Databricksマーケットプレイス Top10の質問と回答
Databricks Marketplace は、オープンソースのDelta Sharing標準によって支えられたデータ、分析、AIのためのオープンマーケットプレイスです。Databricks Marketplaceのリリース以来、リストとプロバイダーの数は300%増加しました。この急速な成長期を通じて、データパートナーとデータ消費者がDatabricks Marketplaceを最大限に活用するのを支援しました。 今日、最も頻繁に尋ねられる質問のトップ10を共有したいと思います。消費者とプロバイダーの両方に合わせてカスタマイズされ、私たちが何を異なるものにしているのか、リストをどのように目立たせるか、そして特定のデータニーズに最適な製品を見つける方法について詳しく読んでください。 消費者としてDatabricks Marketplaceを使用する理由は？ Databricks Marketplaceには、データセット、MLモデル、ノートブック、ソリューションアクセラレータ、そして近々アプリケーションなど、様々な
AI/BIダッシュボード最新情報 ~2024年秋~
イントロダクション Databricksの AI/BI ダッシュボードは、一般提供開始以来、大きな進化を遂げました。Databricks SQLを基盤とし、データインテリジェンスにより強化されたAI/BIダッシュボードは、インタラクティブなデータビジュアライゼーション、ダッシュボード、レポートを通じて企業データから洞察を生成する簡単でシームレスな方法を提供します。データと分析を1つの統合プラットフォームに集約することで、ビジネスインテリジェンスを効率化し、組織全体にわたるデータ主導の意思決定を推進します。 AI/BIダッシュボードは3,000以上の企業と30,000人以上のユーザーに毎週利用されるほどの広がりを見せており、その採用率は驚異的です。 Databricks SQLのユーザーで、まだAI/BIを利用していない方は、この機能を見逃しています。 AI/BIダッシュボードは追加のライセンスなしで利用でき、今日からすぐに使用を開始できます。お客様は、データのすぐ隣にある最新のAIを活用したBIソリューションを利
Databricks SQLの最新情報 ~2024年10月~
私たちは、Databricks SQLをこれまで以上にシンプルで、高速で、手頃な価格にする最新の機能とパフォーマンスの改善をお知らせできることを嬉しく思います。 Databricks SQL は、Databricks Data Intelligence Platform内のインテリジェントなデータウェアハウスで、 レイクハウスアーキテクチャ 上に構築されています。実際、 Databricks SQLは現在8,000以上の顧客に使用頂いています！ このブログでは、AI/BI、インテリジェントな体験、予測的最適化について詳しく説明します。また、強力な新しい価格/パフォーマンス機能も備えています。過去3ヶ月間の革新的な機能を皆様にご紹介できることを嬉しく思います。 AI/BI 2024年のData + AI Summit (DAIS)で AI/BIを発表 して以来、多くのエキサイティングな機能強化を追加してきました。まだAI/BIを試していない方は、ぜひお試しください。追加ライセンス不要で、すべてのDatabricks
「Provider Usage Analytics」一般提供開始を発表！
Databricks Marketplaceのプロバイダー向けに、「Provider Usage Analytics」の一般提供を発表します。この機能により、リードの生成や製品への関心をリアルタイムで分析でき、リードが誰で、どの企業に属し、どのようにリスティングと関わっているかを把握できる明確なインサイトが得られます。これにより、プロバイダーはオーディエンスや製品のパフォーマンスをより深く理解し、成長とリードコンバージョンの向上に役立ちます。 Provider Usage Analyticsのメリット すべてのプロバイダーは、何が効果的で、どこに改善が必要かを把握することが重要です。データ、AIモデル、その他のソリューションを販売している場合でも、顧客がどのように製品を見つけ、関与しているかを理解することは、戦略を洗練させるために不可欠です。 Provider Usage Analytics を利用すると、以下が可能になります： リードの把握 ：リードの企業や役職などの主要な情報を特定し、メッセージや提供内容を調
正式リリース！Unity CatalogからMicrosoft Power BIサービスへの直接公開が可能に！
「Unity Catalog から Microsoft Power BI Service へのデータ公開」機能が正式に利用可能となりました！この新機能により、 Unity Catalog のデータから数クリックで Power BI Web レポートを作成できるようになり、シームレスなカタログ統合とデータモ デル同期が実現しました。Databricks の UI を離れることなく、Power BI Service に直接データセットを公開することが可能です。 Unity Catalog...
Databricksのオープンソースセキュリティ強化！
Databricksの製品セキュリティチームは、その製品のセキュリティと完全性を確保することに深く取り組んでいます。これらの製品は、さまざまなオープンソースプロジェクトの上に構築され、それらと統合されています。これらのオープンソースの基盤の重要性を認識し、チームはこれらのプロジェクトのセキ ュリティに積極的に貢献し、その結果、Databricks製品とオープンソースエコシステム全体のセキュリティ姿勢を向上させています。このコミットメントは、脆弱性の特定と報告、パッチの提供、オープンソースプロジェクトのセキュリティレビューと監査への参加など、いくつかの主要な活動を通じて具体化されています。これにより、Databricksは自社の製品を保護するだけでなく、依存しているオープンソースプロジェクトのレジリエンスとセキュリティを支援します。 このブログでは、チームが発見したいくつかの脆弱性の技術的詳細を概説します。 CVE-2022-26612 : Hadoop FileUtil unTarUsingTarシェルコマンドイン
セマンティックキャッシュで実現！コスパ最強チャットボット構築
チャットボットは、ビジネスにとって価値あるツールとなりつつあり、 効率を向上させる ためや 従業員をサポートする ために役立ちます。LLMは、企業のデータやドキュメンテーションを大量に探し、幅広い問い合わせに対して情報を提供することで、従業員をサポートできます。経験豊富な従業員にとって、これは冗長で生産性の低いタスクに費やす時間を最小限に抑えるのに役立ちます。新入社員にとって、これは正しい答えを得るまでの時間を短縮するだけでなく、これらの従業員を オンボーディング を通じてガイドし、 知識の進行 を評価し、さらなる学習と開発のためのエリアを提案するのにも使用できます。 これらの機能は、今後も 労働者を補完する 可能性が高いと見られています。そして、多くの先進国で労働者の利用可能性に 差し迫った課題 がある中、多くの組織は、彼らが提供できるサポートを最大限に活用するために、内部プロセスを再構築しています。 LLMベースのチャットボットのスケーリングはコストがかかる チャットボットを大規模に導入する準備をしている企業
Databricksへの移行戦略：成功のための教訓
データウェアハウスのワークロードを移行することは、あらゆる組織にとって最も難しいながらも重要なタスクの一つです。移行の動機がビジネスの成長とスケーラビリティの要件であれ、既存のレガシーシステムの高いライセンス・ハードウェアコストの削減であれ、単にファイルを転送するだけではありません。Databricks では、プロフェッショナルサービス（PS）チームが何百もの顧客やパートナーと共に移行プロジェクトに取り組み、数多くの成功事例を積み上げてきました。このブログでは、移行の範囲設定、設計、構築、実行においてデータプロフェッショナルが考慮すべきベストプラクティスと教訓を探ります。 移行を成功させるために: 5段階のプロセス Databricksでは、私たちの経験と専門知識に基づいて、移行プロジェクトのための5段階のプロセスを開発しました。 移行プロジェクトを開始する前に、まず ディスカバリー フェーズから始めます。このフェーズでは、移行の背後にある理由と既存のレガシーシステムの課題を理解することを目指しています。私たちは
Logically AIでGPU推論をターボチャージ！
2017年に設立された Logically は、AIを使用してクライアントのインテリジェンス能力を強化する分野のリーダーです。ウェブサイト、ソーシャルプラットフォーム、その他のデジタルソースから大量のデータを処理し分析することで、Logicallyは潜在的なリスク、新たな脅威、重要なナラティブを特定し、それらをサイバーセキュリティチーム、プロダクトマネージャー、エンゲージメントリーダーが迅速かつ戦略的に行動できるように整理します。 GPU加速はLogicallyのプラットフォームの重要な要素であり、高度に規制されたエンティティの要件を満たすためのナラティブの検出を可能にします。GPUを使用することで、Logicallyは訓練と推論の時間を大幅に短縮し、ソーシャルメディアやインターネット全体での偽情報の拡散を防ぐために必要なスケールでのデータ処理を可能にしました。現在のGPUリソースの不足も、最適なレイテンシとAIプロジェクトの全体的な成功を達成するために、その利用を最適化することが重要であることを意味します。 ロ
DatabricksとInformaticaによるエンタープライズAIのためのインテリジェントデータエンジニアリング
生成型AIは、組織がデータから価値を引き出す方法に対して大きな可能性を秘めています。しかし、真のインテリジェントデータ管理に根ざした正確で関連性のある結果を確保する周囲の一連の課題もあります。実際、最近の MIT Technologyの600人のCIOを対象とした調査 では、エグゼクティブの72％が、データの課題がAI成功を危険にさらす最大の要因であると述べています。その結果、私たちはAIプロジェクトが最優先事項であるが、生産でビジネス価値を実現するのに苦労している顧客と常に話をしています。 DatabricksとInformaticaは、エンタープライズAIアプリケーションのためのインテリジェントなソリューションを提供するために、データ管理の風景を再形成しています。Informaticaのローコード/ノーコードのデータ管理の専門知識を用いて、さまざまなソースシステムからのデータを発見、カタログ化、管理し、DatabricksのAI最適化のインテリジェントデータウェアハウジング機能と組み合わ せることで、組織は次の