#unity-catalog

How to roll out Genie One: A step-by-step enterprise playbook

Bối cảnh triển khai Genie One trong môi trường doanh nghiệp đòi hỏi quy trình bài bản. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở kiến trúc microservices của Genie One cần tích hợp hệ thống legacy hiện có, đặc biệt qua REST API và Kafka. Hệ quả sau triển khai bao gồm giảm 40% thời gian xử lý data pipeline và tăng 25% hiệu suất hệ thống. Điều đáng học là bài viết cung cấp checklist validation trước khi production với 12 bước kiểm tra cụ thể. Sự cân nhắc giữa chi phí license 150,000 USD/năm và ROI sau 6 tháng là yếu tố quyết định.

Bài viết này cung cấp lộ trình chi tiết triển khai Genie One giúp lập trình viên nắm rõ quy trình và kỹ thuật cần thiết.

Genie One MCP: Give any AI Agent the Right Business Context

Genie One MCP cung cấp AI Agent ngữ cảnh kinh doanh cần thiết để ra quyết định chính xác. Hệ thống tích hợp với nguồn dữ liệu riêng qua integration API, đảm bảo bảo mật thông tin nhạy cảm. Công nghệ này xử lý các query phức tạp trong 200ms, nhanh hơn 3 lần so với giải pháp trung bình. Dữ liệu được lưu trữ dưới dạng vector embeddings trong kho dữ liệu riêng, cho phép truy xuất nhanh chóng và chính xác. Lập trình viên nên tham khảo để học cách thiết kế architecture kết nối AI với hệ thống nội bộ an toàn.

Genie One MCP mang đến bối cảnh kinh doanh phù hợp cho bất kỳ AI agent nào, giúp lập trình viên tối ưu hóa hiệu năng và ứng dụng thực tế.

Expanding Genie Agents: Deep analysis, file reasoning, and more

Bài viết mô tả vì sao các agent Genie ban đầu chỉ xử lý được truy vấn ngắn và không thể làm việc với nội dung tệp tin phức tạp. Tác giả giải thích cách họ mở rộng hệ thống bằng cách tích hợp một mô-đun phân tích sâu dựa trên transformer lớn và một bộ reasoning file sử dụng truy xuất vector cùng chuỗi suy luận từng bước để đọc, trích xuất và tổng hợp thông tin từ các tài liệu dạng text, PDF và code. Sau khi triển khai, agent mớiแสดง khả năng trả lời đúng và sửa lỗi mã nguồn tốt hơn đáng kể trên các bộ dữ liệu nội bộ so với phiên bản trước đó. Những cải tiến này cho thấy việc tách biệt các khả năng phân tích và reasoning file giúp giảm số lần gọi mô hình và tăng độ tin cậy khi xử lý tác vụ đa bước. Bài viết kết luận rằng thiết kế mô-đun có thể thay đổi và mở rộng là yếu tố then chốt để phát triển hệ thống agent linh hoạt mà không cần xây dựng lại từ đầu.

Bài viết này cung cấp phân tích sâu về công nghệ Genie Agents và khả năng lý luận tệp giúp lập trình viên nâng cao kỹ năng phát triển hệ thống AI phức tạp.

Designing effective Genie Agents from a single prompt

Thiết kế các tác nhân Genie hiệu quả từ một prompt duy nhất.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa giao tiếp với các agent AI bằng cách thiết kế prompt hiệu quả, giúp hệ thống phản hồi chính xác và linh hoạt hơn trong các nhiệm vụ lập trình phức tạp.

When it comes to Governance, Retailers need a control plane for context

Để quản trị hiệu quả, các nhà bán lẻ cần triển khai một control plane cung cấp ngữ cảnh thống nhất, giúp tích hợp, giám sát và quản lý các hệ thống phân tán như POS, e-commerce hay kho hàng.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế một control plane (màn hình điều khiển) hiệu quả cho hệ thống quản lý doanh nghiệp, giúp tối ưu hóa quy trình vận hành, giảm thiểu rủi ro và nâng cao hiệu suất cho các ứng dụng thương mại điện tử hoặc hệ thống phân phối.

Using AI_Functions in Your Data Warehouse: Top Use Cases

Sử dụng AI Functions trong data warehouse mang lại nhiều ứng dụng hữu ích cho doanh nghiệp.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tích hợp các AI Functions vào cơ sở dữ liệu của mình, giúp tự động hóa quy trình xử lý dữ liệu, tối ưu hóa hiệu suất và tạo ra các giải pháp thông minh từ dữ liệu, từ đó tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả công việc.

Your data, your storage, your rules: a 2026 guide to storing Unity Catalog managed tables

Unity Catalog managed tables store data in a customer-owned cloud storage account (S3, ADLS, or GCS) rather than in Databricks-controlled storage, while Databricks automates layout, tuning, and cleanup. Managed storage locations can be set at the metastore, catalog, or schema level using CREATE/ALTER CATALOG or SCHEMA with SET MANAGED LOCATION, with the most specific level taking precedence and existing tables unaffected by later changes. Tables use open formats (Iceberg and Delta) and support external engine access via the Iceberg REST Catalog and Unity Catalog's open APIs, enabling compliance-driven data residency and cost attribution without vendor lock-in.

Manufacturing data and AI: Connecting the product value chain

Learn how manufacturers connect value-chain data, trace defects across systems and give teams governed, natural-language access to answers.

How I built agent-based security reviews on Databricks

Bối cảnh của bài viết chia sẻ trải nghiệm tự động hóa các kiểm tra bảo mật định kỳ trên Databricks để thu thập bằng chứng và xử lý các tình huống không chắc chắn. Nguyên nhân kỹ thuật đằng sau là hệ thống agent-based security reviews, sử dụng Delta Lake và MLflow để xử lý và đánh giá dữ liệu an toàn. Hệ quả đạt được là giảm đáng kể thời gian kiểm tra thủ công từ hàng ngày xuống còn vài giờ, đồng thời tăng khả năng phát hiện các vấn đề bảo mật tiềm ẩn. Điều đáng học là sự cân bằng giữa tự động hóa và phán đoán chuyên gia, khi hệ thống sẽ chuyển quyết định rủi ro cao cho con người xử lý. Bài viết cung cấp kiến thức thực tế về triển khai security automation trên nền tảng Databricks cho các lập trình viên quan tâm.

Bài viết hướng dẫn cách dùng Databricks để tự động hóa đánh giá bảo mật, giúp lập trình viên nâng cao hiệu quả làm việc và tập trung vào quyết định quan trọng hơn.

How Concurrence governs clinical AI at a trillion-token scale with Unity Gateway

Heal

How energy teams turn theft detection into governed action with Genie and AI business processes

Các đội ngũ năng lượng đang xử lý vấn đề đánh cắp năng lượng bằng cách kết hợp Genie và quy trình kinh doanh AI trên nền tảng Databricks. Hệ thống này sử dụng machine learning để phát hiện hành vi trộm cắp năng lượng với độ chính xác cao, sau đó tự động chuyển các phát hiện này thành quy trình điều tra và thu hồi. Phương pháp này giúp giảm thiểu thiệt hại tài khoản cho đến 30% trong một số trường hợp hợp nhất đáng kể trên Databricks. Bài viết cung cấp cái nhìn sâu sắc về việc xây dựng quy trình tự động hóa từ phân tích ML đến hành động, là bài học quý cho các kỹ sư xây dựng pipeline xử lý sự kiện trong các ngành chịu rủi ro cao.

Bài viết hướng dẫn lập trình viên cách biến phát hiện trộm năng lượng thành hành động được kiểm soát bằng cách kết hợp Databricks với quy trình kinh doanh AI và Genie.

How Databricks’ marketers use data 3x more with Genie, an AI analytics assistant

Learn how Databricks built a trusted marketing Genie, increased data use 3x, reached 85% adoption, and scaled self-service analytics without adding headcount.

Unify your marketing data with Lakeflow Connect

This is the first po

Unifying governance across engines and catalogs in the Open Lakehouse

Apache Iceberg mới đây đã thông qua hai đặc t REST Catalog mới là read restrictions và catalog labels để mở rộng tầm nhìn quản trị cho Open Lakehouse. Read restrictions cho phép catalog ủy thác thực thi chính sách cho một engine bên ngoài đáng tin cậy (như Trino được cấu hình an toàn) bằng cách trả về các hành động column-projection và biểu thức row-filter thay vì định nghĩa chính sách gốc. Catalog labels cho phép các catalog liên kết (Unity Catalog, Snowflake, AWS Lake Formation, Google Cloud Knowledge Catalog) trao đổi metadata key-value nhẹ như phân loại PII mà catalog nhận ánh xạ vào mô hình chính sách bản địa và thực thi cục bộ. Cả hai cơ chế này không thay thế các phương thức thực thi tập trung như Databricks' Cross-Engine ABAC cho các engine không đáng tin cậy; thay vào đó, ba cách tiếp cận bổ sung cho nhau tùy thuộc vào điểm đích là engine không đáng tin cậy, engine đáng tin cậy hay một catalog khác.

Các nhà phát triển nên đọc bài này để hiểu cách thống nhất quản trị trên nhiều công cụ và kho dữ liệu trong Open Lakehouse bằng hai đặc điểm mới của Iceberg là read restrictions và catalog labels.

Choosing an Apache Iceberg Catalog

Compare Apache Polaris, Gravitino, Unity Catalog, Lakekeeper, Nessie, Glue and Hive Metastore on governance, real activity and federation.

What Unity Catalog Covers, and What It Does Not

Unity Catalog quản lý mọi thứ bên trong Databricks nhưng dừng lại ở biên hệ thống. Nó bao gồm governance cho data objects như tables, volumes, và functions nhưng không thể theo dõi lineage cho external data sources bên ngoài Databricks. Hệ quả là bạn sẽ có visibility hạn chế cho data pipeline liên quan đến các hệ thống khác như Salesforce hay Snowflake. Bài viết chi tiết các documented limits lineage và quality metrics, giúp lập trình viên hiểu khi nào Unity Catalog đủ mạnh và khi nào cần kết hợp công cụ khác.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ phạm vi giới hạn của Unity Catalog để sử dụng hiệu quả trong hệ sinh thái Databricks.

Governance beyond security: knowledge, context & ontology on the lakehouse

Các tổ chức đang mở rộng khái niệm quản trị dữ liệu trên lakehouse từ chỉ bảo mật sang việc khai thác kiến thức, bối cảnh và ontologi để hỗ trợ các ứng dụng AI. Nguyên nhân kỹ thuật là bài viết khuyên đọc các artefact quản trị như dữ liệu ngữ nghĩa và sử dụng Unity Catalog làm môi trường runtime cho các tác nhân AI. Khi AI agents có thể truy cập và hiểu các quy tắc quản trị này, các mô hình có chi phí thấp hơn vẫn có thể cung cấp kết quả đáng tin cậy trên dữ liệu đã được quản trị. Điều đáng học là việc tích hợp sémantics quản trị vào lakehouse không chỉ tăng độ tin cậy mà còn cho phép giảm chi phí mô hình mà không hy sinh chất lượng. Điều này gợi ý rằng các đội ngũ dữ liệu nên đầu tư vào việc mô hình hóa ontologi và sử dụng Unity Catalog như nền tảng để khai thác tối đa giá trị của dữ liệu đã quản trị.

Bài này giải thích cách Unity Catalog trở thành runtime cho AI agents và giúp tăng độ tin cậy trên dữ liệu được quản lý với mô hình rẻ tiền hơn.

Southern Company’s SCOUT: Completing the Storm Intelligence Story

Southern Company cần một giải pháp thông minh để theo dõi bão và quyết định phục hồi điện nhanh hơn. Họ đã xây dựng SCOUT trên nền tảng Databricks, sử dụng khả năng xử lý luồng và học máy của Spark để tích hợp dữ liệu thời tiết, cảm biến lưới và lịch sử ngắt điện. Với SCOUT, hệ thống có thể cung cấp thông tin về cường độ bão và tác động đến mạng lưới trong thời gian thực, cho phép các nhóm điều phối xác định ưu tiên sửa chữa trong vòng vài phút thay vì giờ. Kết quả là thời gian trung bình phục hồi điện sau bão giảm đáng kể, và tỷ lệ quyết định đúng về việc triển khai lực lượng tăng lên. Bài học là việc đưa tất cả nguồn dữ liệu vào một nền tảng thống nhất như Databricks giúp tăng cường khả năng dự đoán và phản ứng nhanh trong các tình huống khẩn cấp.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách Databricks tích hợp với SCOUT của Southern Company giải quyết vấn đề xử lý dữ liệu thời gian thực cho hệ thống giám sát bão, giúp tối ưu hóa kiến trúc xử lý big data và ứng dụng AI/ML trong việc phục hồi sự cố điện.

How the FDA is building a secure, AI-ready data foundation on Databricks for Government

FDA cần một nền tảng dữ liệu an toàn để hỗ trợ các dự án AI trong môi trường quy định nghiêm ngặt. Để đạt được điều này, cơ quan đã chọn Databricks chạy trên AWS GovCloud, nơi cung cấp môi trường cô lập, mã hóa và kiểm soát truy cập theo tiêu chuẩn FedRAMP. Kết hợp này cho phép FDA tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, thực hiện xử lý batch và streaming đồng thời, và triển khai mô hình machine learning mà không gián đoạn các hoạt động hiện tại. Nhờ khả năng mở rộng tự động và các công cụ quản lý phiên bản, thời gian chuẩn bị dữ liệu giảm từ vài tuần xuống còn vài giờ, đồng thời chi phí vận hành được tối ưu. Bài học là việc sử dụng nền tảng phân tích đám mây có tích hợp bảo mật và tuân thủ có thể hiện đại hóa hệ thống dữ liệu mà vẫn đảm bảo an toàn và liên tục nhiệm vụ.

Bài viết này giúp bạn hiểu cách FDA triển khai nền tảng dữ liệu an toàn và sẵn sàng cho AI trên Databricks, là minh chứng thực tế về việc áp dụng công nghệ dữ liệu hiện đại trong lĩnh vực chính phủ.

Operationalizing Genie Ontology in Your Data Stack

Các doanh nghiệp đang gặp thách thức trong việc cung cấp ngữ cảnh kinh doanh đáng tin cậy cho AI. Bài trình bày phương pháp triển khai Genie Ontology vào stack dữ liệu thông qua mô hình hóa dữ liệu, ngữ nghĩa, metadata, quyền quản trị và đánh giá liên tục. Giải pháp này giúp thống nhất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, giảm thiểu sai sót và tăng độ chính xác cho các ứng dụng AI đến 30%. Các kỹ thuật như semantic layer và lineage tracking được áp dụng để tạo ra một kiến trúc dữ liệu có khả năng kiểm soát và minh bạch. Lập trình viên nên đọc bài gốc để hiểu rõ cách thiết kế và triển khai thực tế Genie Ontology trong hệ thống dữ liệu quy mô lớn.

Bài viết này giúp xây dựng AI doanh nghiệp với ngữ cảnh kinh doanh đáng tin cậy thông qua mô hình dữ liệu, ngữ nghĩa, siêu dữ liệu và quản lý.

How Trackunit turns construction data into decisions with AI

Learn how Trackunit uses IrisX, built on Databricks, to connect construction data and turn equipment signals into actionable decisions.

How Indra unified EV charging data on Databricks

See how Indra unified EV charging data on Databricks, cut costs, automated reporting, and enabled governed self-service analytics.

Introducing Governance Hub: Intelligent, account-level governance over your Databricks estate

Khi các tổ chức mở rộng sử dụng Databricks, việc quản lý dữ liệu, AI và chi phí trở nên phân mảnh và khó kiểm soát. Governance Hub được ra mắt như một trải nghiệm cấp tài khoản, tích hợp các chỉ số sức khỏe dữ liệu, mức độ sử dụng AI và chi phí vào một bảng điều khiển duy nhất. Quản trị viên và đội ngũ quản trị có thể nhận được thông tin chi tiết từ các insight do AI tạo ra (agentic insights) và các khuyến nghị có thể thực hiện ngay, giúp phát hiện sớm vấn đề chất lượng dữ liệu hoặc chi phí bất thường. Giải pháp này cho thấy việc tập trung quản lý ở mức tài khoản kết hợp với phân tích AI có thể giảmภาระ thủ công và nâng cao khả năng quyết định dựa trên dữ liệu. Với Governance Hub, các đội ngũ có thể nhanh chóng triểnakan các hành động cải thiện mà không cần truy cập nhiều công cụ riêng lẻ.

Để nắm bắt cách Governance Hub giúp tối ưu hoá quản lý dữ liệu, AI và chi phí trên Databricks một cách thông minh và có thể hành động.

Leveraging Databricks to Support FISC Security Guidelines

Ngân hàng Nhật Bản đang phải đáp ứng các yêu cầu bảo mật trong Hướng dẫn Bảo mật Hệ thống Tài chính (FISC) do Trung tâm Hệ thống Ngân hàng Nhật Bản phát hành. Để đáp ứng những yêu cầu này, họ có thể cấu hình nền tảng Databricks để xử lý và lưu trữ dữ liệu một cách đáp ứng tiêu chuẩn mã hoá, kiểm soát truy cập và ghi nhật ký. Việc tích hợp Databricks cho phép tự động hóa các quy trình giám sát và báo cáo tuân thủ, giảm thiểu lỗi thủ công và tăng tốc độ phản hồi với các sự cố bảo mật. Nhờ đó, các tổ chức tài chính không chỉ đạt được chứng nhận tuân thủ FISC mà còn nâng cao khả năng phát hiện mối đe dọa nội bộ và bên ngoài. Kinh nghiệm này cho thấy việc chọn một nền tảng phân tích dữ liệu linh hoạt như Databricks có thể giúp các công ty tài chính đáp ứng nhanh chóng các quy định bảo mật phức tạp mà không cần đầu tư hạ tầng riêng.

Để biết cách cấu hình Databricks đáp ứng tiêu chuẩn bảo mật FISC và bảo vệ dữ liệu tài chính của các ngân hàng.

Advancing the Open Lakehouse with Apache Spark, the Delta Kernel, and the new UC Delta APIs

Delta Lake 4.4.0 mở rộng kiến trúc bảng được quản lý bởi catalog với các cải tiến trên Delta Spark, Kernel, UniForm, Sharing và Flink. Delta Spark chuyển mặc định sang Apache Spark 4.2 (vẫn hỗ trợ 4.1.0 và 4.0.1) và bổ sung cột identity/generated trong SQL DDL, hỗ trợ SHOW PARTITIONS và giữ nguyên cột VOID. Khi kết hợp với Unity Catalog 0.6.0, người dùng có thể tạo các view số liệu được quản lý trên các bảng Delta được catalog quản lý, nâng cao khả năng kiểm soát và truy cập dữ liệu. Delta UniForm cho phép khởi tạo metadata Iceberg nguyên tử khi tạo bảng, nhưng mô-đun delta‑iceberg_2.13 chỉ hỗ trợ Spark 4.1, chưa hỗ trợ Spark 4.2, do đó cần lưu ý sự không tương thích khi sử dụng Spark 4.2. Delta Flink cung cấp các artifact riêng cho Flink 2.0.2‑2.3.0, hỗ trợ upsert khóa chính qua merge‑on‑read và deletion vectors, đọc changelog có khóa từ Kafka (ví dụ RedPanda) và tích hợp UC Delta API, mở rộng khả năng xử lý streaming có giao thức nhất quán.

Để nắm bắt các cải tiến mới trong Delta Lake 4.4 — như tích hợp Spark 4.2, UniForm, API UC Delta và các tính năng quản lý bảng nâng cao — giúp tối ưu hoá hiệu suất và tính bảo mật trong môi trường lakehouse

Introducing the UC Delta API

Unity Catalog 0.5 giới thiệu UC Delta API, một giao diện REST có phiên bản, hướng đến mục đích và nguyên tử cho hệ sinh thái Delta. API này có thể khám phá thông qua endpoint cấu hình, đàm phán phiên bản giao thức và các tính năng bảng bắt buộc, mang theo lược đồ Delta gốc và giao thức qua mạng, đồng thời hỗ trợ quy trình commit được bảo vệ bởi các điều kiện tiên quyết.

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách xây dựng ứng dụng tích hợp với Unity Catalog thông qua API Delta, giúp tự động hóa và tối ưu hóa việc xử lý dữ liệu với tính năng versioning, nguyên tử và bảo mật credential ngắn hạn.

How Scottish Water Made Its Capital Investment Data Conversational With Databricks Genie

Scottish Water đã ứng dụng Databricks Genie để chuyển đổi báo cáo đầu tư vốn rời rạc thành trải nghiệm tương tác, giúp đội ngũ Capital Investment truy vấn dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên trên Microsoft Teams. Hệ thống đảm bảo độ tin cậy và khả năng mở rộng nhờ lớp ngữ nghĩa được quản trị, tối ưu độ chính xác, giám sát liên tục và triển khai lặp lại trên nhiều môi trường.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng AI tự động hóa và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong việc tích hợp dữ liệu phức tạp từ các hệ thống phân tán, giúp các đội ngũ quản lý đầu tư vốn thực hiện phân tích thông qua giao diện thân thiện và đáng tin cậy, từ đó tối ưu hóa hiệu quả làm việc và giảm thiểu rủi ro sai sót.

How a major freight railroad scaled pipeline creation with Genie Code

Một tuyến đường sắt vận tải hàng hóa lớn đã triển khai thành công Genie Code để đẩy nhanh quá trình tạo pipeline, nâng cao hiệu quả vận hành.

Lập trình viên muốn tự động hóa và tối ưu hóa quy trình phát triển phần mềm, đặc biệt là trong các dự án quy mô lớn như xây dựng hệ thống quản lý đường sắt, nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng công nghệ Genie Code để gia tốc việc tạo và quản lý pipeline CI/CD.