NHLチーム向けマネージドSportlogiqからDatabricksへのデータ取り込みパイプ ライン：ゲームを変えるアライアンス
概要 競争の激しいプロホッケーの世界では、NHLチームは常にパフォーマンスの最適化を追求しています。 高度なアナリティクスは、この追求においてますます重要になっています。 サードパーティのデータベンダーは、大量の生データやビデオ映像を処理するために、コンピュータビジョンや機械学習などの最先端技術を採用しています。 その目的は、各試合から詳細な洞察を引き出すことです。 こうした細部を総合的に分析することが、勝敗を分けることも少なくありません。 この分野で注目すべきベンダーのひとつが、モントリオールに本社を置くSportlogiq社です。 特許を取得したコンピュータービジョンと機械学習技術を活用し、通常は人間の観察範囲を超えるようなデータを取得・分析します。 Sportlogiqは、スポーツチームやリーグ、メディア、パフォーマンス向上企業など、NHLのさまざまな事業体に包括的な分析サービスとトラッキングデータを提供しています。 しかし、NHL チームがSQL分析を実施し、プレッシャー下での選手の意思決定能力など、特殊な
テック・マーケティングに革 命を
イントロダクション 1月4日、GoogleがサードパーティCookieの段階的な削除を開始し、デジタルマーケティングの新時代が始まりました。 当初、この開発はChromeユーザーの1％にしか影響を与えていませんでしたが、これは来るべき事態の明確なシグナルといえます。 サードパーティCookieの終焉は、デジタルマーケティングの新時代の到来を告げるものです。 デジタルエコシステムが進化し続ける中、マーケティング担当者はエンゲージメントと成長へのアプローチを再考する必要があります。戦略を見直し、パーソナライズされた効果的なマーケティングを提供しながらも、ユーザーのプライバシーを優先する新しい方法論を取り入れる瞬間です。 それと同時に、マーケティング分析において「私たちは何を求めているのか？」という疑 問も生じます。クッキーは結局のところ、目的のための手段に過ぎなかったのです。 これらのおかげで、私たちが信じていたマーケティングの 効果を 測定 することができました。 多くのマーケティング担当者と同様に、私たちは「 広告
Cracking the Code: Databricksがバイオメカニクスデータでメジャーリーグを再構築する方法
翻訳：Saki Kitaoka. - Original Blog Link バイオメカニカルデータは、メジャーリーグ（MLB）のチームにとって、選手のパフォーマンスを向上させ、怪我を減らすという競争上の優位性を提供する、ゲームを変える要素として登場しました。しかし、その潜在的な可能性にもかかわらず、ほとんどのチームはその能力を十分に活用できずにいます。 バイオメカニクスデータのソースは、ウェアラブルセンサー、フォースプレート、モバイルデバイス、そして特に高速度カメラなど多岐にわたります。2020年、各球場に12台のカメラを戦略的に配置した Hawk-Eye Statcastシステム の登場は、大きな前進でした。これらのカメラのうち5台は投球と打撃専用で、毎秒100フレーム（FPS）で作動。残りの7台のカメ ラは、フィールドプレーヤーと打球に焦点を当て、50 FPSでデータを取得します。これらのカメラシステムを合計すると、MLBのレギュラーシーズン2,430試合ごとに24テラバイトという途方もない量のデータが生成され
レイクハウス上で「コンポーザブルCDP」を構築するには
翻訳：Saki Kitaoka. - Original Blog Link 顧客データは、あらゆる業界の最新組織にとって生命線です。組織がデータレイクハウスでデータチームとプラクティスをレベルアップするにつれて、レイクハウスをアナリティクスのソース・オブ・トゥルースとしてだけでなく、マーケティング、オペレーション、パーソナライゼーションなどの原動力となるエンジンとして使用するケースが増えています。 Databricks Ventures は、Data Lakehouse ネイティブのカスタマーデータプラットフォーム ( CDP ) を強化するため、Hightouch に投資しました( invested )。Hightouchは、DatabricksユーザーがLakehouseから直接顧客データを収集、保存、モデル化、活性化するために必要なすべての機能を提供します。このLakehouse中心のアーキテクチャは、独自のデータインフラストラクチャを中心とした完全な コンポーザブルCDP を作成します。このブログでは、L
コミュニケーションにおける大規模言語モデル
Original: Large Language Models in Communications 翻訳: junichi.maruyama 通信業界は、ユーティリティから付加価値サービスプロバイダーへの変革期を迎えており、データとAIは、より良い消費者、ネットワーク、パートナー体験を提供する中核となっています。データとAIが効率的な成長のために利用されているこの時代、Large Language Models（LLM）は、通信サービスプロバイダーに大きな影響を与えるゲームチェンジ技術として浮上しています。LLMを活用することで、通信プロバイダーは、パーソナライズされた体験、コスト効率の高いネットワークの最適化、より自動化されたカスタマーサポートなど、いくつかの重要な分野で独自の課題に取り組み、新しい機会を生かすことができます： パーソナライズドエクスペリエンスを変革する 消費者が電話やインターネットなどの通信サービスを利用する際に、これまで以上に選択肢が増える中、通信事業者にとって、解約を抑制し、いつでもあらゆ
メディア＆エンターテインメントにおける大規模言語モデル
Original: Large Language Models in Media & Entertainment 翻訳: junichi.maruyama メディア＆エンターテインメント業界は、データを中心とした革命の真っ只中にあり、消費者をあらゆる体験の中心に据えています。あらゆる規模の組織が、パーソナライズされた1:1体験を大規模に提供する次の破壊的イノベーションを実現するために、今、探求を続けています。特に、あるテクノロジーは、このゲームを根本的に変える力を持っています： ラージ・ランゲージ・モデル（LLM）です。LLMは、ユニークなコンテンツを生成するだけでなく、複雑な情報を深く理解し、人間のような対話をシミュレートする力を備えています。このブログでは、パーソナライゼーション、マネタイズ、コンテンツ制作という3つの主要分野におけるLLMの変革の可能性について説明します。これにより、メディアやエンターテインメント業界のデータおよびAIリーダーは、現実の世界にインパクトを与え、新しい収益源を開拓するこ
Databricks Marketplaceのパワーをメディアとエンターテイメントに解放する - featuring LiveRamp
Original: Unleashing the Power of the Databricks Marketplace for Media and Entertainment - featuring LiveRamp 翻訳: junichi.maruyama 今日のデータ主導の状況において、企業はデータを統合し、オーディエンスのプロフィールを豊かにする有意義なインサイトを導き出すという課題に直面しています。従来のデータ統合手法では、複雑さや非効率さを招き、うまくいかないことも少なくありません。しかし、新しい Databricks Marketplace で利用できる主要なデータ連携プラットフォームであるLiveRampと、Databricks Lakehouseの変革的な機能により、組織はデータ集約を簡素化し、データセット間のオーディエンスを容易に結びつけることができます。 データアグリゲーションへの挑戦...
MMMとは何か、なぜマーケターにとって重要なのか？
Original: What is a MMM and why does it matter for marketers? 翻訳: junichi.maruyama MMM（Marketing or Media Mix Modeling）とは、企業が複数のチャネルにまたがるマーケティングキャンペーンの効果を特定・測定するためのデータ駆動型の方法論です。MMMの目的は、企業が広告やマーケティング戦略について十分な情報に基づいた意思決定を行うことを支援することです。MMMは、テレビ、ソーシャルメディア、Eメールマーケティングなど、さまざまなチャネルのデータを分析することで、どのチャネルが売上やその他のビジネス成果に最も貢献しているかを判断します。外部イベントや指標を含めることで、意思決定者は外部要因（祝日、経済状況、天候など）の影響をよりよく理解し、広告費だけの影響を誤って過大評価することを防ぐことができます。 MMMを使用することで、企業はどのマーケティングチャネルが最もエンゲージメント、売上、または収益を促進して
機密データを保護するために、HabuとDatabricksはどのように連携しているか
Original : How Habu Integrates With Databricks to Protect Sensitive Data 翻訳：saki.kitaoka 先日、 Databricks との提携を発表( announce )し、すべてのLakehouseにマルチクラウドデータクリーンルームコラボレーション機能を提供することを発表しました。Databricksとの統合は、 Databricks's Lakehouse technology とHabuのクリーンルームオーケストレーションプラットフォームの長所を組み合わせ、クラウドやデータプラットフォーム間でのコラボレーションを可能にし、コラボレーションによるデータサイエンス作業のアウトプットをビジネス関係者に提供するものです。このブログポストでは、 以下の質問に答えることで、HabuとDatabricksがどのようにこれを実現しているかを説明します： データクリーンルームとは何ですか？ Databricksの既存のデータクリーンルーム機能は何です