Translation Review by saki.kitaoka 急速に進化する人工知能とデータやジェネレーティブAIツールの爆発的な増加が特徴の時代において、企業はデータとAIのガバナンスの断片化に直面しており、データとAIの民主化の努力が妨げられています。この時代に成功するためには、企業はデータとAIのガバナンスにおいてオープンで統一されたアプローチを採用する必要があります。これには次のことが含まれます： オープンな接続性： データの出所や形式に関係なく、すべてのデータの信頼できる単一の情報源を作成する。 統一されたガバナンス： すべてのデータ（ファイル、テーブル）およびAI資産（MLモデル、AIツール、ノートブック）が中央システムで発見され、安全に管理され、監視され、追跡されるように包括的な監督を実施する。 オープンなアクセシビリティ： データとAIリソースにどのツール、コンピュートエンジン、プラットフォームからでもアクセスできる柔軟性を提供し、ロックインを回避するためにオープンスタンダードとインターフ

翻訳：Saki Kitaoka. - Original Blog Link 本日、 Databricks Unity Catalog のAI生成ドキュメンテーションのパブリックプレビューを発表します。この機能は、生成AIを活用し、テーブルやカラムの説明やコメントの追加を自動化することで、組織のデータやAI資産の文書化、キュレーション、ディスカバリーを簡素化します。 今日のデータ主導の状況では、データは情報に基づいた意思決定の基盤であり、チームワークの強固な基盤を確立するには、シームレスなデータの発見性と明確性が重要です。しかし、データチームはしばしば、包括的なデータ説明がないために文脈が理解できないという重大な課題に直面します。この不足は、ユーザーがデータの潜在能力を十分に活用する妨げとなるため、このギャップを埋める簡素なデータ記述の必要性が強調されています。 さらに、表や列の適切なメタデータや説明文がないことが問題を複雑にしており、その結果、いくつかの問題が生じています： データの曖昧さ ： データの曖昧さ：表