Markin + Databricks integration
Tables lakehouse et feature stores comme signal de première classe.
Qu'est-ce qu'une Databricks Agent IA ?
Une configuration Markin et Databricks traite ton lakehouse comme le substrat : les tables Unity Catalog, les feature stores existants et les sorties de modèles deviennent des entrées pour l'espace d'hypothèses, et Markin réécrit les décisions, les holdouts et les lectures causales sous forme de tables Delta que ton équipe peut interroger.
Là où une équipe de data science existe déjà, Markin doit l'étendre plutôt que la dupliquer. Les fonctionnalités et modèles existants deviennent des entrées pour l'espace d'hypothèses au lieu d'être reconstruits.
Ce que Markin lit
- Tables Delta et actifs Unity Catalog
- Définitions des Feature store existants
- Les modèles de tes équipes produisent déjà des résultats
Ce que Markin renvoie
- Tables Delta de décision et de holdout
- Lectures causales par expérimentation
Comment la connexion fonctionne
| Pattern | Ce que cela signifie ici |
|---|---|
| Réécriture de l'attribution | Markin inscrit la decision sur le profil client ; tes parcours existants la lisent comme une condition d'entrée. La latence est l'intervalle de synchronisation de la plateforme. |
| Lecture seule | Markin lit le signal de ce système. Rien n'est réécrit et aucun schéma n'est modifié. |
Que peux-tu demander à Markin de faire dans Databricks?
- Comment opérationnaliser les modèles que mon équipe de data science a déjà construits ?
- Une plateforme de decisioning peut-elle lire mon feature store Databricks ?
- Comment passer d'un score de modèle à une action mesurée sur les revenus ?
- Qu'est-ce qui se trouve entre Databricks et ma plateforme d'engagement ?
Ce que Markin fait en Databricks
- 01Lis les Delta tables et les actifs Unity Catalog sous ta gouvernance.
- 02Consomme les définitions existantes du feature store plutôt que de recréer les fonctionnalités.
- 03Prends les sorties de modèle de ton équipe comme l'une des entrées parmi plusieurs.
- 04Génère et classe les hypothèses pour le marketing, le produit, la tarification et la santé.
- 05Arbitrer les actions concurrentes en une seule décision par client.
- 06Écris les tables Delta de décision et de holdout.
- 07Écris des lectures causales par expérimentation avec des intervalles de confiance.
- 08Garde chaque artefact dans ton espace de travail et ton graphe de lignage.
Étendue des travaux
Le travail de growth derrière Databricks
La liste ci-dessus est ce que Markin couvre en Databricks. Un connecteur n'est que la surface. En dessous se trouve le travail lui-même : ce qu'un analyste, un lifecycle manager, un data scientist et un responsable de l'expérimentation feraient entre eux, fonctionnant en continu sur tes propres données.
Lis le patrimoine
Normalement un ingénieur de données, une fois, puis jamais actualisé.
- Lis l'historique des contacts afin que les envois passés comptent comme une pression sur le client.
- Suis les changements de catalogue, de prix et de plan au fur et à mesure qu'ils se produisent.
Trouve où les revenus s'échappent
Normalement une analyse approfondie trimestrielle par un analyste.
- Repère les incohérences de prix et de packaging entre ce que les gens achètent et ce qu'ils utilisent.
- Repère la friction produit qui est corrélée à la dégradation et à l'annulation.
Explique pourquoi
Normalement une investigation de deux semaines retirée de la roadmap.
- Sépare les effets de mix des changements de comportement réels.
- Classe les facteurs par leur contribution au mouvement.
Écris des hypothèses qui méritent d'être financées
Normalement un atelier, limité aux idées présentes dans la pièce.
- Joins les preuves et l'hypothèse dont chacune dépend.
- Classe le portefeuille par valeur attendue, et non par ancienneté.
Décider par client
Normalement les règles de segmentation sont rafraîchies quand quelqu'un a le temps.
- Arbitrer entre chaque action en concurrence pour ce même client.
- Applique les plafonds de fréquence, la fatigue et les heures calmes avant que quoi que ce soit ne soit engagé.
Exécute dans les outils que tu utilises déjà
Normalement un ticket, puis un créneau dans le calendrier du mois suivant.
- Écris les décisions dans les systèmes CRM, d'engagement et d'entrepôt de données déjà en production.
- Déclenche des parcours et des campagnes que ton équipe lifecycle possède et peut modifier.
Prouver que cela a généré du chiffre d'affaires
Normalement discuté, rarement mesuré.
- Arrête une expérimentation tôt lorsque les preuves sont concluantes dans un sens ou dans l'autre.
- Refuse de considérer comme un résultat ce qui n'a pas atteint le standard de preuve.
Retire, gouverne et transfère.
Normalement le travail de personne, donc rien n'est jamais désactivé.
- Retire automatiquement les programmes lorsqu'ils ne battent plus le contrôle.
- Re-tester les hypothèses qui se dégradent, telles que la sensibilité aux prix et la saisonnalité.
Databricks questions
- How does Markin connect to Databricks?
- Attribute write-back, Read only. Markin writes the decision onto the customer profile; your existing journeys read it as an entry condition. Latency is the platform's sync interval.
- What does Markin read from Databricks?
- Delta tables and Unity Catalog assets; Existing feature store definitions; Model outputs your team already produces.
- What does Markin write back into Databricks?
- Decision and holdout Delta tables Per-experiment causal reads
- Devons-nous déplacer nos données vers Markin ?
- Non. Markin lit depuis ton entrepôt de données, tes événements produits et tes systèmes opérationnels en place, sur tes ressources de calcul, sous les règles d'accès que ton équipe de données a déjà définies. Rien n'est copié dans une base clients séparée et il n'y a pas de magasin de profils côté fournisseur à migrer ultérieurement.
- Markin remplace-t-il notre plateforme d'engagement ou notre CDP ?
- Non, et cela ne devrait pas l'être. Ta plateforme d'engagement conserve le canal, les modèles, la délivrabilité et la gouvernance. Ton CDP conserve l'identité et le consentement. Markin ajoute la couche qu'aucune n'a : décider quelle action mérite d'exister pour chaque client, et le prouver contre un holdout.
- Et si le système que nous utilisons n'est pas répertorié ?
- Les quatre modèles d'activation couvrent presque tout : l'écriture d'attributs, l'événement déclenché, l'API de décision et le rendu de surface direct. Tout système qui expose une API, accepte un tableau, ou peut lire une colonne d'entrepôt peut recevoir des décisions. Les nouveaux connecteurs sont construits pendant le déploiement, généralement en quelques jours.