AWS とデータ統合分析プラットフォームの
連携によるビジネス革新

Databricks のコンピテンシー

  • 機械学習
  • データ分析
  • ライフサイエンス分野への導入
  • 小売業界への導入
  • 公共機関への導入

AWS とデータ統合分析プラットフォームの
連携によるビジネス革新


データブリックスの統合データ分析プラットフォームと AWS インフラの連携により、
データサイエンス、データエンジニアリング、データ分析の各分野のイノベーションを加速

データ

あらゆる分析に対応する
信頼性と拡張性に優れた単一のデータレイク

共同作業

データ部門と機械学習部門のための
単一のコラボレーションワークスペース

AI

データサイエンス、機械学習、分析のための
単一の統合プラットフォーム


Amazon Redshift

データブリックスは、Redshift からデータをセキュアに読み取り、他のデータセットと統合します。また、Delta Lake によって最適化されたクラスタリソースを用いた、シンプルかつ信頼性の高いデータパイプラインの構築を可能にします。データは、データブリックスを利用した機械学習はもとより、Redshift のデータウェアハウスのワークロードとして活用できます。

Amazon Redshift Integration with Databricks

 

Blog: Simplify Access to Delta Lake Tables on Databricks From Serverless Amazon Redshift Spectrum

AWS Glue との統合

AWS Glue サービスは、サーバーレスの Apache 互換の Hive メタストアであり、AWS サービスやアプリケーション、AWS アカウント間でテーブルメタデータの共有を容易にします。


AWS Glue との統合は、次のようなメリットを提供します。

  • シンプルな管理: 複数の データブリックスのワークスペースで同一の AWS Glue カタログを共有
  • 統合セキュリティ: AWS Glue のメタデータのための IAM 認証情報のパススルー
    (詳しくはブログ「Databircks - AWS IAM 認証情報パススルー概要」(英語)をご覧ください。)
  • 容易なデータアクセス: Amazon サービスのメタデータ、AWS Glue でカタログ化されたデータへの容易なアクセス

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Amazon SageMaker

データブリックスと Amazon SageMakerとの統合により、MLflow を利用した機械学習モデルの展開が可能になります。データブリックスは、大規模なコラボレーション機械学習モデルの構築およびトレーニングに最適なソリューションであり、リアルタイムのモデル構築と REST API の機能を提供します。

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AWSの大規模なデータパイプラインを自動化

クラスタリングの自動化やスポット価格設定などの機能が加わり、コストを最小限に抑える大規模な自動データパイプラインを作成します。Delta Lake を利用することで、大規模データセットに対応するスケールアップ、および、高速なデータ供給による迅速なデータ分析を可能にします。

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金融サービス業界におけるビッグデータと AI の統合事例

大規模でクリーンなデータを迅速に準備・処理し、優れた AI アプリケーションのための最先端の機械学習モデルの継続的なトレーニングとデプロイメントを可能にします。

ユースケースの例:

  • リスク・不正の検知と防止
  • 顧客 360 度ビュー、広告ターゲティング
  • 予測メンテナンス、SCM 原価分析の季節変動対応
  • センチメント分析、顧客離脱リスク分析
  • セキュリティ、コンプライアンス、インテリジェンス

 

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医療 & ライフサイエンス

統合分析による患者中心医療の実現―

Apache SparkTM の創始者によって構築されたデータブリックスの統合データ分析プラットフォームは、大規模なデータ処理と機械学習を可能にすることで医療機関におけるコスト削減を可能にし、患者ケアのイノベーションに貢献しています。

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小売・消費財

顧客エンゲージメントを高める―

ビッグデータと AI の力を活用して顧客に関する洞察を深め、あらゆるチャネルでお客様を魅了するカスタマイズされたショッピング体験を提供します。

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データブリックスのコントロールプレーンによる AWS SSO サービスの統合

データブリックスは Amazon のセキュリティとシングルサインオン (SSO) を統合し、組織全体に対する展開を容易にします。データブリックスへのアクセスは、AWS SSO のコーポレート認証情報を使用。認証情報の個別管理は不要です。

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お客様の声

Scribd

“Migrating from an on-premises infrastructure to Databricks on AWS was key to unlocking the possibilities of our data and enabling our data team to thrive” – R Tyler Croy, Director of Platform Engineering at Scribd

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お客様の声

デジタルタービン(Digital Turbine)

「社内のビジネス分析のために、迅速なクエリレスポンスを提供する必要がありました。データブリックスを導入してからは、Notebook を利用して、Delta Lake への直接クエリを行っています。」
プラットフォームエンジニアリング部門ディレクター ダニエル・フェランテ氏

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導入事例

クビー(Quby)

「データブリックスは、Delta Lake と構造化ストリーミングの機能を通じて、私たちの製品のユーザーに対するほぼ遅延なしのアラート送信を可能にしてくれました。その結果、ユーザーがプロアクティブに住居内の問題に対処できるようになっています。」
Quby データサイエンス部門長 スティーブン・ゴールズワージー氏

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Web セミナー

ショップランナー(ShopRunner)

米オンライン小売企業のショップランナーは、オンラインショッピングにおける商品推薦を強化するためにデータブリックスを導入し、1 日あたり 1 TB を超えるデータの取り込みと機械学習を実行しています。TensorFlow をはじめとする主要な機械学習フレームワークを含むデータブリックスの機械学習ランタイムを利用して、商品の外観に基づいたレコメンデーションを作成しています。

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お客様の声:コンデナスト

お客様の声

コンデナスト(Condé Nast)

「データブリックスの導入により、ソリューションの投入前にリアルタイムで有効性を判断できるようになりました。」

ポール・フライゼル氏(Condé Nast) 

お客様の声:エドモンズ

お客様の声

ショータイム(Showtime)

「データブリックスを導入したことでデータパイプラインが高速化され、これまで 24 時間以上かかっていたプロセスが 4 時間未満で完了しています。」

ジョシュ・マクナット氏(Showtime)

お客様の声:エドモンズ

お客様の声

エドモンズ(Edmunds)

「データブリックスの導入により、データエンジニアリング、機械学習の民主化が実現し、組織内にデータ主導の原則が浸透しました。」

グレゴリー・ロキタ氏(Edmunds)

お客様の声:ヘルスダイレクト

お客様の声

ヘルス・ダイレクト(Health Direct)

「データブリックスによって市場投入までの時間を短縮できたと同時に、医療部門の新たなニーズに対応するための分析や運用面の改善が実現しました。」 

ピーター・ジェイムズ氏(Health Direct)

導入事例

People.ai

「データ分析用のインフラ構築のため、業界トップクラスのデータブリックスをパートナーとして選びました。その結果、私たちのコアビジネスを推進する新たなソリューションの創出に注力できるようになりました。」

主任エンジニア ジョン・ウルフ氏

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お客様の声:FIS グローバル

お客様の声

FIS Global

「データブリックスの導入によって、組織の想像力が高まっています。」

アーロン・コルコード氏(FIS Global)

導入事例

Outreach

“Databricks really helps us to expedite model development validation and production so that we can give the intelligence power into the hands of the sales reps.” – Yong Liu — Principal Data Scientist, Outreach

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導入事例

デジタルタービン(Digital Turbine)

“We needed to be able to deliver fast query responses to enable internal business analysts. Now they are using Databricks Notebooks to query Delta Lake directly.” – Daniel Ferrante
Director of Platform Engineering, Digital Turbine

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関連リソース

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