私たちは、Azureカタールの提供開始を発表できることを嬉しく思います。Azure Databricksの利用可能範囲が拡大されたことで、中東全域の 組織が Databricks Data Intelligence Platform を 活用し、 Azureのグローバルでスケーラブルかつ弾力性のあるネットワーク上で、 データエンジニアリング、データサイエンス、機械学習 、アナリティクスを統合することがこれまで以上に容易になりました。 AzureカタールリージョンにおけるDatabricksインフラストラクチャーのローンチは、カタール航空などの最も革新的で先進的なカタールの組織が、Azure Databricksを活用してデータドリブンなアプリケーションやユースケースでビジネスを変革することをサポートするものです。 今回の事業拡大は、カタールにおける当社の広範な関係を基盤としています。今月初め、カタール投資庁（QIA）は、ポストマネー評価額が430億ドルとなったDatabricksの シリーズI を通じて同社に投資

データ文化の定義は組織によって異なります。データ文化とは、組織がデータ中心になることを可能にする、共有された価値観、態度、行動のことです。Databricksでは、洞察の獲得、データ主導の意思決定、ビジネスパフォーマンスの向上、AIの実現を通じてデータ文化を考えています。データ文化を持つことはデータエグゼクティブの間で一般的なトピックになりつつありますが、多くの組織はまだそこに至っていません。 業績を加速する上でデータ中心の文化を持つことの重要性を示す研究は数多くあります。 Forrester 社は、「意思決定のための洞察力を高めるためにデータを使用している組織は、2桁成長を達成する可能性が約3倍高い」と述べています。同様に MIT は、「データ重視の企業文化は、収益の増加、収益性の向上、経営効率の改善につながる」と述べています。 データ文化の醸成における課題 企業はデータ文化の構築が重要だと考えているかもしれませんが、それを成功に導くには多くの課題があります。最も一般的な落とし穴は、1）既存の労働力におけるデー

不正行為の代償は計り知れない。 2022年には、不正行為の1つであるカード非携帯型不正行為が、米国だけで約60億ドルの損失をもたらした。 連邦取引委員会によると、米国における詐欺のトップ5は以下の通りである 1 ： 偽者 オンラインショッピング 賞品、懸賞、宝くじ 投資 ビジネスと仕事の機会 すでに多くの企業が、リアルタイムの不正防止と検知を大規模に自動化するためにAIを活用し始めている。 しかし、これは詐欺師が絶えず新しい方法を考え出し、発見をすり抜ける、猫とネズミのゲームなのだ。 AIモデルは常に進化し、最も新鮮なデータを入力として取り込む必要があるため、機能の鮮度とモデル開発のスピードが成功に不可欠となる。 このブログでは、Tecton on Databricksを活用してリアルタイム不正検知システムを構築するための主な方法をご紹介する。 最後に実際の例をいくつか挙げているので、読んでみてほしい！ MLフィーチャーパイプラインの拡張 不正は、膨大で大量のネットワーク（1秒間に何千ものトランザクションがあると

データ＋AIのキャリアを加速させるロールベースの学習を通じたスキルアップ Databricksは、データ、アナリティクス、AIの各分野における学習者向けの技術トレーニングの作成と反復に長年を費やし、スキルアップや再スキルを目指す個人、チーム、組織がアクセスしやすく適切なコンテンツを利用できるようにしています。 データ、アナリティクス、AIにおけるAI/MLと役割の爆発的な増加に伴い、多くの組織で新しいテクノロジーを採用する必要性が加速しています。 2022年から2025年にかけて、AIに関わる 9,700万件の雇用が 創出されると予測されています。 これは、スケーラブルな方法で人材をスキルアップさせるというユニークな課題を提示しています。 Databricksの『ラーニングフェスティバル』であなたのキャリアを高めよう Databricksのバーチャルラーニングフェスティバルは、データエンジニアリング、データサイエンス、データアナリティクスの各コースを、 お客様、見込み客、パートナーの ために構築し、スキルアップと

翻訳：Saki Kitaoka. - Original Blog Link 現代の企業がデータへの投資を倍増させていることは周知の事実です。データへの投資は、あらゆる業種・業界の企業にとって競争力をもたらす深い顧客インサイトを明らかにするものです。 私たちは、レイクハウスが組織の中心に位置し、企業がビジネスチームの日常業務でこれらのインサイトを活用できるようになる未来を確信しています。そのため、Databricks Venturesは本日、データ活性化プラットフォームのリーディングカンパニーであるHightouchへの戦略的投資( strategic investment in Hightouch )を発表しました。この投資は、Hightouchの最近の $38 million funding round の一部であり、私たちのパートナーシップを拡大し、 the Databricks Lakehouse 上でネイティブに構築された...

翻訳：Junichi Maruyama. - Original Blog Link 本日、私たちはMosaicMLの買収を完了したことをお伝えできることを嬉しく思います。MosaicMLは、企業向けにジェネレーティブAIモデルを作成し、カスタマイズするための先進的なプラットフォームです。Databricksの創業以来、私たちのミッションは、あらゆる企業のためにデータとAIを民主化することでした。MosaicMLと共に、ジェネレーティブAIアプリケーションのトレーニング、カスタマイズ、デプロイのためのクラス最高のエクスペリエンスを提供する予定です。 私たちはMosaicMLチームと協力し、ジェネレーティブAIを企業の主流にするために必要な3つの最も重要な開発を加速させます： モデル能力の迅速な民主化： 私たちは、すべての企業がモデルを広く利用できる未来を確信しています。あらゆるテクノロジーの民主化には、価格の引き下げとアクセスの向上が必要です。MosaicMLチームは、大規模な言語モデルのトレーニングとカスタマイズ

Original: Welcoming bit.io to Databricks: Investing in the Developer Experience 翻訳: saki.kitaoka この度、bit.ioがDatabricksの一員となったことをお知らせできることを嬉しく思います。 Databricksでは、組織が最も困難な問題をデータで解決できるようにすることに常に重点を置いています。そのためには、すべてのデータ実務者やチームにパワフルでシンプルなツールを提供し、簡単に導入でき、毎日楽しく使えるようにする必要があります。 bit.ioは、非常にユーザーフレンドリーなインターフェース、摩擦のないサインアップ体験、わかりやすいワークフローを提供することで、その存在を際立たせてきました。また、bit.ioのチームは、現代の開発者やデータエンジニアのニーズを深く理解していることも証明しました。Databricksでは、共同創業者のAdam FletcherとJonathan Mortensenとチームがその専

Original: Powering Customer-Led Growth: Databricks Ventures Invests in Catalyst 翻訳: junichi.maruyama Databricks Ventures は、既存顧客との関係を最適化することでソフトウェア企業の成長加速を支援する先進的なプラットフォームであるCatalystへの 投資 を発表します。Catalystは、企業が最も重要な経常収益資産である既存顧客の生涯価値を効率的に最大化することを可能にする「 顧客主導の成長 」手法を普及させる最前線にいます。Catalystは、業界や規模を問わず、洗練された顧客主導の成長を可能にする広範な統合機能とインテリジェンスを提供します。すでにGrammarlyやFivetranなどの大手ソフトウェア企業で採用されています。 また、CatalystはDatabricks Venturesにとって、Databricksの上にコア製品を構築している企業への初めての投資となります。Cataly

Original : The 2023 State of Data + AI: How Businesses Are Preparing for the New Age of AI 翻訳： junichi.maruyama 昨年末にChatGPTが公開されて以来、大規模言語モデル（LLM）への関心が歴史的に高まり、この話題は避けて通れないものとなっています。LLMの技術は比類ない速さで向上しているだけでなく、企業もかつてないほど独自のモデルを構築しています。今や、予測モデルはミッションクリティカルな業務を支え、過去にさかのぼってのレビューではなく、未来を見通す窓を組織に与え、より迅速で無駄のない業務を支援します。 この新しいコンピューティング革命の端緒となった今、私たちは、企業がこの変革においてどのような状況にあるのか、また、どのようなプラットフォームやツールを活用しているのかを正確に知りたいと考えました。9,000社以上のグローバルなDatabricksのお客様からの匿名化された利用データを分析することで、私た