小时，并释放产能摆脱被动报告。最终实现的风险职能能够与业务同步扩展而非对抗业务。阅读这篇博客了解更多。

Koantek 基于 Ascend AI AppBase 的风险与合规解决方案将 Databricks Apps 和 Lakebase 最佳实践产品化为受控操作应用交付。不断增长的 Lakebase 首选启动套件库基于共享的 Data-Intelligent 启动基础运行，首批包括客户情报、AI 代理运营、风险与合规、工业运营等。每个套件通过 Synced Tables 提供 Unity Catalog 数据，将事务应用状态存储在 Lakebase 中，并通过应用资源、valueFrom 绑定、服务主体权限和声明式自动化捆绑包进行交付。Koantek 添加了使套件超越演示的现场层：垂直模式、授权矩阵、生成捆绑包、QA 测试框架和可证明的证据。阅读这篇博客了解更多。

LTM 风险哨兵是面向银行的早期风险预警系统。在风险往往在爆发前悄然出现的世界中，风险哨兵穿透噪音，检测微弱信号，跨支付、交易和市场变化连接线索，并在账户变为不良前优先呈现有证据支持的风险案例。其智能代理操作确保零警报被忽略、延迟或丢失，每个信号从创建到关闭全程受控。该系统基于两个平台构建：Databricks 和 LTM 的 BlueVerse。LTM BlueVerse 是一个低代码/无代码 AI 平台，拥有预构建可重复使用代理的市场。风险哨兵利用 BlueVerse 的预构建代理和工具，并与 Databricks 平台无缝集成。该应用部署在 Databricks Apps 上，使用 Lakebase 进行配置和令牌管理，Lakehouse 用于数据存储，AI Gateway 用于 LLM、护栏和限速，LLM-as-Judge 用于评估，最终通过 Unity Catalog 实现治理和企业级安全。阅读这篇博客了解更多。

LTM 的网络风险导航仪是 LTM 推出的一项解决方案，旨在解决保险行业的一个核心挑战——为承保人和风险顾问提供统一的、可直接用于决策的网络风险情报。该平台提供全面的洞察，例如网络风险暴露摘要、损失潜力指标、同行基准对比视图和保险覆盖建议，从而在与客户互动期间实现更深入的风险对话和更快的决策。该应用以 Lakebase 作为事件处理和分析的核心骨干，构建了一个统一的应用层，可从多个内部和外部数据源中获取数据。前端用户的输入直接在 Lakebase 中被捕获和处理，Lakebase 协调 API 调用、管理分析处理，并将模型输出和洞察整合到一个受控的统一层中。依托 Databricks 生态系统，该架构消除了多跳数据传输，降低延迟，实现实时、数据驱动的网络风险咨询，使承保人能够规模化地做出更快、更明智的决策。阅读这篇博客了解更多内容。

LTM 的客户为中心：客户为中心展示了银行如何利用 Databricks Genie 和 Lakebase 将客户为中心的理念落地，从而推动可衡量的业务成果。它将核心银行、银行卡、交易、服务和数字渠道的客户数据统一到一个受控的 Lakebase 中，创建一个可操作的客户档案。Genie 使客户经理和营销分析师等角色能够以对话方式与客户洞察进行交互，优先处理最佳行动方案，并基于数据生成有理有据的营销活动。监督代理通过分配客户、推荐产品和生成外呼脚本来实现成果落地，帮助银行提高客户钱包份额、优化产品组合、降低客户流失率，并在规模化层面提升客户体验。阅读这篇博客了解更多内容。

Polestar Analytics WealthPulse 是专为独立理财顾问（RIA）机构打造的 AI 驱动的财富管理运营平台。它可自动从 35 多家供应商的 7 类数据源（托管机构、CRM、计费、合规、市场数据等）中提取、整合并运营数据。其 118 个 KPI 逐步解锁引擎在数据源连接时提供更深入的分析，而专为不同角色设计的仪表板包括：IT 运维管理员（管道健康）、财务顾问（家庭分析）和机构领导（机构级 KPI）。该平台利用 Databricks Lakebase 作为底层数据存储，Unity Catalog 进行治理和血缘追踪，Mosaic AI 进行机器学习模型训练（如流失风险、投资组合优化），并使用 Databricks Genie 实现平台范围内的对话式 AI。阅读这篇博客了解更多内容。

Wipro Wealth AI：WealthAI 是一个全面的人工智能驱动平台，覆盖整个财富管理生命周期——从增强财务顾问体验、深化客户互动到加速中后台运营。该平台基于多智能体、可扩展的架构，利用 Databricks Lakebase/Lakehouse，实现实时分析、受控数据访问和智能体的弹性编排。WealthAI 在交易监控、交易中断分析和 SAR 流程中应用先进的营销分析、个性化产品推荐和自动化。对于财务顾问，它可生成高质量的提案、个性化的市场研究和顾问内容。借助 Databricks Genie 实现的对话式分析和强大的模型与数据治理，WealthAI 提升效率、合规性、数据质量、顾问生产力和整体业务卓越性。观看演示并阅读博客以了解更多信息。

Zeb zeb Agentic Lakebase 金融服务业解决方案是 Databricks "智能体数据库"定位的产品化实现，采用以智能体为中心的模式进行操作。AI 智能体接收一个限定范围的 Lakebase 环境作为其持久内存和事务运行时，并配备查询、执行、演化模式和数据摄入的工具。该平台运行于两种模式：Greenfield 模式下，智能体根据业务提示创建 Lakebase、设计数据模型、生成应用程序代码并自动部署 Databricks 应用；Brownfield 模式下，智能体从 Lovable、Bolt、v0 或 Cursor 等平台摄入现有原型，推断模型并迁移至生产环境。与仅提供只读上下文的方案不同，zeb 赋予智能体完整的事务所有权。阅读此博客以了解更多详情。

制造业与能源

Aimpoint Digital 的 Energy Intelligence 应用程序帮助能源、公用事业和人工智能基础设施组织将碎片化的运营数据转化为更快、更智能的行动。该应用基于 Databricks 构建，通过 Lakebase 实现近实时运营更新，将实时遥测数据、资产状态、历史背景、工作流协调和人工智能辅助调查整合到统一的受控体验中。团队可以更早发现异常，以更高信心调查问题，并在不依赖分散工具或人工交接的情况下更快响应。其结果是一种更具韧性的运营模式，提升可视性、加速事件响应、减少人工操作，并为从原始信号到受控决策的转化提供切实可行的路径。

Celebal Technologies CT Vision 通过将操作数据库保留在 Databricks 工作区的 Lakebase 中，重新定义企业人工智能架构。该平台不再依赖 RDS 等外部数据库，而是在单一安全边界内统一人工智能计算、存储、治理和事务操作。这种架构减少网络复杂性，降低合规摩擦，简化部署并提升可审计性。通过利用 PostgreSQL JSONB 模式，CT Vision 使人工智能模型和 KPI 结构能够在不进行破坏性数据库迁移的情况下持续演进。该平台提供可扩展的企业级视频智能解决方案，实现更快部署、更强治理、更简化的基础设施管理以及对持续演进的人工智能工作流的无缝适应性。阅读此博客，了解统一的 Databricks 原生架构如何简化企业人工智能运营并加速创新。

Datapao Datapao 的实时供应链智能平台将运输、生产、库存和风险统一到 Databricks 上的实时视图中。当出现中断时，受影响的货物会立即被标记，自动重新路由，影响会在数秒内追踪到工厂车间——将原本需要数天在多个系统间混乱处理的问题，转化为即时的、有依据的决策。该平台基于 Lakebase 构建，实时运营状态和分析层共享统一基础，使其从第一天起就具备 AI 就绪能力，而非需要数月集成。它适用于任何运输方式——海运、空运、铁路、公路，并能运行假设情景模拟，使团队在做出承诺前即可测试决策。阅读这篇博客了解更多。

特拉华州 基于 Databricks 的下一代 MDMS——可扩展、可信的计量数据：公用事业公司面临越来越大的压力，需要处理海量智能电表数据，同时确保准确性、合规性和运营洞察。特拉华州基于 Databricks 的计量数据管理系统（MDMS）将所有前端和遗留系统的数据整合到 Lakebase 中，作为持久、可信的系统记录。基于 Lakehouse 架构，它实现了可扩展的数据摄入、标准化和验证，可在近实时状态下处理数十亿次读数。Unity Catalog 提供端到端的治理和血缘追踪，确保组织内法规合规性和数据一致性。Genie 使业务用户（从客户服务到现场运营）能够通过自然语言访问洞察。与传统 MDMS 平台相比，这种方法提供了更高的可扩展性、更低的成本和更快的洞察访问速度，从而提高计费准确性、降低运营成本，并实现更智能的电网运营。

特拉华州（Em）powering 通过 Genie 与 Lakebase 赋能连接的员工：特拉华州通过将工厂数据转化为对话式体验，使操作员、工程师和工厂经理能够更快地做出数据驱动的决策。通过与广泛 OT 合作伙伴生态系统集成，实时 OT 数据直接捕获并上下文化到 Databricks Lakehouse 中，创建 IT 和 OT 系统的统一视图。Lakebase 作为可靠、高吞吐量工业数据的持久基础。通过 Genie，用户可以使用自然语言查询性能、质量和停机时间，而无需依赖静态仪表板或工程支持。Unity Catalog 确保所有数据和交互的安全、受控访问，并具备完整的血缘追踪和可审计性。结果是更快的根本原因分析、改进的可追溯性、减少停机时间，同时为 MES 现代化和工业 4.0 用例提供可扩展的基础。

Diggibyte LakePulse - 由 Databricks Lakebase 提供支持的实时制造智能：LakePulse 是基于 Databricks 构建的实时制造运营平台，旨在弥合运营数据与一线行动之间的差距。通过结合 Databricks Lakehouse 的分析能力与 Lakebase 的低延迟服务功能，LakePulse 将实时 KPI、设备健康状况洞察、运营警报和近期工艺趋势直接传递给操作员、主管和工厂经理。该平台支持即时警报通知、快速确认工作流程以及跨设备的无缝移动访问。借助 Unity Catalog 的统一治理，LakePulse 将制造数据转化为可操作的智能，使组织能够提升响应能力、减少停机时间、提高运营效率，并加快车间决策速度。阅读这篇博客了解更多。

Diggibyte LakeForge - 基于 Databricks 的制造应用现代化：LakeForge 是基于 Databricks 构建的统一制造执行与智能平台，旨在无缝整合运营交易、业务流程和企业分析。通过将 Databricks Lakebase 作为交易基础，LakeForge 以低延迟性能驱动生产流程、库存移动、质量流程和运营应用，同时持续与经过整理的 Lakehouse 数据同步，用于高级分析和人工智能。通过消除运营系统与分析平台之间的数据孤岛，LakeForge 创建了一个连接的数字制造生态系统，使应用、洞察和决策基于相同的可信数据基础运行。其结果是实现更快的创新、提升流程可见性、增强运营敏捷性，并实现规模化的智能制造。阅读这篇博客了解更多。

IBM 供应链智能中心：供应链智能中心（Lakebase）使组织能够在整个供应链上构建人工智能驱动的智能层，将来自 ERP、TMS、WMS、MES、EDI 和供应商系统的数据统一到单一可信基础中。基于 Databricks Lakehouse 构建，它提供实时可视性、预测性洞察和自动化建议，以平衡供需关系。从预测严重天气等中断事件到根据生产计划优化零部件可用性，该平台推动主动的数据驱动决策。通过连接计划、采购和物流，它将碎片化的运营转变为协调、韧性强且响应迅速的供应链，从而提升服务水平、降低风险并创造可衡量的商业价值。

IBM 现场服务代理助手：现场服务代理助手通过实时、情境感知的智能技术，为现场团队提供无须手动操作的指导、诊断和自动化文档记录功能，所有功能均可直接集成到现有的EAM平台中。通过整合资产数据、工单和企业知识库，该解决方案支持引导式检查、维修流程和备件推荐，同时通过语音交互无缝记录操作过程。该方案基于安全且受控的AI平台构建，确保可追溯性和人工监督机制。该解决方案可缩短平均修复时间，提高首次修复成功率，减少行政负担，并增强安全合规性，同时保留关键知识，实现更高效、信息更全面且更具韧性的现场运营。

IBM 无人机运营控制平面：该平台以地图为核心，将资产、工单、无人机影像和环境数据统一到一个可信的基础设施健康视图中。基于Databricks Lakebase构建，该平台可摄入并优化SCADA、EAM/CMMS、天气和媒体数据，用于风险评分、植被分析和预测性洞察。自动图像分类功能可将无人机照片直接关联到资产和工单，消除人工流程，实现异常检测和维护优先级排序。通过主动识别植被侵入和资产风险，该解决方案可提高检查可追溯性，加快问题处理速度，优化资源规划，减少停电情况，并提升安全、合规性和电网韧性。

Infosys Energy.AI - 生产优化：Energy.AI 通过AI驱动的工程和基于Databricks的数据智能平台优化油井性能。该方案整合SCADA、历史记录和企业数据，实现快速部署、概率预测、实时监控和预测性流量保障。工程师可通过Databricks应用接收洞察和模型输出，同时LangGraph与Lakebase结合，实现可扩展的、有状态的代理工作流，并设置人工审批检查点。该解决方案可提高预测准确性，减少干预时间，降低提采成本，推动高效且数据驱动的生产运营。

Koantek 智能运营基于Ascend AI AppBase，将Databricks应用和Lakebase最佳实践产品化为受控的操作应用交付方案。一个不断增长的以Lakebase为核心的入门套件库基于共享的数据智能基础架构运行，首批包括客户洞察、AI代理运营、风险与合规、工业运营等模块。每个套件均通过Synced Tables提供Unity Catalog数据，将事务性应用状态存储在Lakebase中，并通过应用资源、valueFrom绑定、服务主体权限和声明式自动化包进行交付。Koantek增加了现场层，使套件超越演示阶段：包括垂直模式、授权矩阵、生成的包、QA测试工具和可证明的证据。阅读这篇博客以了解更多内容。

Lovelytics Gridlytics：Lovelytics Gridlytics AI 加速器通过将环境和资产性能数据与 Databricks Lakehouse 和 AI 模型的强大功能相结合，实现主动风险评估并确保系统弹性。由 Lovelytics 与 Databricks 联合开发的 Gridlytics AI 是一款专为现代化电网运营设计的加速器。通过将孤立数据（包括环境信号、资产性能和现场指标）统一到治理良好的 Lakehouse 架构中的单一“全景视图”，它实现了主动风险评估和更快的决策。该解决方案利用生成式 AI 和预测分析来自动化人工流程、模拟停电场景并提供自然语言查询。关键优势包括效率提升高达 30% 和生产力提升 20%，帮助公用事业公司从被动维护转向以数据驱动的现代能源需求弹性策略。观看此演示了解更多信息。

Lovelytics Dronelytics：Dronelytics 是基于 Databricks 数据智能平台构建的端到端空中情报加速器。它自动化无人机图像的摄入和处理，以简化输电、配电和可再生能源领域的资产健康检查。通过利用智能代理 AI 和计算机视觉，该解决方案能够以高达 40% 的识别速度提升，识别关键缺陷（如涡轮裂纹和损坏的绝缘子）。该平台通过 Unity Catalog 将孤立的无人机数据统一到安全的“单一全景视图”，实现预测性维护和优先级调度。这种集中式架构减少了人工操作和重复的现场作业，每种资产类型每年可带来约 75 万至 90 万美元的劳动力效率提升。观看此演示了解更多信息。

Lovelytics Veglytics：Veglytics 是基于 Databricks Apps 构建并由 Lakebase 提供支持的端到端植被管理解决方案。它通过使用专为数据模型和自动化管道设计的系统，整合 LiDAR、航拍图像和资产数据生成高分辨率风险洞察，从而加速实现价值。该平台通过统一仪表板和高性能 3D LiDAR 可视化增强可见性，使公用事业公司能够从被动维护转向主动维护。通过整合 AI 辅助规划和集成的作业团队流程，Veglytics 显著提高了运营效率。这实现了更快的工作订单生成和针对性的树木修剪，最终降低野火风险、确保合规性并优化数百万美元的年度运维支出。观看此视频了解更多信息。

Lovelytics Meteolytics：Meteolytics 是一款高性能分析解决方案，旨在将复杂的气象数据转化为可操作的商业智能。基于 Databricks 平台构建，它整合了分散的天气数据源，为能源和公用事业公司提供关于供需和气候影响的预测洞察。该工具具备地理空间映射、自动化警报和情景模拟功能，以保护基础设施并优化可再生能源电网。通过将实时天气数据流与运营数据集成，Meteolytics AI 帮助组织减少运维支出，并通过交互式可视化为气象学家节省高达 30% 的时间。观看此视频了解更多信息。

Lovelytics Windsights：Windsights 是基于 Databricks 数据智能平台构建的 AI 驱动预测性维护加速器。通过将高频 SCADA 遥测数据、气象数据和航拍图像统一到受控的湖仓一体架构中，使能源企业能够从被动维护转向主动资产管理。利用定制的深度学习模型和大语言模型，Windsights 能够识别复杂的故障模式，在部件退化发生前进行预测。这种方案可将风机停机时间减少 35% 至 50%，并通过基于状态的计划性干预显著降低运维成本。通过用户友好的 Databricks 应用程序交付，该解决方案可优化机队性能、提升技术人员安全性和延长风电资产整体寿命。观看此视频了解更多信息。

Lovelytics Energylytics：Energylytics 是 Lovelytics 开发的统一 AI 智能平台，旨在现代化能源交易。该平台基于 Databricks 数据智能平台构建，将市场价格、天气模式和电网状态等分散数据集中到单一可信数据源。通过用实时可视化和预测分析取代人工电子表格，该平台帮助能源企业优化交易决策并管理风险。Databricks Genie 和 Agent Bricks 等关键功能实现自主报价打包和自然语言查询，可能为能源交易团队带来 2000 万至 8000 万美元的增量利润，同时显著提升运营效率。观看此视频并阅读此博客了解更多信息。

Perficient Battery Passport AI（BPAI）追踪电动汽车电池数据从工厂到回收的全生命周期：对电池健康状况进行评分、预测使用寿命，并在销售点为汽车 OEM 和电池生命周期利益相关者提供经验证的电池遥测数据。分析计算在湖仓一体架构中执行，而 Lakebase（Databricks 的托管 Postgres 事务引擎）则将 BPAI 转变为高度交互的用户体验。从 Delta 同步到 Lakebase 的精选健康评分、遥测数据和服务历史，通过标准 Postgres 连接实现亚秒级延迟读取：车队仪表板、电池级遥测数据和服务洞察，所有数据实时呈现。警报分类通过实时写入 Lakebase 并与 Postgres 咨询锁协调，使运营状态与产生它的分析数据紧密关联。经销商可通过 VIN 在柜台毫秒级获取经验证的电池护照；代理可通过事务性操作实时读写决策；合作伙伴和市场平台可按需获取再销售级电池遥测数据，所有功能均通过统一平台实现，通过 Unity Catalog 进行治理，无需额外运行操作数据库。

Solita Solita的能源管理基础架构包含Databricks参考架构和参考数据模型，帮助能源密集型制造商整合公用事业数据，建立清晰的基准并实现预测性预测。该架构基于Databricks数据智能平台构建，将工厂遥测和计量数据组织为符合ISA-95标准的资产层级。通过Unity Catalog进行治理并使用Lakebase作为操作存储，该加速器处理时间序列数据以跟踪如单位能耗（SEC）等指标。这一实用基础为能源管理者提供了优化设施负载、降低成本、简化合规报告并实现具体碳减排目标所需的精准洞察。阅读这篇博客了解更多。

Solita的已安装设备基础架构包含Databricks参考架构和参考数据模型，帮助设备原始设备制造商（OEM）和资产密集型运营商在统一的受控基础架构下整合混合车队数据。该架构基于Databricks数据智能平台构建，使用行业标准资产模型整合机器遥测数据和服务记录。通过Unity Catalog进行治理并使用Lakebase作为操作存储，该加速器提供清晰的实时车队性能和可用性视图。这一实用基础为能源管理者提供了优化设施负载、缩短价值实现时间的结构化基础，同时为团队提供交付数字服务（如预测性维护、资产实时视图和服务规划工具）的坚实基础。阅读这篇博客了解更多。

Syren Cloud基于Databricks Lakebase的实时订单可视化：一家领先的印度全球电力和配电变压器制造商需要实现跨越售前、设计、制造、检验和发货等生命周期的实时订单跟踪和端到端可视化，但数据分散在多个孤立的企业系统中。Syren专家基于Databricks构建了一个双面全栈门户：面向客户的B2B门户为外部客户提供实时订单跟踪，以及面向内部的跟踪系统供11个工程和运营角色使用。Databricks Lakebase作为单一操作数据库，处理实时应用写入并提供通过计划同步复制的ERP来源黄金数据，无需单独的OLTP数据库和自定义CDC管道。该方案将三个传统系统整合为一个，为客户提供与内部团队一致的低延迟统一订单视图。了解更多关于Syren在Databricks上的专家解决方案。

Tredence T-Discovery制造解决方案：Lakebase实时特征工程加速器。T-Discovery利用智能代理AI解决实时机器学习中最困难的部分：确定需要构建哪些特征。领域专家通过自然语言描述业务目标；Milky Way的智能假设发现引擎在湖仓中探索，生成特征假设，并通过与标记结果的验证来筛选候选特征——取代了数周的手动笔记本探索。输出结果为带有Unity Catalog元数据和主/外键定义的可生产特征，可由Spark实时模式执行并由Lakebase在线特征库提供服务。T-Discovery负责发现、构建SQL并验证。Databricks平台处理其余所有工作。

Zeb zeb 制造与能源领域智能湖库系统是 Databricks "智能体数据库"战略的产品化实现，采用原生智能体架构。AI 智能体通过 Lakebase 环境获得持久化记忆和事务性运行时，配备数据查询、执行、模式演进和数据摄入工具。系统运行两种模式：Greenfield 模式下，智能体根据业务指令自动部署 Lakebase、设计数据模型、生成应用代码并自动部署 Databricks 应用；Brownfield 模式下，智能体可从 Lovable、Bolt、v0 或 Cursor 等平台导入现有原型，自动推断模型并迁移至生产环境。与其它方案仅提供只读上下文不同，zeb 赋予智能体完整的事务性控制权。阅读这篇博客了解更多详情。

零售、CPG、旅行和酒店业

Avanade 零售虚拟试衣间解决方案：英国领先时尚零售商通过基于 Databricks Apps、Lakehouse 和 Lakebase 的智能体 AI 解决方案，革新了虚拟试衣间流程。传统人工分散的试衣记录和图片收集流程，被实时交互式体验取代。技术人员在试衣过程中即时记录观察结果并拍摄照片，AI 立即进行转录、结构化和内容增强。该方案通过 Unity Catalog 管理并依托 Lakebase 处理运营工作负载，统一事务数据和分析数据，实现与供应商系统的无缝集成。此方案消除了会后重复工作，降低资源需求，加速供应商沟通，同时为 AI 驱动的产品开发奠定可扩展基础。

Celebal Technologies 航空动态定价加速器：该方案利用 Databricks Lakebase 将定价流程从被动响应转变为实时营收智能能力。Databricks Lakehouse 提供需求预测、弹性建模、竞争情报和价格优化的分析基础，而 Lakebase 则提供执行市场决策所需的运营层。零拷贝 Lakebase 分支支持场景模拟，事务记录管理定价提案、审批流程、决策日志和 Genie 会话状态。平台通过亚10毫秒级读写速度和原生 Unity Catalog 治理，实现定价全生命周期的洞察到行动连接。阅读这篇博客了解 Lakebase 如何弥合定价智能与运营决策之间的差距。

CI&T Reflex：POS数据激活解决方案——从报表到反射：Databricks Lakebase与Agent Bricks如何重塑零售与CPG行业的决策延迟 Reflex可在90秒内将POS数据转化为行动，基于Databricks Lakebase与Agent Bricks构建。无需Kafka、无需Debezium、无需夜间ETL。零售行业过去十年专注于优化仪表板，但交易与决策之间的差距仍以小时为单位衡量。真正的瓶颈在于架构层面：OLTP与OLAP系统分属不同体系，依赖脆弱的中间件连接。Databricks Lakebase消除了这一障碍——POS交易可在60秒内抵达Lakehouse，无需Kafka、无需Debezium、无需夜间ETL。结合Agent Bricks，监控不再依赖人工：自主代理可检测缺货、起草补货订单，并在店员注意到空货架前触发降价。这构成了Reflex的基础——CI&T为零售与CPG行业打造的运营模式，使数据基础设施成为反射，而非报表。阅读本博客了解更多。

Cognizant LiveLink——基于Databricks Lakebase的实时VIP购物车救援（VIP救援加速器） 零售商已掌握高价值客户的数据（购物车价值、生命周期价值、客户层级、购买历史），但这些数据仅在夜间批量处理时才被整合，远晚于关键时刻。该加速器在Databricks上弥合了这一差距。实时应用与自助终端签到数据直接进入Lakebase（托管PostgreSQL），Unity Catalog联邦机制将它们与Delta Gold中的历史客户价值数据整合——无需流式传输管道、无需反向ETL、无需数据副本。一个统一的受控视图可驱动门店经理仪表板、高管AI/BI Genie工具，以及店内员工信号，将客户离开时的VIP购物车转化为实时挽回的收入。阅读本博客了解更多。

Datasentics：基于Databricks Lakebase的实时定价决策 零售定价涉及数千种SKU，但多数团队仍依赖竞争对手数据和直觉进行决策。利润被白白浪费，价格变动的影响仅在损益表中滞后体现，而非通过模拟提前预判。PriceWise按产品建模需求与价格弹性，预测价格变动对收入、利润和销量的影响，并在零售商规则框架内为不同客户群体推荐定价策略。Lakebase的交互层正是其价值所在。PriceWise运行于托管PostgreSQL数据库，持续从Unity Catalog同步定价与产品数据，使所有模拟与价格查询在毫秒级响应，同时确保数据在Databricks内完全受控。A/B测试验证了效果：试点市场实现36%收入增长，推广后持续增长12%，利润率提升最高达5%，一个生产级定价项目每年带来47万欧元收益。基于规则的工具通常仅实现个位数增长。

Infocepts OptiStoreAI 是一套基于人工智能的零售解决方案，能够与现有门店运营无缝集成，从而提升运营效率、减少停机时间并提升顾客体验。凭借其原生 Databricks 架构（包括 Unity Catalog、Lakehouse、Lakebase、MLOps、AI/BI 仪表板和 Databricks 应用），OptiStoreAI 可快速识别表现不佳的门店，提供全面的诊断分析、影响评估、面向门店的主动预警及建议，通过 AgentBricks 和 AI/BI Genie 防止销售损失。利用 OptiStoreAI 解决零售网络中的多种场景，包括门店绩效、门店开业风险、扩张智能、陈列合规性及门店辅助等。观看此演示视频了解更多信息。

Koantek 基于 Ascend AI AppBase 的客户情报解决方案将 Databricks 应用和 Lakebase 最佳实践产品化为受控的运营应用交付。不断增长的 Lakebase 首选入门套件库基于共享的智能数据基础构建，首批涵盖客户情报、AI 代理运营、风险与合规、工业运营等场景。每个套件均通过 Synced Tables 提供 Unity Catalog 数据，将事务性应用状态存储于 Lakebase，并通过应用资源、valueFrom 绑定、服务主体权限和声明式自动化包进行交付。Koantek 增加了现场层，使套件超越演示阶段：垂直模式、授权矩阵、生成的包、QA 测试框架和可验证的证据。阅读此博客了解更多信息。

LatentView Analytics 的 CatalogMate 是 LatentView 推出的智能内容引擎，旨在扩展产品内容并加速零售增长。随着 AI 驱动的发现门户重新定义消费者搜索、比较和购买方式，CatalogMate 将多模态产品说明书解码为高绩效且符合品牌规范的产品详情页（PDP）文案，消除人工瓶颈。其核心基于 Databricks Lakebase，作为低延迟的运营数据层，该层以 Postgres 原生事务性存储为基础，为每次生成提供实时、结构化的商品和品牌属性支撑，确保文案始终基于当前商品目录而非过时导出数据。由于 Lakebase 在 Databricks 平台上直接统一了这些运营数据，CatalogMate 能持续更新内容，根据季节性需求调整策略，并整合实时客户反馈以保持商品的可发现性，实时将更新内容和互动信号写回原始数据源。内置的人机协作层确保文案编辑人员始终掌握控制权，所有输出内容在上线前均需经过验证和批准。它连接 Lakebase 中的品牌管控规则，并在整条流程中强制执行品牌与法律合规性。CatalogMate 经过 SEO、GEO 和 AEO 优化，专为在 AI 驱动的发现渠道中最大化可见性而设计。由 Databricks 提供支持，从 90 天价值验证到全球规模部署。阅读此博客了解更多信息。

Lingaro T-Ops Twin：Databricks Lakebase 是 T-Ops Twin 的运营系统记录，T-Ops Twin 是一款模块化运输指挥中心和数字孪生系统，专为全球快消品物流设计，将实时可视性、受控工作流程、审批流程、承运商协作和分析整合为统一的运营模式，覆盖多地区、多模式、多承运商网络。Lakebase 提供近实时数据通道，存储工作流/运输/任务更新、搜索和文档元数据以及实时孪生体的地理空间快照。T-Ops Twin 解决了分散数据和流程带来的挑战，这些数据和流程分布在 TMS、ERP、电子邮件、电子表格和承运商渠道中；解决因责任不明确导致的延迟、被动异常处理和长周期时间问题，以及手动、冗长的审批流程和薄弱的阈值控制问题。阅读这篇博客了解更多信息。

Lovelytics SKUlytics：SKUlytics 是 Lovelytics 推出的战略零售情报平台，将离散数据转化为可衡量的竞争优势。通过将宏观市场情报与SKU级精度统一，该平台赋能团队提升销售业绩并超越竞争对手。平台聚焦四大核心支柱：品牌可见性、用户参与度、转化率和优化，追踪关键驱动因素如SEO排名、内容健康度和库存可用性。这些洞察带来可量化的企业价值，实现高达98%的货架可用率（OSA）、20%的ROAS提升以及95%的数据流自动化。最终，SKUlytics 将媒体和定价数据进行协调，优化客户体验并保护利润率。观看此演示并阅读这篇博客了解更多信息。

Lovelytics Merchlytics - 零售商品管理的数据产品：Merchlytics 建立了基础数据基础设施，消除人工对账，提供销售和业绩的统一360度视图。该套件通过AI驱动的预测实现可量化价值，优化补货点以减少缺货和过剩库存。通过利用供应商评分卡和组合优化，团队可以精简SKU并使本地化库存与特定需求模式对齐。最后，该平台通过情景规划最大化定价与促销效果，减少利润流失并确保所有渠道的最佳价格点。观看此演示了解更多信息。

Manuka Manuka TwinOS：Manuka 的 TwinOS 是基于 Lakebase 构建的原生 Databricks 零售和CPG数字孪生系统，旨在将运营数据、分析智能和AI驱动的行动整合到一个平台中。它创建了商店、供应商、库存、促销、分销和履约流程的实时模型，然后将该模型连接到 Lakehouse 分析和对话式决策体验。以 Lakebase 作为低延迟的运营骨干，TwinOS 实现供应链、商品和商业团队的实时监控、情景模拟和智能工作流。最终成果是一个受控且可投入生产的决策操作系统，帮助零售商和CPG品牌更快地从洞察转化为行动。监控。预测。决策。行动。观看此演示并阅读这篇博客了解更多信息。

MathCo Lakebase加速器用于实时营销组合建模（MMM）：要满足实时MMM的需求，仅依靠更先进的模型是不够的。它需要专用的基础设施。企业面临三个关键问题：缺乏持久化的数据和上下文层、缺乏决策过程中的低延迟访问能力，以及无法在大规模上实现可复用的数据产品。MathCo的解决方案——持续运行的MMM，通过Lakebase加速器直接解决了这些问题。基于Lakebase、Delta和Unity Catalog构建的统一数据与上下文架构，为数据治理和复用提供了坚实基础。HTAP驱动的表结构支持实时查询和模拟。应用与消费层提供实时仪表盘和嵌入式决策智能，而决策智能与代理层则自动化场景规划和预算优化，通过实时Lakebase驱动的应用程序，使消费量提升了90%。阅读这篇博客了解更多。

Sigmoid Analytics营销预算优化：一家全球饮料企业的场景规划平台因交易型MLAPI和UI数据库在Azure PostgreSQL上被隔离，完全独立于其核心Databricks分析和GenAI工作负载，导致严重的运营摩擦。这种架构分裂需要自定义连接器，造成不被支持的基础设施缺口，并在分析洞察与运营激活之间引入24至48小时的延迟。为消除这些摩擦点，该企业迁移到由Databricks Lakebase原生支持的Sigmoid LatticeIQ。这一转变在单一Unity Catalog治理平面下统一了平台，通过无连接器的Spark集成，彻底消除了两个定制ETL管道。因此，该解决方案实现了UI查询延迟低于10毫秒，使规划者能够更快决策，营销投资回报率提高50%，数据覆盖率提升30%。

Sigmoid Analytics原生AI CDP：一家领先的快消品企业因运营消费者画像数据与Databricks上运行的分析模型相互隔离，导致严重的运营延迟。这种割裂架构需要自定义ETL管道，引入24至48小时的延迟缺口，并对相同消费者记录产生双重治理负担。为解决这些瓶颈，该公司部署了Sigmoid LatticeIQ，利用Lakebase作为消费者数据平台的操作服务层。LatticeIQ的同步表成功实现了低于10毫秒的查询延迟，而Moonlink CDC消除了两个定制管道。这一统一框架处理了超过100万条唯一记录，实现了92%的画像准确率。

Sigmoid Analytics智能S&OP预测：一家高端快消品企业在尝试直接从Databricks金表向运营分析师提供需求预测洞察时，遇到了无法接受的用户界面延迟。启动传统独立运营数据库将需要构建新的ETL管道，引入显著的维护开销和数据新鲜度滞后。为解决这些瓶颈，该公司部署了Sigmoid LatticeIQ作为统一数据库服务层。通过3个每周Databricks工作流作业和Mosaic AI Agent Bricks驱动，该架构消除了所有独立ETL基础设施。这种配置实现了交互式低于10毫秒的UI查询延迟，同时实现了按需扩展的成本效率。

Zeb Zeb Agentic Lakebase 为零售、CPG 和旅行及酒店行业提供了一种产品化的原生代理模式，实现了 Databricks "面向代理的数据库" 的定位。AI 代理会获得一个限定范围的 Lakebase 环境作为其持久化内存和事务运行时，并配备查询、执行、演化模式和数据摄入的工具。它运行在两种模式下：Greenfield 模式下，代理接收业务提示，配置 Lakebase，设计数据模型，生成应用程序代码，并自动部署实时 Databricks 应用；Brownfield 模式下，代理从 Lovable、Bolt、v0 或 Cursor 等平台摄入现有原型，推断模型并迁移至生产环境。与仅提供只读上下文的方案不同，zeb 赋予代理完整的事务所有权。阅读这篇博客了解更多。

医疗健康与生命科学

CitiusTech 元数据驱动摄入框架（MDIF）与数据质量：医疗组织在从电子健康记录（EHR）、付款人系统、实验室和第三方平台等多样化来源摄入和整合数据时面临日益增长的挑战，这些数据以 RDBMS、CSV、HL7、EDI 和 FHIR 等多种格式存在。缺乏标准化编排会导致冗余管道、高工程投入、数据质量不一致，以及在并购或源系统升级期间模式演进带来的风险增加。CitiusTech 的集成元数据驱动摄入框架（MDIF）和数据质量解决方案，基于 Databricks Lakebase，通过配置驱动的方式实现源系统接入、验证和治理。借助中央元数据仓库、直观的用户界面、基于 ADF 的编排和 Databricks 笔记本，它简化了接入流程并提升了 Lakebase 数据的信任度。阅读这篇博客了解更多。

Cognizant No More Waiting on Care：使用 Databricks Lakebase 实现实时预授权：在利用率管理中，预授权决策常常会阻碍提供者的流程，因为分析型湖仓表并未针对即时点查询进行构建。HealthCare Utilization Management 平台通过采用 Databricks Lakebase 解决了这一问题——这是一个完全托管的、与 Postgres 兼容的运营层，原生通过 Unity Catalog 进行治理。同步表将近实时地将黄金层的资格、福利、提供者和临床指南数据复制到 Lakebase，而只读副本和自动扩展则可吸收高并发的提供者流量。结果：亚毫秒级的授权查询、更快的临床决策，以及跨越运营和分析工作负载的单一治理架构——无需单独管理的数据库。阅读这篇博客了解更多。

Manuka AI CareIQ 是 Manuka AI 基于 Lakebase 构建的原生 Databricks 解决方案，适用于行为健康、自闭症服务和 ABA 治疗。它将临床运营、收入周期、人员配置和患者参与整合为一个实时、决策就绪的系统。CareIQ 创建了患者、提供者、授权、会话、索赔和付款人互动的实时运营模型，并将其连接到湖仓分析和 AI 驱动的工作流程。Lakebase 支持对利用率、授权泄露、人员配置能力、付款人表现、排班和代理工作流程的监控。Genie 动态对话界面支持自然语言查询和操作，帮助提供者提高利用率、减少收入流失，并为儿童和家庭提供更好的结果。观看此演示了解更多。

Persistent Systems CRO Analytics in a Box：CRO Analytics in a Box 是一个原生基于 Databricks 的加速器，能够将来自多个 CRO 和申办方系统的临床、运营、质量和财务数据整合到一个受管控的 Lakehouse 中。通过采用勋章架构（medallion architecture），它将原始的实时和历史数据转化为标准化的、可直接用于业务的分析产品，用于研究监督、站点绩效、入组、质量和财务分析。Databricks Genie 和 AI/BI 提供对话式和基于仪表板的洞察获取方式，而 Lakebase 则添加了一个操作型的 Postgres 层，用于低延迟服务、工作流应用和写回驱动的操作跟踪。该解决方案不仅能够生成洞察，还能实现运营执行和闭环绩效改进。阅读这篇博客以了解更多。

SunnyData SunnyCoach 用于医疗和生命科学领域，是一个 AI 模拟平台，使付款方和提供方的客服团队能够练习高风险的成员和患者对话——包括索赔拒付申诉、福利覆盖问题、账单争议和分诊电话。平台使用基于语音的 AI 虚拟角色进行模拟，并在几秒钟内提供基于评分标准的反馈，评估共情能力、准确性和合规性。Lakebase 是操作系统的记录系统：每一次对话都会记录会话状态、评分和代理进度，以实现低延迟读取和可恢复的会话，同时这些数据也会流入勋章表中用于项目分析。Databricks 服务端点驱动 AI 虚拟角色和实时反馈引擎，整个流程由 Unity Catalog 全端管控。

Zeb Zeb Agentic Lakebase 用于医疗领域，是一个产品化的、以代理为中心的模式，实现了 Databricks “面向代理的数据库”定位的落地。AI 代理会获得一个作为其持久内存和事务性运行时的 Lakebase 环境，并拥有查询、执行、演化模式和数据摄入的工具。它有两种运行模式。Greenfield 模式：代理接收一个业务提示，部署 Lakebase，设计数据模型，生成应用程序代码，并自动部署一个实时 Databricks 应用。Brownfield 模式：代理从 Lovable、Bolt、v0 或 Cursor 中摄入现有原型，推断模型并迁移到生产环境。与仅提供只读上下文的其他方案不同，Zeb 为代理提供完整的事务性所有权。阅读这篇博客以了解更多。

通信、媒体、娱乐和游戏

Lovelytics Audiencelytics：Audiencelytics 是由 Lovelytics 与 Locality 合作开发的先进受众智能解决方案，旨在革新本地广告。通过利用 Databricks 数据智能平台，它将碎片化的观众数据整合为一个单一的、可操作的资产，供品牌使用。该平台利用生成式 AI 和自动化技术，简化线性和流媒体渠道的活动规划、营销执行和效果衡量。这种集中化方法消除了孤立的工作流程和对昂贵第三方处理器的依赖，显著降低了运营成本。最终，Audiencelytics 赋予广告商精准的定位能力和实时洞察，确保本地媒体活动既高度可扩展又持续有效。观看此视频并阅读这篇博客以了解更多。

Lovelytics Churnlytics：Churnlytics 是 Lovelytics 为通信、媒体和娱乐行业开发的高级预测性分析解决方案，帮助组织应对客户流失问题。该方案基于 Databricks 数据智能平台构建，整合使用模式、账单历史和客户互动等分散数据源，形成统一的用户行为视图。通过应用机器学习模型，Churnlytics 能在客户流失前识别出"高流失风险"用户，使企业能够启动主动的个性化客户保留活动。这种数据驱动的方法使企业从被动响应转向战略预防，通过可操作的实时洞察保护持续收入并提升长期客户生命周期价值。观看此视频了解更多信息。

Wipro Wipro 电信销售与营销加速器：该解决方案通过重新设计完整的客户生命周期（从潜在客户开发、转化到销售、开通、安装、服务及持续交叉销售/升级销售），专门面向电信中小企业（SMB）市场。Wipro 的智能代理AI解决方案结合 Lakebase 和 Genie 技术，实现销售、营销、客户服务和收入管理领域的智能、情境感知决策。通过整合客户360度洞察、倾向性分析、动态定价、实时推荐和零接触交付，电信运营商可实现类似B2C的简便操作，同时确保B2B合规性，推动交易更快达成、提升ARPU值、降低客户流失率并实现SMB业务的可持续全球增长。

Zeb Zeb 通信与媒体智能代理 Lakebase 是一个产品化的原生代理模式，实现了 Databricks "面向代理的数据库"定位的落地。AI 代理会获得一个限定范围的 Lakebase 环境作为其持久化内存和事务运行时，并配备查询、执行、演化模式和数据摄入的工具。该系统运行在两种模式下：Greenfield模式下，代理根据业务提示创建 Lakebase、设计数据模型、生成应用代码并自动部署实时 Databricks 应用；Brownfield模式下，代理从 Lovable、Bolt、v0 或 Cursor 等平台导入现有原型，推断模型并迁移至生产环境。与仅提供只读上下文的方案不同，Zeb 为代理提供完整的事务所有权。阅读此博客了解更多详情。

公共部门

Slalom LakeSpeak：Slalom 的一位公共部门客户正在使用 LakeSpeak（Slalom 的 MCP 驱动型 Brickbuilder 加速器）等人工智能工具，对紧急响应系统进行现代化改造，生成动态实时态势报告。这增强了决策能力，减少人工报告需求，并在灾难期间提供AI助手进行定向数据查询。LakeSpeak 为外部应用、代理和企业用户提供了安全、标准化的接入网关，可暴露 Databricks Genie 和 Lakebase 功能，而无需重复逻辑、破坏治理或重写集成模式。阅读此博客了解更多详情。

Zeb Zeb Agentic Lakebase for Public Sector 是一种产品化的、专为智能体设计的模式，将 Databricks 的 "智能体数据库" 定位产品化。AI 智能体接收一个限定范围的 Lakebase 环境作为其持久化内存和事务性运行时，配备查询、执行、演化模式和数据摄入的工具。它运行在两种模式下。Greenfield 模式：智能体接收业务提示，部署 Lakebase，设计数据模型，生成应用程序代码，并自动部署实时 Databricks 应用。Brownfield 模式：智能体摄入来自 Lovable、Bolt、v0 或 Cursor 的现有原型，推断模型并迁移至生产环境。当其他方案仅提供智能体只读上下文时，zeb 提供完整的事务性所有权。阅读这篇博客了解更多详情。

行动号召

借助合作伙伴解决方案加速数据和 AI 成果

这些解决方案的共同主线是：当运营数据、分析和 AI 共享一个受控基础时，洞察与行动之间的距离将被消除——而行业专业知识将把这种速度转化为可衡量的商业价值。这里展示的合作伙伴已经从架构设计进入生产环境，他们构建的加速器现在可以立即部署到您的环境中。联系您的合作伙伴或 Databricks 账户团队，规划试点项目。无论您身处哪个行业，通往 Lakebase 优势的最快路径都是已经熟悉该领域地形的合作伙伴。

立即使用 Brickbuilder 解决方案和加速器

在 Databricks Brickbuilder 页面浏览我们完整的合作伙伴解决方案和加速器，包括专注于 AI、机器学习和数据工程的加速器以及面向行业的解决方案。

订阅最新文章

订阅我们的博客，将最新文章直接发送到您的邮箱。

注册

查看所有博客

slice-start id="_gatsby-scripts-1"

slice-end id="_gatsby-scripts-1"