データと AI でイノベーションの限界を押し広げる：Databricks データ チーム トランスフォーメーション アワード 2024 ファイナリストを発表
Data Team Awards は、さまざまなセクターの企業が最も差し迫った課題に直面するのを支援する上で、エンタ ープライズデータチームが果たす重要な役割を称えるものです。 200以上のノミネートがあり、最終選考に残った企業は、データと人工知能における目覚ましいイノベーションを披露しています。 Data + AI Summit が近づいており、Databricks はノミネートされたすべての企業の成功事例を共有できることを嬉しく思っています。 2024 年のトランスフォーメーション アワードは、データと AI を通じて組織を変革するために全力を尽くしたチームを表彰するために設けられる名誉ある賞であり、前例のない規模でこの変革を推進する変革の設計者を称えます。 企業チーム内でのデータの役割を再考し、最先端のデータおよび AI テクノロジーを活用して、ビジネス モデル、ワークフロー、意思決定プロセスを根本的に変えています。 彼らの仕事はトランスフォーメーションの本質を体現しており、データが戦略的イノベーション、オペ
Databricksによる建築製品業界の異常検知のための機械学習の活用
序章 異常検知はさまざまな業界で広く応用されており、企業部門では重要な役割を果たしています。 このブログでは、製造業での応用に焦点を当てます。 シミュレーションされたプロセスサブシステムの健全性監視を中心としたケーススタディを探求します。 さらに、主成分分析（PCA）のような次元削減手法を掘り下げ、そのようなシステムを本番環境に導入した場合の実際の影響を検証します。 実際の例を分析することで、Databricksをツールとして活用し、このアプローチをどのようにスケールアップして、広範なセンサーデータから価値ある洞察を抽出できるかを実証します。 LPビルディングソリューションズ（LP）は、建築業界を形成してきた50年以上の実績を持つ木材製品製造会社です。 北米と南米で事業を展開するLP社は、耐湿性、耐火性、耐シロアリ性を備えた建築製品ソリューションを製造しています。 LP社では、環境・衛生・安全（EHS）データとともに、ペタバイト級の過去のプロセスデータが長年にわたって収集されてきました。 このような大量の履歴デー
Databricks Unity CatalogはAmgenのエンタープライズ規模でのデータガバナンス実現にどのように貢献したか
翻訳：Motokazu Ishikawa - Original Blog Link このブログは、Amgen社の情報システム担当シニアマネージャーであるJaison Dominic氏と、ZS Associates社のアーキテクチャ・エンジニアリング担当ディレクターであるLakhan Prajapati氏によって執筆されました。 世界最大の独立系バイオテクノロジー企業である Amgen は、長い間イノベーションの代名詞でした。40年にわたり、新しい医薬品製造プロセスを開拓し、命を救う医薬品を開発し、世界 中の何百万人もの人々の生活にプラスの影響を与えてきました。 データとAIは、当社の事業戦略にとって極めて重要です。当社の企業内にデータが豊富にあることを認識し、当社のビジョンは、セルフサービスのガバナンス機能を通じてデータ分析にアクセスできるデータ主導型の組織を確立することでした。モダナイゼーションを追求する中で、当社はデジタルトランスフォーメーションの旅の基盤として Databricks Lakehouse Pla
Databricksを活用したジェットブルーにおけるイノベーションの加速
This blog is authored by Sai Ravuru Senior Manager of Data Science & Analytics at JetBlue 翻訳：Junichi Maruyama. - Original Blog Link 航空業界におけるデータの役割には歴史があります。航空会社はメインフレームコンピュータの最初のユーザーの1つであり、今日、データの使用はビジネスのあらゆる部分をサポートするために発展してきました。データの質と量のおかげもあって、航空会社は世界で最も安全な交通手段のひとつとなっています。...
データ＆AIで世界にインパクトを与える：2023年Databricks Data Team for Good Awardのファイナリストを発表しました
翻訳：Junichi Maruyama. Original Blogはこちら 毎年恒例の Data Team Awards は、さまざまな企業のデータチームが、世界で最も困難な問題に対してどのようなソリューションを提供しているかを紹介するものです。 6つのカテゴリーにおいて、さまざまな業種や地域の企業から300近い候補が提出されました。これらの組織はそれぞれ、データとAIの活用において顕著な革新性を示しており、私たちはこれらのストーリーを伝える手助けをしたいと考えています。 Data and AI Summit の開催を間近に控え、各カテゴリーのファイナリストを順次紹介していきます。 Data Team for Good Awardは、ヘルスケアからサステナビリティまで、グローバルな課題に対するソリューションを提供し、世界にポジティブなインパクトを与えているデータチームに敬意を表します。 以下は、2023年のData Team for...
データ、アナリティクス、AIでビジネスを加速する：2023年Databricks Data Team Disruptor Awardのファイナリストを発表しました
翻訳: Junichi Maruyama. Original Blog はこちら 毎年恒例の Data Team Awards は、さまざまな企業のデータチームが、世界で最も困難な問題に対してどのようなソリューションを提供しているかを紹介するものです。 6つのカテゴリーにおいて、さまざまな業種や地域の企業から300近い候補が提出されました。これらの組織はそれぞれ、データとAIの活用において顕著な革新性を示しており、私たちはこれらのストーリーを伝える手助けをしたいと考えています。 Data and AI Summit の開催を間近に控え、各カテゴリーのファイナリストを順次紹介していきます。 Disruptor Awardは、現状を打破し、最先端のAIユースケースを実装して市場をリードしているデータチームを称えるもので、Large Language Modelsを応用した初期の成功例など、他の企業が追随することになるでしょう。 以下は、2023年のDisruptor Awardの候補者です：...
YipitDataがDatabricks Unity Catalogを活用しデータサービスの拡張を実現
This blog is authored by Anup Segu, Co-Head of Data Engineering at YipitData Original Blog : YipitData leverages Databricks Unity Catalog to Scale...
コーニングがDatabricks LakehouseプラットフォームでエンドツーエンドのMLを構築した方法
“This blog is authored by Denis Kamotsky, Principal Software Engineer at Corning” 翻訳：Junichi Maruyama オリジナルブログは こちら コーニングは約200年にわたり、材料科学における世界有数のイノベーターであり続けています。これらのイノベーションには、トーマス・エジソンの電灯用の最初のガラス電球、最初の低損失光ファイバー、触媒コンバーターを可能にするセルラー基板、モバイル機器用の最初の破損防止カバーガラスなどが含まれます。コーニングでは、限界に挑戦し続けるとともに、機械学習のような破壊的技術を駆使して、より優れた製品を提供し、効率化を推進しています。 機械学習による製造工程の効率化 高品質な製品を提供することは、世界中の製造拠点における重要な目標であり、MLがその目標達成にどのように貢献できるかを模索し続けています。例えば、乗用車や商用車のエアフィルターや触媒コンバーターに使用されるコーニングのセラミックを製造する工
金融機関 TD Bank におけるクラウド化 - データ環境のモダナイゼーション事例
1955 年以来、TD Bank グループは、変化する世界において成功する自信を顧客とコミュニティに提供することを目指してきました。10 年が経過するごとに要求は厳しく、複雑さは増していますが、TD は一貫してこの課題に取り組んでいます。 このブログでは、Databricks 金融サービス＆サステナビリティ部門 GTM グローバルヘッドのジュンタ・ナカイ（Junta Nakai）が、TD Bank エンタープライズデータテクノロジープラットフォーム部門 VP のジョナサン・ホランダー（Jonathan Hollander）氏に伺った TD における技術変革の事例をインタビュー形式でご紹介します。顧客体験の向上を支援するために分析機能を強化するよう設計された Delta Lake と Azure クラウドによる新しいモダンデータ資産への移行理由に焦点を当てています。...
J&J 社におけるデータの民主化によるサプライチェーン最適化の事例
本ブログは、ジョンソン・エンド・ジョンソン社の先端技術（データ、インテリジェントオートメーション、先端技術インキュベーション）部門シニアディレクター、 Mrunal Saraiya 氏の執筆によるゲストブログです。 ジョンソン・エンド・ジョンソン（J&J）は、グローバルな消費財および医薬品プロバイダーの中核的企業として 150 年以上にわたり、世界中の企業、患者、医師、人々にサービスを提供しています。私たちは、生命を維持する医療機器やワクチンをはじめ、市販薬、処方箋薬（これらの創薬に必要なツールや資源）など、市場に送り出す全てのものを入手可能な状態にし、多様な商品の品質、保管、お客様へのタイムリーな配送の一貫性を保証しなければなりません。 製品やサービスをどのように地域社会に提供するかは、私たちの事業戦略の中核をなすものです。特に、消費者が製品に効果的にアクセスして使用できるようにするために、製品の配送時間、場所の厳守、公正な販売価格の保証を重要視しています。市場のサプライチェーンには、以前から物流に 関す