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
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
Databricks Partner Connectに最新の統合機能が登場！
私たちは、Databricks Partner Connectに3つの新しい統合が追加されたことを発表することを嬉しく思います。これは、パートナーのソリューションをあなたの Databricks Data Intelligence Platform のデータと統合し、ビジネスニーズに最適なものを簡単に実装できる一元化されたハブです。 私たちは、パートナーコネクトのデータガバナンス、データ取り込み、およびデータ準備と変換のカテゴリにパートナーを追加しました。 正確には、デー タガバナンスカテゴリーへの追加で、ユーザーはAIや分析の取り組みに不可欠な高いレベルのデータ品質と観測性を達成することができます。 Informaticaは、Partner ConnectのIngestionカテゴリーに現在存在し、シームレスなデータの取り込みと変換を促進します。 Alteryxは、Databricksとのデータ準備と変換機能を拡張し、AI駆動の洞察を加速し、ビジネスインテリジェンスプロセスを強化しました。 これらの統合により、組
DatabricksとPineconeで実現する最先端RAGチャットボット構築
お客様と対話するインテリジェントなボットをビジネスに導入すること を想像してみてください。チャットボットは一般的に、顧客と対話し、彼らに助けや情報を提供するために使用されます。しかし、通常のチャットボットは複雑な質問に答えるのに苦労することがあります。 RAG とは Retrieval Augmented Generation (RAG) は、チャットボットが難しい質問を理解し、応答する能力を向上させる方法です。この生成AIデザインパターンは、大規模言語モデル（LLM）と外部知識の取得を組み合わせています。 これにより、リアルタイムデータを生成プロセス（推論時間）中にAIアプリケーションに統合することが可能になります。この文脈情報をLLMに提供することで、RAGは生成された出力の精度と品質を大幅に向上させます。 RAGを使用する利点の一部は次のとおりです： AIアプリケーションの精度と品質の向上: RAGがLLMにリアルタイムデータをコンテキストとして提供することで、AIアプリケーションの精度と品質が向上します。
Databricksデータウェアハウス Brickbuilder移行ソリューションが、企業のデータと分析の民主化を支援
今日、私たちはデータウェアハウスBrickbuilder移行ソリューションのローンチを発表することを嬉しく思います。これは Brickbuilderプログラム の拡張で、Databricksパートナーエコシステムの経験と知識をパッケージ化し、事前に構築されたコード、モジュラーフレームワーク、カスタムサービスを提供して、組織が Databricksデータインテリジェンスプラットフォーム の全潜在能力を引き出すのを支援します。組織がますますデータに依存して生産性を向上させ、イノベーションを推進するため、Databricksへの移行により、データ湖とデータウェアハウスの最良の機能を一つのプラットフォームに統合することで、効果的なデータ管理、利用、データとAIへのアクセスを実現することができます。 パートナーソリューションとアクセラレータで構成されるBrickbuilderプログラムは、 業界 と 移行ソリューション に焦点を当てて始まり、すぐに レイクハウス と Unity Catalogアクセラレーター を含むように
Delta Sharing Tableauコネクタを使用してリアルタイムのクロスプラットフォームコラボレーションを実現する
Kevin Glover、Martin Ko、Kuber Sharma、Tableauのチームにこのブログへの貴重な洞察と貢献に感謝します。 組織は、協力を促進し、イノベーションを推進するために、パートナー、顧客、およびサプライヤーとデータを共有する必要があります。しかし、これらの多様でしばしば孤立したデータセットをデータプラットフォーム間でアクセス、共有、保護する現実は、しばしば摩擦と 複雑さを生み出し、協力を阻害します。これに対処するために、DatabricksとLinux Foundationは Delta Sharing を導入しました。これは、プラットフォームに依存しないデータ共有のための最初のオープンソースプロトコルで、組織がデータプラットフォームと組織の境界を超えて協力を安全に拡大することを可能にします。 プラットフォーム間でのデータ共有を可能にし、データ駆動型の洞察を民主化するという元々の約束を果たすために、DatabricksとTableauは最近パートナーシップを拡大し、 新しいDelta Sh
Databricks Data + AI サミット 2024にGoogle Cloud登場！業界リーダーとパイオニアたちが集結！
これ はDatabricksと Google クラウドの共同投稿です。 データ クラウドのパートナー マーケティング マネージャーで ある Nicole Huynh の 貢献に感謝します。 データ + AIサミット 2024: 今すぐ登録して、 6 月 10 日から 13 日まで開催される対面およびバーチャルイベントに参加し、グローバル...
Databricks Marketplaceに42社の新データプロバイダーが参入しました！(Q1 2024)
2023年6月、Databricks Marketplaceを、データ、分析、AIのすべての ニーズに応えるオープンマーケットプレイスとして、オープンなDelta Sharingプロトコルを活用して立ち上げました。これには、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ーが含まれ、さまざまな業界のニーズに対応しています。 マーケットプレイスの目覚ましい成長を強調するために、新しい四半期シリーズを開始することに興奮しています。このシリーズでは、最新のリスティング、新しいプロバイダー、およびエキサイティングなノートブックを紹介します。 新しいデータプロバイダーのご紹介 この四半期では、42社の新しいプロバイダーが追加され、合計で200以上のデータプロバイダーになりました。これに加えて、200件の新しいリスティングを導入し、合計で1,900件以上のリスティングに達しました。 Databricks Marketplaceに追加された新しい5つの注目データプロバイダー 新しいデータプロバイダー40社以上
Azure Databricksが登場！Data + AI サミット 2024で業界リーダーとパイオニアが集結します。
これは Databricks と Microsoft の共同投稿です。 シニア製品マーケティングマネージャーの Mohini Verma 氏の 貢献に感謝します。 データ + AIサミット 2024: 今すぐ登録して、 6 月 10 日から 13 日まで開催される対面および仮想イベントに参加し、グローバル データ コミュニティから学びましょう。...
Snowplowでデータチームを強化：ファーストパーティデジタルイベントデータ収集の新時代
顧客とのやり取りがますますデジタル領域に移行するにつれて、組織がオンライン顧客行動に関する知見を開発することがますます重要になります。 これまで、多くの組織はサードパーティのデータ収集業者に依存していましたが、プライバシーに関する懸念の高まり、データへのよりタイムリーなアクセスの必要性、カスタマイズされた情報収集の要件により、多くの組織がこの機能の社内への移行を進めています。 Snowplow などの顧客データ インフラストラクチャ (CDI) プラットフォームと Databricks のリアルタイム データ処理および予測機能を組み合わせることで、これらの組織は、より深く、より豊富で、よりタイムリーで、よりプライバシーに配慮した知見を開発し、オンライン顧客エンゲージメントの可能性を最大限に引き出すことができます (図 1)。 ただし、このデータの可能性を最大限に引き出すには、これらのデータがサードパーティのインフラストラクチャを介して流れていたときには行わなかった方法で、デジタル チームが組織のデータ エンジニア