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

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

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

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

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

サーバーレスコンピューティングの予算ポリシーのパブリックプレビューを発表することを嬉しく思います。管理者は、予算ポリシーを使用してサーバーレスリソースに自動的にタグを適用し、カスタマイズされたコストレポートとチャージバックを行うことができます。

AI/BI Genie は、ビジネスチームが自然言語を通じて自分たちのデータからインサイトを得るための会話型ツールです。Genie は生成 AI を活用して、組織のデータ、利用パターン、ビジネス概念に合わせてカスタマイズされ、ユーザーからのフィードバックを通じて継続的に学習します。これにより、技術的な知識がないユーザーでも、経験豊富な同僚に質問するように質問でき、企業データから直接関連性の高い正確な回答を得られます。 Genie スペースの利用が増える中、 提供されるインサイトの正確性に対する信頼がユーザーにとって重要 です。この信頼が、Genie のインサイトを基に最も適切な意思決定を行うために必要な要素となります。 ビジネスチーム向けに Genie スペースの作成や管理を担うデータ担当者がよく挙げる重要な要件は以下の 2 点です： Genie スペース内で管理する指示や例が全体の精度向上に有効であることを確認できること。 必要に応じて、Genie が生成する回答が正確であるかを確認し、そのフィードバックをエン

過去数年間で、Databricks SQLの成長と採用が著しく増えてきました 、これはデータインテリジェンスプラットフォーム上に特別に構築された私たちのインテリジェントデータウェアハウスです（ 製品ツアー をご覧ください）。私たちが行うすべてのことは、お客様への絶え間ない注力により推進され、SQLの作成をさらに効率的にするための改善を繰り返しています。今日、私たちは 新しいSQLエディターの パブリックプレビューを発表することを嬉しく思います 。 新しいSQLエディタは、プラットフォームの最良の側面を統合し、統一された効率的なSQL作成体験を提供します。また、複数のステートメント結果、リアルタイムのコラボレーション、強化された Databricks Assistant の統合、およびエディタの生産性を向上させる様々な機能を提供し、SQL開発を次のレベルに引き上げます。 主要な機能 主要な機能のいくつかを詳しく見てみましょう。 複数のステートメント結果 一度に複数のSQLステートメントを実行するとき、各ステートメン

私たちは、 AI/BIダッシュボードの埋め込み が利用可能になったことを発表することを大変嬉しく思います。埋め込み機能により、Databricksの AI/BI ダッシュボードを、内部のウェブサイトやアプリケーションなどのサードパーティツールにシームレスに統合できます。この統合は、チームがワークフローを中断することなく情報と対話できるように、データ洞察へのアクセスを簡素化します。 ダッシュボードの埋め込みとは何ですか？ ダッシュボード埋め込みは、iframesを使用して他のプラットフォーム内にDatabricks AI/BIダッシュボードを表示することを可能にします。これは、ユーザーが既に使用しているアプリケーションを離れることなくダッシュボードを表示できることを意味し、ワークフローを合理化し、生産性を向上させます。 主要な機能 統合の柔軟性：iframeが許可されている場所ならどこでもダッシュボードを埋め込むことができます。そのリストには、Confluence、Salesforce、Sharepointなどの一