ビジネスインテリジェンスを変えるAIの力:新時代の幕開け
はじめに ビジネスインテリジェンス(BI)は、データインテリジェンス(DI)による変革の時代を迎えています。DIとは、人工知能(AI)を活用して、組織内のデータを学習、理解、推論することを指します。データ上で推論できるAIを持つことで、従業員は自らダッシュボードやレポートを作成できるように なり、組織のあらゆるレベルでBIを活用できるようになります。 では、データインテリジェンスの台頭の背景には何があるのでしょうか?まず、生成AI(GenAI)や自然言語処理(NLP)の進化により、データのリクエストをビジネス用語で表現できるようになりました。これにより、データサイエンティストやデータアナリストといった専門家と同じ精度を求められることなく、誰でも簡単にデータを扱えるようになっています。同時に、データレイクハウスはデータウェアハウスとデータレイクの壁を取り払い、それぞれのシステムの優れた特長を統合し、データを一元化されたプラットフォームにまとめます。この統合されたプラットフォームにより、GenAIがデータを効率的にクエ
データサイロの解説:問題点と解決策
データサイロとは? データは企業にとって最も価値のある資産の1つですが、その価値は企業がいかにデータを活用して、インパクトと収益を生み出すビジネス上の意思決定を行えるかにかかっています。データサイロは、企業がデータの全体像を把握することを妨げ、そのギャップはリーダーのデータ駆動型意思決定能力に影響を与える可能性があります。 「サイロ」という名前は、農場で異なる穀物を別々の容器に保管するサイロのイメージを想起させるかもしれません。データサイロも企業内でのデータの同様の分離を指します。異なるチームが独自にデータを収集、管理、保存し、アクセスは特定のグループ内に限定されることが多いのです。時には製品部門や職務機能に基づいて分離が設計されることもありますが、企業買収によってデータサイロが生まれることもあります。 多くの組織では、データはタイプ別にサイロ化されています。この場合、構造化データは複数のデータウェアハウスに、オンプレミスとクラウドの両方に保存されます。一方、非構造化データやストリーミングデータは、データレイクに
データ戦略:なぜ重要なのか?成功する構築方法とは
現代のビジネススピードとデータ需要の増加に伴い、企業は「データ管理の実践が本当にビジネス戦略を支えているのか?」と正しく問うようになっています。特に、複数のプラットフォームにまたがるデータをまとめ、リアルタイム分析や生成AIを活用しようとする企業にとっては重要な課題です。 この最も貴重な資産が、新たなトレンドや機会に迅速に対応できる柔軟性をもたらしているか? 意思決定に必要な洞察が得られているか? 増え続 けるデータを協力して活用できているのか?それとも、部門ごとのサイロに分断され、ガバナンスや品質、コスト管理のバラツキが生じているか? これらの問いに対する答えが曖昧ならば、今こそデータ戦略を新たに構築するか、見直す時です。 データ戦略とは何か? データ戦略とは、企業がデータの収集、管理、ガバナンス、活用、価値創出をどのように行うかを定めた包括的な計画です。これにより、データ活動をビジネスの目標に整合させ、データ民主化の目標やデータ管理戦略の優先事項を設定するためのロードマップが生まれます。 データ戦略の目的は何で
Data and AI Summit 2023におけるUnityカタログの最新情報
翻訳:Junichi Maruyama. - Original Blog Link データ管理に不可欠な、説明責任、コンプライアンス、品質、透明性といったガバナンスの基本原則は、今やAIにとっても同様に不可欠なものとなっています。Databricksは Unity Catalog で、クラウドとデータプラットフォームにわたるデータとAIガバナンスのための業界唯一の統合ソリューションをリリースすることで、先駆的なアプローチを取りました。 組織はUnity Catalogを使用することで、あらゆるデータプラットフォームやクラウドでファイル、テーブル、MLモデル、ノートブック、ダッシュボードを安全に発見、アクセス、監視、コラボレーションすることができます。 私たちは、 Lakehouse Federation 、 Governance for AI 、AIを活用したガバナンス( Lakehouse Monitoring、Lakehouse Observability...
ファイルアップロードとデータ追加UIでLakehouseに簡単に取り込む
Original: Easy Ingestion to Lakehouse with File Upload and Add Data UI 翻訳: junichi.maruyama Lakehouseへのデータ取り込みは、多くの組織にとってボトルネックとなり得ますが、Databricksを使用すれば、様々なタイプのデータを迅速かつ容易に取り込むことができます。小さなローカルファイルでも、データベース、データウェアハウス、メインフレームなどの大規模なオンプレミスストレージプラットフォームでも、リアルタイムストリーミングデータでも、その他のバルクデータ資産でも、DatabricksはAuto Loader、COPY INTO、Apache Spark™ API、設定可能なコネクタなどの幅広い取り込みオプションであなたをサポートします。また、ノーコードまたはローコードアプローチをご希望の場合は、Databricksはインジェストを簡素化する使いやすいインターフェイスを提供します。 データインジェストブログシリーズの第