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
バジェットポリシーを使用して、サーバーレスのコストを部門やユーザーに割り当てます
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。
Genie スペースをもっと信頼できる場所に！ベンチマークとレビュー依頼で成果を見える化
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
新しいSQLエディタの導入
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
貴方のウェブサイトやアプリケーションにAI/BIダッシュボードを埋め込む方法！
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
カスタムのテキストからSQL生成するアプリケーションで金融のインサイトを解き放つ！
序章 取得強化生成（RAG）は、大規模言語モデル（LLM）を使用して企業が非構造化知識ベースを活用する方法を革新し、その可能性は広範に影響を及ぼします。 インターコンチネンタルエクスチェンジ（ICE） は、世界最大の証券取引所グループであるニューヨーク証券取引所（NYSE）を含む、取引所、クリアリングハウス、データサービス、住宅ローン技術を運営するグローバルな金融組織です。 ICEは、既存のアプリケーションからのデータ移動を必要とせずに、構造化されたRAGパイプラインを持つことで、構造化データ製品の自然言語検索のシームレスなソリューションを先駆的に開発 しています。このソリューションは、エンドユーザーがデータモデル、スキーマ、またはSQLクエリを理解する必要性を排除します。 ICEチームはDatabricksエンジニアと協力して、Databricks Mosaic AI製品のフルスタック（ Unity Catalog , Vector Search , Foundation Model APIs , and Mod
AIモデル共有のGAを発表
このブログへの貴重な洞察と貢献に対して、Daniel Benito（CTO、Bitext）、Antonio Valderrabanos（CEO、Bitext）、Chen Wang（リードソリューションアーキテクト、AI21 Labs）、Robbin Jang（アライアンスマネージャー、AI21 Labs）、Alex Godfrey（パートナーマーケティングリード、AI21 Labs）に特別な感謝を述べます。 Databricks Delta SharingとDatabricksマーケットプレイス内のAIモデル共有の一般提供をお知らせすることをう れしく思います。このマイルストーンは、 2024年1月のパブリックプレビュー発表 に続いています。Public Previewのローンチ以来、我々は新たなAIモデル共有の顧客やプロバイダー、例えば Bitext 、 AI21 Labs 、Rippleと共に、AIモデル共有をさらにシンプルにするために取り組んできました。 Delta Sharingを使用して、AIモデルを簡単
最新のDatabricks認定資格でジェネレーティブAIの専門知識を証明しよう！
ジェネレーティブAI技術は数ヶ月間話題となっており、その技術の現状や将来への即時的な影響に関してはさまざまな意見が存在します。技術が絶えず変化している中でも、Gartnerは 2026年には 80％の企業がジェネレーティブAIソリューションを本番環境で使用するようになると予測しています。さらに、Gartnerは、これらのソリューションを構築・展開するためのエンジニアリングスキルを今から身につけることを推奨しています。また、スキルギャップが将来の技術とその実用化に支障をきたす可能性があると強調しています。 そのため、Databricksはこの進化し続ける課題に対応するための認定資格、「 Databricks Generative AI Engineer Associate 認定」を設立しました。我々は業界初のジェネレーティブAIエンジニア認定に投資し、企業や個人がDatabricks上でジェネレーティブAIアプリケーションを構築・展開するための専門知識を確立できるよう支援しています。Databricksは、認定資格