周三Alteryx宣布扩大与Databricks的合作伙伴关系，旨在帮助Alteryx用户将他们的领域专业知识与Databricks工具的数据科学和生成人工智能能力相结合。

通过与Databricks Partner Connect市场的新集成，现有的Databricks客户现在可以访问和使用Alteryx Analytics Cloud的免费试用版。据Alteryx称，这将使客户只需点击几下即可将Databricks的功能与Alteryx数据和应用程序相结合。

Alteryx总部位于加利福尼亚州欧文市，是一家数据管理和分析供应商，其平台旨在使业务用户能够处理数据。

在12月，Alteryx达成协议，以44亿美元被私募股权公司收购，这笔交易预计将于今年上半年完成。

与此同时，Databricks是一家总部位于旧金山的供应商，该公司帮助开创了数据管理的数据湖屋架构，并一直吸引着数据专家的客户群。

在过去的一年里，Databricks将生成性人工智能作为其产品开发和收购战略的重点，并正在努力整合支持生成性AI开发的工具与其长期的湖屋能力。

为了反映这一重点，其中还包括2023年6月以13亿美元收购MosaicML和引入新的矢量搜索功能，该供应商正在将其旗舰工具重命名为Data Intelligence Platform。

ISG Ventana Research公司分析师David Menninger表示，鉴于Alteryx拥有业务用户的客户群，而Databricks提供一套人工智能驱动的数据基础设施工具，两者是合乎逻辑的合作伙伴，其能力相互补充。

他说：“这种伙伴关系是有意义的，因为这将两个不同的受众聚集在一起，并为他们提供了新的能力。”

除了Databricks，Alteryx还与Databricks最接近的竞争对手Snowflake以及科技巨头AWS、谷歌和微软保持合作关系，因此客户可以自由使用他们选择的云平台，并且不受供应商锁定的限制。

同样，Databricks与无数的数据准备和分析供应商建立了合作伙伴关系，同样使用户能够开发他们首选的数据堆栈。

不断增长的伙伴关系

Alteryx在2022年初以4亿美元收购了Trifacta公司，Databricks和Trifacta公司都源自加州大学伯克利分校的一些相同研究，并且是长期合作伙伴。通过收购Trifacta，Alteryx和Databricks现已成为合作伙伴两年。

之前的集成使Alteryx客户能够利用基本的湖屋架构和Unity目录，以及Databricks SQL和Databricks Spark等Databricks功能。

Alteryx Analytics Cloud高级副总裁兼总经理Adam Wilson表示，现在，从战略角度来看，扩大的伙伴关系反映了联合上市努力。他继续说道，与此同时，从技术角度来看，联盟的目标是简化，使Databricks用户能够轻松利用Alteryx的能力。

Wilson指出，很多大型企业正在采用Databricks的平台来满足其数据现代化需求，包括开发生成性AI模型和应用程序，而Alteryx则提供工具，将业务用户和业务用例引入现代基础设施。

为了更好地将这些功能结合在一起，Alteryx和Databricks现在提供预配置的试用设置，主要针对想要尝试协同使用这两家供应商平台的用户。

Databricks用户可以自己创建Alteryx环境，并开始使用Databricks的工具和来自Alteryx的样本数据或数据，而不需要经过销售周期或正式的评估过程。通过这样做，他们可以体验Databricks和Alteryx的相关能力，并确定他们是否想超越试验，成为两者的客户。

Wilson说：“就联合客户以及该领域的合作而言，我们看到这是一种互补的伙伴关系。在Trifacta被Alteryx收购之前，Trifacta和Databricks已经合作了很多年。你在这里看到的是这种伙伴关系的延续和扩展。”

Wilson补充说，简化Alteryx访问的主要动机之一来自客户需求。他指出，Alteryx很难跟上潜在新客户的兴趣。与Databricks市场的集成解决了这个问题。

Wilson说，我认为大多数评估都是在供应商参与之前完成，无论是通过试验还是通过口碑。这倾向于这一点，并予以促进。

除了与Databricks Partner Connect市场的集成外，这个扩展的伙伴关系还包括一个新的集成，允许Alteryx和Databricks联合用户使用Databricks SQL和SQL Serverless执行Alteryx Designer工作流程。

随着云计算成为数据管理和分析的主要环境，云计算的成本让很多企业感到惊讶。因此，控制云支出已成为一项重要举措，供应商试图找到降低其云服务成本的方法，用户试图优化其云环境的使用。

无服务器计算是控制成本的一种手段。无服务器工具自动向上或向下扩展，仅使用运行工作负载所需的计算能力，从而使用户无需支付停机费用。

因此，根据Alteryx的说法，通过使用Databricks SQL和SQL Serverless运行分析工作负载，联合客户可以更好地控制他们的云支出，从而节省大量资金。

Menninger表示，也许与可访问Databricks Partner Connect市场中的Alteryx，以及同时使用Alteryx和Databricks带来潜在成本节约同样重要的是，扩展的伙伴关系改变这两家供应商之间的合作方式。

他指出，之前的集成是关于Alteryx客户访问Databricks功能。现在，这个伙伴关系更加双向。

Menninger说，这代表着两种产品协同工作方式的性质发生了变化。“在过去，Alteryx可以访问和操作存储在Databricks中的数据，但没有太多的合作处理。现在Databricks可以执行在Alteryx中创建的工作流，提供更无缝的集成。”

据Alteryx称，如果客户选择将Alteryx与现有的Databricks部署相结合，主要潜在好处之一是更有效地将生成性人工智能项目投入生产。

目前，根据由AWS赞助的麻省理工学院CDO Agenda 2024报告，只有10%的企业报告成功操作了生成性人工智能模型或应用程序。

部分问题在于，企业在试图构建生成性人工智能工具时，并没有重视领域专业知识。

Alteryx的用户可能是会计师、供应链经理或处理数据的医学研究人员，他们拥有该领域的专业知识。与此同时，Databricks拥有生成性AI专业技能。

Menninger说：“Alteryx在市场上处于一个独特的位置，非常专注于分析背后的流程，我把这方面称为AnalyticsOps。这是创建可重复和敏捷流程以支持分析的学科。随着业务需求的变化，这些工作流程可以很容易地被修改。”

下一步

展望未来，Wilson表示，Alteryx和Databricks将继续扩大合作伙伴关系，并发展进一步的整合。

这些集成的一个重点领域是生成AI，Alteryx能够提供措施来解决数据质量，而Databricks则提供工具，使开发人员能够构建生成人工智能模型和应用程序。

Wilson说，如果你的数据质量不好，那么你的人工智能可能一文不值，你会开始根据糟糕的数据自动决策。

Wilson继续说，除了扩大与Databricks的合作伙伴关系外，Alteryx计划继续开发自己的生成人工智能工具。

该供应商于2023年5月推出了一个新的生成性人工智能引擎（其中包括一个对话界面），名为Aidin，它正在努力将其集成到整个平台上。

与此同时，Menninger表示，他希望Alteryx更好地与数据目录集成，以协调Alteryx集成的很多系统。

他指出，Alteryx经常与Microsoft Power BI、Qlik和Tableau等BI平台一起用于分析数据。此外，企业将其用于不同的数据目录，以整合用于分析数据的产品。

有这么多使用数据的工具，数据沿袭和质量可能会受到影响。

Menninger说：“协调所有目录和各种多层分析的沿袭变得具有挑战性。很高兴看到不同目录的紧密整合，延伸到分析本身。”