AIを用いた、マイグレーションのための新たなBrickbuilderソリューションを追加しました！
過去2年間、Databricksは業界、マイグレーション、データおよびAIのユースケースのための革新的なソリューションを構築するために、主要なコンサルティングパートナーと協力してきました。 Databricks Brickbuilder ソリューションと アクセラレータは 、お客様の導入実績を基盤として、 Databricks データインテリジェンスプラットフォームの 可能性を最大限に引き出し、生産性を向上させ、データから価値を引き出すことができるように、パートナーの経験と知識をパッケージ化したものです。 Databricksは現在までに、レガシーシステムの移行、需要予測、顧客360、リスク管理、製品パフォーマンスなど、 60のパートナーソリューションを立ち上げて います。 最新のマイグレーションBrickbuilderソリューションと、Databricksパートナーがどのようにレイクハウスアーキテクチャへのエンドツーエンドのマイグレーションプロセスを段階的アプローチで支援しているかをご覧ください。 その結果、リ
マテリアライズド・ビューによるLakeviewダッシュボードの高速化
このブログ記事では、Databricks SQL マテリアライズド・ビュー をLakeviewダッシュボードで使用して、ビジネスに新鮮なデータと洞察を提供する方法を紹介します。 先日、 Databricks Data Intelligence Platform におけるLakeviewダッシュボードのパブリックプレビューを 発表 しました。Lakeview のダッシュボードは、Databricksの顧客のためのビジュアライゼーションとレポーティング体験の作成において、大きな前進を意味します。 視覚化が大幅に改善され、共有や配布に最適化されたシンプルなデザイン体験を提供します。 Lakeview ダッシュボードは Databricks SQL (DBSQL) データウェアハウス上で実行されます。 DBSQLを使用すると、レガシーなクラウドデータウェアハウスの数分の一のコストで、選択したツールですべてのSQLおよびBIアプリケーションを大規模に実行できます。 マテリアライズド・ビューは、ビジネスに新鮮なデータを提供す
Databricks SQL Year in Review (Part 2)：SQLプログラミング機能に焦点をおいて
Databricksの サーバーレス・データウェアハウス、Databricks SQLの2023年の製品進化を紹介するブログシリーズへようこそ。 このパート2では、この1年間に提供されたSQLプログラミングの新機能の数々をご紹介 します。 当然のことながら、すべてのSQL開発者は、より生産性を高め、より複雑なシナリオに簡単に取り組みたいと考えています。 これはすべてDatabricksのデータインテリジェンスプラットフォームの一部であり、 データウェアハウスと データレイクの長所を組み合わせたレイクハウスアーキテクチャに基づいて構築されています。 それでは、2023年のSQLプログラミングの目玉機能をご紹介します： ラテラル カラム エイリアス対応 コーヒーが体に良くないなら、なぜみんな飲むのですか？ ラテラルカラムサポートがそうです。 SQLの原則には反しますが、この機能を使えば、セレクトリスト内のSQL式の結果を、同じセレクトリスト内の次の式で参照することができるので、確かに便利です。 あなたは振り返り、SQL
DatabricksにAIモデルの共有機能が新登場！
本日、 Databricks Delta Sharingと Databricks Marketplaceの 両方でAIモデルの共有が可能になったことを発表できることを嬉しく思います。 Delta Sharingを使用すると、クラウド、プラットフォーム、地域を越えて、組織内または外部でAIモデルを安全に共有し、提供することができます。 さらに、Databricks Marketplaceは、 John Snow Labsから 医療専門家をサポートするための60の新しい業界別AIモデルをリリースしました。 AIモデルの共有はパブリックプレビューで、Delta Sharingとマーケットプレイスで利用可能です。 Databricks Data Intelligence Platformは、モデル提供、AIトレーニング、モデル監視を含むエンドツーエンドの機械学習機能により、モデルの検索と共有を行う新しい機能をサポートします。 ジェネレーティブAIで高まるシェアリング需要に対応 ここ数カ月、DatabricksはDatab
データエンジニアリングとストリーミングの最新動向 - 2024年1月
Databricksは このほど 、当社が開拓したレイクハウス・アーキテクチャの自然な進化形であるデータ・インテリジェンス・プラットフォームを発表しました。 データ・インテリジェンス・プラットフォームとは、組織固有のデータを深く理解し、誰でも簡単に必要なデータにアクセスし、ターンキー方式のカスタムAIアプリケーションを迅速に構築できるようにする、単一の統合プラットフォームという考え方です。 データインテリジェンスプラットフォーム 上に構築されたすべてのダッシュボード、アプリ、およびモデルが適切に機能するには信頼できるデータが必要であり、信頼できるデータには最高のデータエンジニアリングプラクティスが必要です。 Databricksは 、 Spark 、 Delta Lake 、 ワークフロー 、 Delta Live Tables 、そして Databricks Assistantの ような新しいAI機能を通じて、データエンジニアにベストプラクティスを提供してきました。 AIの時代には、 データエンジニアリングのベス
🏆第1回 DatabricksアジアパシフィックLLMカップ優勝者発表🥇
Databricksがアジア太平洋地域で初めて開催した大規模言語モデル（LLM）カップの優勝者を発表できることを嬉しく思います。この大会には、10カ国以上の1,000人を超えるデータおよびAIの実務家が参加しました。 2023年10月から12月にかけて、参加者はDatabricksを使用してLLMを活用したアプリケーションを構築し、実際のビジネス課題を解決するために招待されました。 参加者を成功に導くため、ハッカソンに先立ち、LLM構築に関する自習型学習 ワークショップと、Databricksのソリューションアーキテクトによる専用トレーニングを提供しました。 応募作品は、創造性、ビジネスへの適用可能性、関連性、取組みの完成度、LLMアーキテクチャの拡張性などに基づいて評価されました。 インパクトのあるプロジェクトが数多くあった中で、電気通信とサイバーセキュリティにおける組織の重要な課題に取り組む革新的なアイデアを持つ2つのチームが際立っていました。 受賞チームのイノベーションは、適切なテクノロジーによってチームがい
DatabricksによるGenAIの構築とカスタマイズ：LLMとその先へ
ジェネレーティブAIは、ビジネスに新たな可能性をもたらし、組織全体で力強く受け入れられています。 最近の MIT Tech Reviewの レポートによると、調査対象となった600人のCIO全員がAIへの投資を増やしており、71％が独自のカスタムLLMやその他のGenAIモデルの構築を計画していると回答しています。 しかし、多くの組織では、自社のデータで学習させたモデルを効果的に開発するために必要なツールが不足している可能性があります。 ジェネレーティブAI への飛躍は、単にチャットボットを導入するだけではありません。 この変革の中心は、 データレイクハウス の出現です。 このような高度なデータアーキテクチャは、GenAIの可能性を最大限に活用する上で不可欠であり、データとAI技術の迅速かつコスト効率の高い、より広範な民主化を可能にします。 企業が競争上の優位性を確保するためにGenAIを活用したツールやアプリケーションへの依存度を高める中、基盤となるデータインフラは、これらの先進技術を効果的かつ安全にサポートでき
Databricks SQL Year in Review（Part1）：AIに最適化されたパフォーマンスとサーバーレス・コンピューティング
本記事は、2023年の Databricks SQLの 主な進歩分野を振り返るブログ・シリーズのパート1で、最初の記事ではパフォーマンスに焦点を当 てています。 データウェアハウスのパフォーマンスは、特に計算時間がコストを左右する現代のSaaSの世界では、より応答性の高いユーザーエクスペリエンスと優れた価格/パフォーマンスを実現するために重要です。 私たちは、Databricks SQLのパフォーマンスを向上させるとともに、AIを活用することで手作業によるチューニングの必要性を低減させるために努力してきました。 AIに最適化されたパフォーマンス 最新のデータウェアハウスは、新しいデータ、より多くのユーザー、または新しいユースケースが入ってくるたびに、知識豊富な管理者が継続的に手動で調整する必要があるワークロード固有の構成で満たされています。 これらの"ノブ" は、データの物理的な保存方法から、コンピ ュータの利用方法やスケーリング方法まで多岐にわたります。 この1年間、私たちはDatabricksの データインテリ
小売業のためのジェネレーティブAI：スキル開発を通じてトップラインの成長を促進
COVID以来、"大辞任" について、 世界経済フォーラムによる 詳細な分析を含め、数え切れないほどの記事が書かれています。 この調査でわかった重要なことのひとつは、自発的に仕事を辞める人をこれ以上増やさないためには、企業は従業員を職場に引き込む努力を しなければならないということです。 結局のところ、従業員はどの企業にとっても最も貴重な資産であり、従業員が退職すると、同僚や企業全体に打撃を与えます。 しかし、従業員のエンゲージメントを調査するとなると、中核となるリソースとしてデータに頼る企業はほとんどありません。 この5年間で、アナリティクスや機械学習を利用して、顧客やサプライチェーンに関するより深く広範な洞察を得る経営者は増えましたが、従業員に関するデータはまだ不足していることが多いのです。 その代わりに、人事担当者は採用やコーチング、育成に重点を置く傾向があり、意思決定のためにデータの代わりに"直感" を使う必要があります。 ビジネス界で最も秘匿されている秘密の1つは、人的資本データを解き放つことが成長とコス
SIEM検知ルールの進化：シンプルから洗練への旅
サイバー脅威とそれに対抗するツールはより洗練されたものになっています。 SIEMは20年以上の歴史があり、その間に大きく進化してきました。 当初はパターンマッチングと閾値ベースのルールに依存していたSIEMは、より高度なサイバー脅威に対処するために分析能力を向上させました。 「検知成熟度曲線」と呼ばれるこの進化は、セキュリティ運用が単純な警告システムから脅威の予測分析が可能な高度なメカニズムへと移行したことを示しています。 このような進歩にもかかわらず、最新のSIEMは、大規模なデータセットや長期的な傾向分析、機械学習による検出のためのスケーリングという課題に直面しており、複雑化する脅威要因の検出と対応に対する組織の能力が問われています。 そこでDatabricksがサイバーセキュリティチームを支援します。 Apache Spark™、MLflow、およびDeltaテーブルを搭載したDatabricksの統合アナリティクスは、企業の最新のビッグデータと機械学習のニーズを満たすために、コスト効率よく拡張できます。