データインテリジェンスを高める：データとAIについて業界リーダー達からの重要な洞察
Translation Reviewed by Akihiro.Kuwano 今日の急速に進化する技術的な風景では、データと人工知能（AI）の交差点は、業界全体の組織にとって重要な焦点となっています。Foundryの最近の CIO Tech Poll によれば、ITリーダーの大多数が2024年の投資リストのトップにAI対応ソリューションを置き、生成AIに対して興味がないと表明したのはわずか8％でした。AIの優先度が高まることは、データとAIがどのように連携してイノベーションとビジネス価値を推進するかについての深い理解の必要性を強調しています。 この重要なトピックを探求するために、最近、 Informatica、Immuta、Dataikuの業界専門家をフィーチャーしたパネルディスカッションを開催しました 。パネルは、高品質のデータの必要性、新たな規制、全 員のための適切なデータ基盤を築く必要性について、実際の顧客シナリオから独自の視点を提供しました。ディスカッションは2つの主要な側面を中心に展開されました： テクノ
Databricks、dbt Labs、Fivetranと一緒にレイクハウスでモダンデータスタックを構築する5つの理由
Original : Five Reasons to Build your Modern Data Stack on the Lakehouse with Databricks, dbt Labs and Fivetran translate by junichi.maruyama 数年前、クラウドベースのモダンデータ・プラットフォームによって、アナリティクスとそれを支えるツールが実務者の手に渡るようになり、モダ ンデータ・スタック（MDS）が登場しました。オンプレミスで慎重にサイズを調整したHadoopクラスタの時代は終わり、瞬時に拡張でき、標準SQLを使用して新世代のETLおよびBIツールに接続できるデータウェアハウスに取って代わられました。レイクハウスパターンは、ここ数年で登場した最新の、そしておそらく最も強力なパターンです。データウェアハウスのシンプルさと拡張性、データレイクのオープン性とコスト面の優位性を一体化させたものです。重要なのは、レイクハウスパターンは厳密に加算型であることです。データ実務家として
Databricks on Google Cloud を 発表しました
Databricksはこのたび、Databricks on Google Cloudの提供を開始しました。このDatabricksとGoogle Cloudの共同開発によるサー ビスは、データエンジニアリング、データサイエンス、分析、機械学習のためのシンプルでオープンなレイクハウスプラットフォームを提供し、これにより、Databricksのケイパビリティと、Google Cloudが提供するデータ分析ソリューションとグローバルなスケーリングの融合が実現します。 オープンなクラウドとデータプラットフォームの融合 DatabricksとGoogle Cloudの共通のビジョンは、オープンスタンダード、オープンAPI、オープンインフラを基盤とするオープンデータプラットフォームです。このパートナーシップは、企業におけるさまざまな選択と柔軟性を可能にし、クラウドおよびオンプレミス環境の双方において、必要なツールを用いたインフラ管理、データアクセスができるようになります。また、オープンなフレームワークやAPIの導入は、マネージ