AI/BIダッシュボード最新情報 ~2024年秋~
イントロダクション Databricksの AI/BI ダッシュボードは、一般提供開始以来、大きな進化を遂げました。Databricks SQLを基盤とし、データインテリジェンスにより強化されたAI/BIダッシュボードは、インタラクティブなデータビジュアライゼーション、ダッシュボード、レポートを通じて企業データから洞察を生成する簡単でシームレスな方法を提供します。データと分析を1つの統合プラットフォームに集約することで、ビジネスインテリジェンスを効率化し、組織全体にわたるデータ主導の意思決定を推進します。 AI/BIダッシュボードは3,000以上の企業と30,000人以上のユーザーに毎週利用されるほどの広がりを見せており、その採用率は驚異的です。 Databricks SQLのユーザーで、まだAI/BIを利用していない方は、この機能を見逃しています。 AI/BIダッシュボードは追加のライセンスなしで利用でき、今日からすぐに使用を開始できます。お客様は、データのすぐ隣にある最新のAIを活用したBIソリューションを利
Genie スペースをもっと信頼できる場所に！ベンチマークとレビュー依頼で成果を見える化
AI/BI Genie は、ビジネスチームが自然言語を通じて自分たちのデータからインサイトを得るための会話型ツールです。Genie は生成 AI を活用して、組織のデータ、利用パターン、ビジネス概念に合わせてカスタマイズされ、ユーザーからのフィードバックを通じて継続的に学習します。これにより、技術的な知識がないユーザーでも、経験豊富な同僚に質問するように質問でき、企業データから直接関連性の高い正確な回答を得られます。 Genie スペースの利用が増える中、 提供されるインサイトの正確性に対する信頼がユーザーにとって重要 です。この信頼が、Genie のインサイトを基に最も適切な意思決定を行うために必要な要素となります。 ビジネスチーム向けに Genie スペースの作成や管理を担うデータ担当者がよく挙げる重要な要件は以下の 2 点です： Genie スペース内で管理する指示や例が全体の精度向上に有効であることを確認できること。 必要に応じて、Genie が生成する回答が正確であるかを確認し、そのフィードバックをエン
AI/BI Genieの利用を開始する
Databricksでは、地球上のすべての人々がデータとAIにアクセスできるようにしたいと考えていま す。これが、ビジネスユーザーが、SQLを話すこともコードを書くこともなく、信頼できる洞察を迅速かつ正確に得ることができるようにする AI/BI のようなソリューションを構築している理由です。 現在、ダッシュボードはほとんどの人々の日常生活の一部となっています。一方、 AI/BI Genie は新しい経験であり、まだ多くの人々が馴染みがないかもしれません。Genieを使用すると、ユーザーは自己サービスで、ダッシュボードで対処されていない質問に対する答えを得ることができ、BIツールの使用方法を学んだり、専門家に洞察を作成してもらうことなく、答えを得ることができます。この背景を踏まえて、ジニーの一日を見てみると、どのように使用するか、何を期待するかを理解するのに役立つかもしれません。 「新入社員」としてのGenieへのオリエンテーション 一部の人々は、Genieを作成するプロセスを、新しいアナリストをデータチームに雇うこ
Databricks Assistant と AI 生成コメントの一般提供を開始
本日、すべてのクラウド プラットフォームで Databricks Assistant と AI 生成コメント が 一般提供されること をお知らせいたします 。 Databricks の使命は、プラットフォームをできるだけ簡単に使えるようにし、データと AI を民主化することです。 そのため、これらの機能をすべてのお客様に 追加料金なし で提供しています。 昨年 11 月、当社は、 データ インテリジェンス...
調査：Databricks Assistant による生産性の向上
データ サイエンスとエンジニアリングの急速に進歩する分野では、生産性を向上させるために人工知能 (AI) の統合が不可欠になっています。 数多くのツールが登場し、データ実務者の生活を一変させ、複雑なタスクを容易にし、イノベーションを促進してきました。 2023 年 7 月に Databricks Assistant をパブリック プレビューでリリースしたとき、私たちはデータ サイエンティスト、アナリスト、エンジニア間の効率を合理化することのみを目的として設計しました。 この目標をどの程度達成しているかをよりよく理解するために、経験の異なる複数の組織のトップユーザーを対象に調査を行うことにしました。 調査の目的 Databricks Assistant がデータ プロフェッショナルに与える影響をより深く理解するために、幅広いユーザー エクスペリエンスを捉えられるようにこの調査を綿密に設計しました。 このアンケートを実施した目的は、アシスタントがユーザーの日常生活に与える影響をよりよく理解するだけでなく、アシスタント
データエンジニアのための Databricks Assistant のヒントとコツ
生成AI革命はチームの働き方を変えつつあり、Databricks Assistantはこれらの進歩を最大限に活用しています。会話型インターフェイスを介してデータをクエリできるため、 Databricksワークスペース内での生産性が向上します。アシスタントは Databricks用のデータインテリジェンスエンジンであるDatabricksIQ を搭載しており 、デ ータのセキュリティを確保し、応答が正確で、企業の詳細に合わせて調整されていることを確認します。 Databricks Assistantを使用すると 、タスクを自然言語で記述して、開発者のエクスペリエンスを中断することなく、複雑なコードを生成、最適化、またはデバッグできます。 この投稿では、ブログ「 Databricks Assistantを最大限に活用するための5つのヒント 」 を拡張し 、アシスタントが退屈な作業の排除、生産性と没入感の向上、価値実現までの時間の短縮によってデータエンジニアの生活をどのように改善できるかに焦点を当てます。さまざまなデータ
DatabricksIQ LLMの品質向上 - AIによるテーブル説明文の生成
最近、 Unity CatalogのAI生成コメント をサポートする基礎となるアルゴリズムに大幅な改善を加えました。 その結果を皆さんにお伝えできることを嬉しく思います。Databricks のデータインテリジェンスエンジンである DatabricksIQ を通じて、AIによって生成されたコメントは、顧客のUnity Catalogテーブルの新しいドキュメントの大部分をすでに生成しており、最近の機能強化は、この非常に人気のある機能をさらに強化します。 このブログでは、トレーニングデータの合成に更新されたオープンソースLLMを使用する方法、トレーニングデータのクリーニングにヒューリスティックフィルターを使用する方法、ファインチューニング用に更新されたベースモデルを使用する方法、および自動ベンチマークで利用される拡張評価セットを使用する方法について説明します。最小限の労力で、これらの変更により、 オフライン ベンチマークで以前に導入されたモデルと比較して、優先率が 2倍に増加し ました。 さらに広い意味では、この取り
Databricksの検索機能へのインテリジェンスの追加
Databricksワークスペースの検索機能が大幅に改善されました。これらの機能強化は 、 Databricksプラットフォーム内のデータインテリジェンスエンジンであるDatabricksIQ を 基盤として おり、AIを活用したよりインテリジェントな検索エクスペリエンスを提供します。 AIが生成したメタデータを利用した検索 Databricksの検索機能の主なメリットの1つは 、 Unity Catalog で 管理されているデータに対して AI が生成したテーブルとカラムのコメント を 利用できる ことです 。これらのコメントにより、検索エンジンはデータの意味とセマンティクスを理解することができ、より関連性が高く、正確で、実用的な結果を生成するために必要なコンテキストを提供します。 AIが生成するコメントはDatabricksIQによって提供されます。DatabricksIQは、検索ユースケース向けに、様々な業界のスキーマ例からエンタープライズデータ向けに特別にチューニングされた大規模言語モデル（LLM）を採用
『Databricks Assistant for Help 』のご紹介
Databricks Assistant は、Databricks Notebooks、SQLエディタ、およびファイルエディタに統合されたコンテキストを認識するAIアシスタントであり、 UnityカタログでAIが生成したドキュメントを提供 します。 Databricks Assistant for Helpは、AIを使って学習、探索、検索、トラブルシューティング、サポートを受けるための新しい方法です。ユーザーはAIを活用してDatabricksのドキュメントを検索し、機能やエラーに関する質問に答えることができます。また、追加のサポートが必要な場合、サポートチームとの連絡をサポートすることもできます。Databricks Assistant for Helpはどのページからもアクセス可能で、ユーザー名の隣にあるトップナビゲーションバーにあります。 質問をしてみましょう アシスタントに質問することで、製品について学んだり、Databricksでチューニングされた知識でサポートを受けることができます。これらの質問の構成
DatabricksとGoogle Cloudでリアルタイムデータ処理のパワーを解き放つ
Original Blog , 翻訳: junichi.maruyama Databricks Lakehouse Platform の Google Pub/Sub コネクタの正式リリースをお知らせします。この新しいコネクタは、 外部データソースコネクタの広範なエコシステム に追加され、Databricksから直接Google Pub/Subに簡単に登録し、リアルタイムでデータを処理・分析することができます。 Google Pub/Sub connector を使用すると、Pub/Subトピックを介して流れる豊富なリアルタイムデータを簡単に利用することができます。IoTデバイスからのストリーミングデータ、ユーザーインタラクション、アプリケーションログなど、Pub/Subストリームをサブスクライブする機能は、リアルタイム分析および機械学習のユースケースの可能性を広げます： また、Pub/Subコネクタを使用して、Google Cloudからのリアルタイムデータを燃料とする低レイテンシーの運用ユースケースを推進する