データインテリジェンスを理解するための短いガイド
「データガバナンス」、「生成AI」、「大規模言語モデル」などの用語は、職場で一般的になりつつあります。 しかし、ビジネスリーダーにとっては、それらを会話やプレゼンテーションにただ散りばめるだけでは不十分です。彼らはこれらのトレンド、技術、そしてテクノロジーが実際に何を意味し、自分たちの組織の未来でどのような役割を果たすのかを理解しなければなりません。 私たちは、データインテリジェンスの主要な要素を定義し、リーダーに次世代のオペレーションを支えるバズワードを理解することがなぜ重要なのかを概説することで、お手伝いしたいと考えています。 データインテリジェンス： これは単なる情報以上のものです。データインテリジェンスとは、AIを用いて独自のデータから正確で関連性のあるユニークな洞察を抽出することです。これにより、新たな収益源の特定、従業員の生産性向上、効率的な運営など、市場での競争優位性を企業が築くのに役立ちます。 データのサイロ化： データインテリジェンスを動かすために必要な 情報は、ビジネス全体のアプリケーションやシ
Databricksデータインテリジェンスプラットフォームに関するコミュニティのヒント
Databricksコミュニティ内には、コミュニティメンバーがデータ分析、データエンジニアリング、機械学習に関するベストプラクティス、チュートリアル、洞察を共有する技術ブログがあります。まだDatabricksコミュニティのメンバーでない場合は、 こちらをチェック してみてください。 今月は、Databricksデータインテリジェンスプラットフォームの新機能や機能を活用するためのヒントを提供する最近の技術ブログをいくつかハイライトしています。 マルチモデルLLM開発の簡素化：LiteLLMとDatabricksを使った開発者ガイド DatabricksとLiteLLMをどのように始め、LiteLLMとDatabricksがどのように補完し合い、litellm.completionを使用してDatabricks Foundation Models APIからモデルを呼び出すクイックスタート例。 新しいデータアナリスト：AIの時代にDatabricks GenieでBIを変革する アナリストがDatabricks G
Databricksマーケットプレイスの新規プロバイダー
Databricksマーケットプレイスは拡大を続け、現在では230以上のデータプロバイダーと2,200以上のリストが含まれています。 最近、40以上の新しいデータプロバイダーと100以上の新しいリストを追加しました。これには、マーケティング、不動産、ヘルスケア、AIの新しいプロバイダーとデータセットが含まれています。 最新のデータ協力パー トナーを歓迎します： マーケティング＆消費者洞察 Gain Dynamics は、スペインとラテンアメリカの消費者行動領域で公開およびオープンデータソースを提供します。彼らはスペインとラテンアメリカの200万世帯以上の行動を監視しています。 NCSolutions は、CPGの洞察を提供することでマーケターやメディア企業が広告のパフォーマンスを向上させるのを支援します。 金融と経済分析 OptionMetrics は、オプション、先物、ベータ、配当予測データベースを配布しており、組織が投資戦略を構築・テストし、実証研究を行い、リスクを評価することができます。 Stocktwits
Data + AI Summitのトップビジネスインテリジェンスセッション
企業が求める速度、効率、 生産性で運営するためには、より多くの従業員が企業のユニークな運営に関する質問に対する正確で迅速でカスタマイズされた回答を必要とし、結果をシームレスに視覚化して組織全体で広く共有できるツールが必要です。それがデータインテリジェンス時代のビジネスインテリジェンスです。 最近開催されたData + AI Summitからのいくつかの注目セッションは、リーダーがデータインテリジェンスとその役割を理解し、全ての従業員に対するより良く、よりダイナミックなビジネスインテリジェンスを推進するのに役立ちます。 Databricks Data Intelligence Platform: 初級者向け概要 スピーカー: Ari Kaplan, Databricksのテクニカルエバンジェリストヘッド 私たちの代表的なソリューションに関する「101」コースは、AIとレイクハウスアーキテクチャがどのようにビジネスインテリジェンスを次のレベルに引き上げるかを理解しようとするすべての人にとって「必読」です。 すべての企業
Data + AI Summitからのデータウェアハウジングのトレンド
データ管理の急速に進化する風景の中で、データウェアハウジングは、データ資産の力を引き出そうとするビジネスにとって引き続き基石となっています。 組織がデータ駆動型の洞察にますます依存するようになるにつれて、最新のデータウェアハウジングのトレンドは、より洗練された、スケーラブルで、安全なソリューションに向かってシフトしています。 最近の Data + AI Summit では、データとAIのリーダーたちが集まり、データの未来を形成するトレンドと、組織がデータの効率とアクセシビリティを向上させるための新技術について議論しました。ここにいくつかのトップセッションを紹介します： Data + AI Summit 2024からのトップ5データウェアハウジングセッション AI/BI Genieの導入-ビジネスユーザー向けの新しい会話型分析体験 スピーカー: Hanlin Sun、Chao Cai データ専門家として忙しいあなたは、質問に答えたり視覚化を作成したりするリクエストを実際に対応できる時間よりも多く受け取っている可能性
Databricksコミュニティからのハイライト
Databricksコミュニティ内には、コミュニティメンバーがデータ分析、データエンジニアリング、機械学習に関するベストプラクティス、チュートリアル、洞察を共有する技術ブログがあります。まだDatabricksコミュニティのメンバーでない場合は、 こちらをチェック してみてください。 今月は、AIアプリの構築、モデルのプロンプト、データ分布のシフトの監視についてのヒントを提供する最近の技術ブログをいくつか紹介します。 8週間、2人の開発者、1つの本番AIカンファレンスアシスタント Databricksチームが最近のData + AI Summitで参加者がセッション、出展者、一般的なカンファレンス情報についての質問に答えるためのAIアシスタントをどのように構築したか。 Foundation Models APIプロンプトガイド1：プロンプトのライフサイクル Databricks Foundation Model APIを通じてアクセス可能なモデルのためのプロンプトツールとテクニック、例えばLlama 3。 MLO
2024年のデータ+AIワールドツアーへようこそ
2024年の データ+AIワールドツアー の開催を大変うれしく思います。これは、世界各地の都市で開催される無料の対面イベントの一連のシリーズです。各地でのイベントでは、その地域の最も重要な課題やユースケースに対応できるスピーカー陣を特別に揃えています。 参加者が体験する内容の一部をご紹介します： Databricksデータインテリジェンスプラットフォームの最新の進歩を探求しましょう： Databricksの技術専門家、顧客、パートナーから、Databricksプラットフォームの最新の革新について聞くことができます。これには、GenAI、ビジネスインテリジェンス、データウェアハウジング、データガバナンスなどが含まれます。これらの技術は、地元の企業がデータとAIの戦略を大きく前進させるのを助けています。 トレーニングやライブデモで知識を深めましょう 私た ちの製品とGenerative AI、データエンジニアリングなどのユースケースに深く潜り込むための現地トレーニングセッションに参加してください。また、あなたの近くの最
GenAI Journey：企業が一般目的からカスタムLLMへと進化している方法
企業におけるGenAIについては、興奮が現実と衝突しています。リーダーたちはこの技術の力を認識し、自分たちの業務に熱心に適用したいと考えています。しかし、多くの人々が継続的なパフォーマンスの問題に悩まされています。 企業は、広範で一般的なモデルがインターネットの広大なアーカイブを要約するように設計されているとき、自分たちのビジネスに関する特別な洞察を提供することが期待されるときには不十分であることを認識しています。現在、焦点はこれらのますます強力なシステムをビジネスの競争優位を支えるカスタマイズされたソリューションの基盤として使用することにあります。 基礎からカスタマイズされたLLMへのこの道のりは、各企業で異なりますが、リーダーが求める正確で統制されたGenAIを開発者が提供するための新しいツールが必要となります。 旅の理解 ほとんどのビジネスでは、GenAIの旅は大きな基本的なモデルを試すことから始まります。これらは独自のモデルであるか、またはますますオープンソースのシステムである可能性があります。 この初期
データエンジニアリングとGenAI：実践者が必要とするツール
最近のMIT Tech Review Reportによると、調査対象の組織の71％が自社のGenAIモデルを構築する予定であることが示されています。これらのモデルのために独自のデータを活用する作業が増えるにつれて、多くの人が同じ厳しい真実に直面します：良いデータがなければ、世界で最も優れたGenAIモデルも成功しません。 この現実は、大量のデータを効率的に取り込んだり、ストリームしたりし、高いデータ品質を確保できる信頼性の高いデータパイプラインを構築する重要性を強調しています。言い換えれば、良好なデータエンジニアリングは、GenAIを含むすべてのデータとAIのイニシアチブにおいて成功の重要な要素です。 この努力に関与する多くのタスクは、最終的なワークロードに関係なく同じままですが、GenAIアプリケーションを構築する際にデータエンジニアが準備する必要がある新たな課題があります。 コア機能 データエンジニアの仕事は通常、3つの主要なタスクにわたります： 取り込み： 多くのソースからデータを取得し - オンプレミスま