電気自動車の未来への道
未来の世代が楽しむことができる世界を築くためには、私たちの運営方法を変える必要があります。この運動の最前線には、Rivianという電気自動車メーカーがあり、私たちの惑星のエネルギーと交通システムを完全に化石燃料から離れることに焦点を当てています。今日、Rivianのフリートには個人用車両が含まれており、Amazonとのパートナーシップを通じて100,000台の商用バンを提供し ています。各車両はIoTセンサーとカメラを使用して、車両の運転方法から各部品の機能までのペタバイト単位のデータをキャプチャします。これらのデータを手元に持つことで、Rivianは機械学習を使用して、予測保守により全体的な顧客体験を改善し、潜在的な問題がドライバーに影響を与える前に対処しています。 Rivianが初めてEAVを出荷する前には、データの可視性とツールの制限が出力を減らし、協力を防ぎ、運用コストを増加させる問題に直面していました。一時期に30から50の大規模で運用上複雑な計算クラスターを持っていましたが、これはコストがかかりました。
ThomasがGenAIを使用して職場の協力を改善
40年以上にわたり、Thomasの中心的な理念は、企業が職場で人々が互いにどのように交流するかをよりよく理解することで、仕事の満足度と生産性を向上させることができるというものでした。人間科学の分野での影響を拡大し深めようとしたThomasは、伝統的なデータ管理と利用のアプローチに大きな障害に直面しました。彼らは、データワークフローの改善 - 取り込みと変換から分析、顧客と従業員向けのソリューションまで - をDatabricksに依頼しました。さらに、GenAIのベクター検索と取得拡張生成(RAG)を通じた統合は、コンテンツの検索可能性と自動コンテンツ生成をさらに向上させました。 従業員の評価をAI時代に 持ち込む Thomasの基本的な心理測定評価モデルは、紙ベースのプロセスに根ざし、一対一の解釈に設計されていましたが、顧客基盤を拡大するにつれてますます制限が増えてきました。これらの伝統的な方法はスケールアップに苦労するだけでなく、現代の労働環境で必要な典型的なアプリケーションに接続されていませんでした。 会社と
データインテリジェンスを用いて、すべての顧客に合わせた特別なコンテンツ体験を提供
37以上の異なるブランドを持つグローバルメディアコングロマリットであるCondé Nastは、断片化したデータサイロの中で、ブランドごとにターゲットとした消費者体験を提供するという課題に直面していました。この障壁を克服し、競争力を維持するために、彼らはDatabricksに頼りました - 洞察への時間と意思決定を大幅に加速しました。さらに、グローバルスケールで一貫したレポートを提供する能力は、データの正確性と運用効率を向上させました。Databricksを使用することで、Condé Nastはインフラを最適化し、600万ドルのコスト削減を達成するだけでなく、多様な視聴者にパーソナライズされたコンテンツ体験を提供するための迅速性を向上させ、消費者のエンゲージメントとロイヤリティを強化しました。 パーソナライゼーションの時代のデ ータサイロのナビゲーション メディア業界が進化するにつれて、消費者の期待も変化します。Vogue、The New Yorker、GQなどのグローバルブランドを持つメディアとエンターテイメントの