規制データ管理とリスク分析の変革 - データインテリジェンスプラットフォームの力
イントロダクション 金融機関は、複雑な規制検査と、柔軟で包括的なリスク管理ソリューションの差し迫ったニーズを伴う厳しい環境に直面しています。 時代遅れのインフラストラクチャと、さまざまな種類のリスクに関する分離されたデータの負担により、既存のシステムは、CECL（信用損失に関する米国会計基準）、ストレス テスト、流動性リスク、規制データ報告にわたる規制上の期待に持続的かつ効率的に対応するために必要なデータ フレームワークを提供できません。 さらに、複雑なリスクプロセスは長い間大きな障害となっており、変化する規制への迅速な適応や効率的なデータ処理と分析を妨げてきました。 これらの課題に対応するため、金融機関は時代遅れのレガシー システムからクラウドへと重点を移しつつあります。 この変化は、特にリスクと財務機能の統合において、イノベーションと業務効率の重要な推進力となります。 金融機関は、リスク管理を近代化する際に、規制上の懸念に対処するために2つの重要なイニシアチブを検討することができます。 規制リスクと財務のため
Databricks 上の大規模言語モデルで放射線科のワークフローを自動化
放射線学は、X 線、コンピュート断層撮影 (CT)、磁気共鳴画像 (MRI)、核医学、陽電子放出断層撮影 (PET)、超音波などの医療用画像診断手順を通じて病気を診断し治療する重要な要素です。 典型的な放射線科ワークフローには、特にプロトコル作成プロセスを中心に手作業のステップが含まれます。 大規模言語モデル (LLM) を使用すると、このような管理上の負担の一部を自動化できます。 現在の状況: 放射線科ワークフロー さらに詳しく調べるために、典型的な放射線科のワークフローについて詳しく見てみましょう。 最初に、患者は最近の脳震盪の影響が長引くと報告し、医療機関を受診することがあります。 医療提供者は、患者のメモを電子カルテ(EHR)にまとめ、CTスキャンなどの画像検査を依頼します。 その後、放射線科医が臨床記録を確認し、「造影剤付き脳のCT」などの適切なプロトコルラベルを注文に割り当てます。 このラベルは、画像技術者が注文を実行する際の指針となり、検査 とその後の結果の確認につながります。 放射線科ワークフローに
Santalucía Seguros: 顧客サービスとエージェントの生産性を向上させるエンタープライズレベルの RAG を構築する
Translation Review by Akihiro.Kuwano 保険業界では、顧客は自分の ニーズに応える、パーソナライズされた、迅速で効率的なサービスを求めています。 一方、保険代理店は、複数の場所からさまざまな形式で大量のドキュメントにアクセスする必要があります。 100 年以上家族をサポートしてきたスペインの企業 Santalucía Seguros は、顧客サービスとエージェントの生産性を向上させるために、製品、補償範囲、手順などに関するエージェントの問い合わせをサポートできる GenAI ベースの仮想アシスタント (VA) を実装しました。 VA は Microsoft Teams 内でアクセスされ、あらゆるモバイル デバイス、タブレット、コンピューターから、エージェントの質問に自然言語でリアルタイムに、24 時間 365...
IoTタイムシリーズ分析をはじめるには？
はじめに モノのインタ ーネット（IoT）は、かつてないほどのデータ量を生成しています。IBMによれば、2025年までに年間のIoTデータ量は約175ゼタバイトに達すると推定されています。これは、数百兆ギガバイトに相当します。Ciscoによると、1ゼタバイトの各ギガバイトがレンガだった場合、中国の万里の長城を258本建設できるほどの量です。 IoTデータのリアルタイム処理は、タイムリーなデータ駆動型の意思決定を可能にし、その真の価値を引き出します。しかし、IoTデータの巨大かつ動的な性質は、多くの組織にとって大きな課題となっています。Databricksでは、これらの障害を認識し、製造業の組織がIoTデータを効果的に処理・分析するための包括的なデータインテリジェンスプラットフォームを提供しています。Databricksのデータインテリジェンスプラットフォームを活用することで、製造業の組織は、IoTデータを実用的な洞察に変え、効率を向上させ、ダウンタイムを削減し、全体的な運用パフォーマンスを向上させることができます。
IoT向けの分散ML
イントロダクション 今日、メーカーの現場でのメンテナンスは、事前対応型よりも事後対応型であることが多く、コストのかかるダウンタイムや修理につながる可能性があります。 これまで、データウェアハウスは、履歴レポートに対して高性能で高度に構造化されたレンズを提供してきましたが、ユーザーには効果的な予測ソリューションが求められていました。 ただし、Databricks データ インテリジェンス プラットフォームを使用すると、企業はデータの同じコピーに対して履歴分析と予測分析の両方を実装できます。 製造業者は、予測メンテナンス ソリューションを活用して、潜在的な問題がビジネス上重要な顧客対応の問題になる前に特定し、対処することができます。 Databricks は、データ準備、モデル トレーニング、根本原因分析レポート用のツールを含む、エンドツーエンドの機械学習ソリューションを提供します。 このブログの目的は、統一されたスケーラブルなアプローチで IoT 異常検出の予測ソリューションを実装する方法を明らかにすることです。
大規模なプレイヤーフィードバックを管理し、理解しよう
ライブタイトル、本番運用前/運用後、進行中のメンテナンス、将来のリリース、ゲームの別バージョン、または市場向けのまったく新しいタイトルのいずれに取り組んでいる場合でも、常にコミュニティからのフィードバックを求めています。 世の中には不足はありませんが、圧倒され、ふるいにかけるのが難しい場合があります。 PC で出荷され、Valve の Steam ストアを通じて販売されるゲームの場合、タイトルに対するプレイヤーからのフィードバックの優れたソースは、Steam のゲームレビューで見つけることができます。 私たちは 、自然言語と機械学習技術 を組み合わせた、プレイヤーレビュー分析用の新しいソリューションアクセラレータを構築しました。これにより、ゲーム開発者はプレイヤーをより深く理解し、ゲームデザイン、バックエンドオペレーション、ライブオペレーション、マーケティング、そして実際にはすべての事業ラインを通じて対応できるようになります。 Steamのゲームレビューでは、次のことを見ることができます。 生のフィードバック:
実例で見る！企業が生成AIを駆使する方法
生成AI（GenAI）は信じられないほど速く動いています。 その結果、わずか 2 年足らずで GenAI は最もエキサイティングで変革的なテクノロジーの 1 つとして登場し、さまざまな業界の企業がイノベーションを推進し、生産性を高め、優れた顧客体験を提供できるようにしています。 Databricks では、通信、エネルギー、金融サービス、ヘルスケアおよびライフサイエンス、製造、公共部門、メディアおよびエンターテイメント、小売および消費財など、あらゆる業界のプラットフォーム全体で GenAI アプリケーションの需要と開発が急激に増加しています。 Data + AI Summit が近づくにつれ、私たちはグローバルコミュニティを結集し、すべての人にデータインテリジェンスを提供するという約束を果たしていきます。 GenAI はイベントの中心的なテーマとなり、GenAI アプリケーションの開発と展開をサポートする 130 社以上のパートナー が参加します。...
データインテリジェンスプラットフォーム上の半導体
半導体業界では、研究開発タスク、製造プロセス、企業計画システムによって、さまざまなデータ成果物が生成され、それらを融合してインテリジェントな半導体企業を構築できます。 インテリジェントなデータの使用により、インテリジェントな半導体企業は市場投入までの時間を短縮し、製造歩留まりを高め、製品の信頼性を強化します。
通信、メディア、エンターテインメントにおけるデータガバナンスの重要な 役割
データ分析とAIガバナンスは、データとAIの民主化の取り組みにおいて、おそらく最も重要でありながら最も難しい側面です。 データ分析とAIのニーズに合わせて、ビジネスインテリジェンス用のデータウェアハウスとAI用のデータレイクという 2 つの異なるシステムを導入している可能性があります。 そして今、それぞれが異なるガバナンスモデルを持つ2つのシステム間でデータを移動するデータサイロを作成しました。 ただし、データはファイルやテーブルに限定されません。 また、ダッシュボード、ML モデル、ノートブックなどの資産にはそれぞれ独自の権限モデルがあり、これらすべての資産に対するアクセス権限を一貫して管理することが困難になっています。 データ資産が、アクセス管理ソリューションが異なる複数のクラウドに存在する場合、問題はさらに大きくなります。 良いニュースです。データガバナンスを統合する方法があります。 しかし、なぜ気にする必要があるのでしょうか? 堅牢なデータガバナンスがなければ、チームや企業はオーディエンスを完全に理解でき
スポーツにおけるデータ革命：Databricks Marketplace と Delta Sharing の画期的な影響
一瞬一瞬、あらゆるプレーが結果を左右する、変化の速いスポーツの世界では、高度な分析とリアルタイムデータ知見の必要性がかつてないほど重要になっています。 スポーツ業界は、パフォーマンスを向上させ、ファンを惹きつけ、競争力を確保するための革新的な戦略を常に模索しています。 Databricks MarketplaceとDelta Sharing は、前例のないデータの取得、共有、コラボレーションを促進することで、スポーツ アナリティクスの状況を一変させています。 スポーツにおける Databricks Marketplace の力 Databricks Marketplace は、オープンソースの Delta Sharing 標準を利用した、データ、分析、AI のオープン マーケットプレイスです。これは、独自のプラットフォームや複雑な ETL プロセス、または高価なレプリケーションの制約なしに、組織が機械学習モデル、ノートブック、アプリケーション、ダッシュボードなどの膨大な資産にアクセスできる中央ハブとして機能します