Partner Connectに新たに5つのインテグレーションを追加しました
Databricks Data Intelligence Platform のデータでパートナーソリューションを使用し、ビジネス要件に最適なものをシームレスに採用できるようにするワンストップポータルであるDatabricks Partner Connect に、新たに5つのインテグレーションを追加し、みなさまに紹介できることを嬉しく思っています。 この四半期で、Data Ingestionカテゴリに3社、Data GovernanceとMachine Learningの両方に1社のパートナーを追加しました。また、Partner Connectの機能を拡張し、パートナー製品の本番環境との直接統合をサポートするようになりました。 これは何を意味しているのでしょうか？ Monte Carlo との統合は、これらの機能を活用しており、Databricksから Monte Carlo のアカウントに直接接続し、本番データパイプラインの品質監視を開始することができます。これは、エコシステム内のデータとAIツールへの接続をこれ
DatabricksがAWS ISV Partner of the Yearを受賞しました
Databricksが北米のAWS ISV Partner of the Yearを受賞したことをお伝えできることを嬉しく思います。 この賞は、AWSを利用してコストを削減し、俊敏性を高め、イノベーションを加速させているトップISVパートナーを表彰するものです。 今回の受賞は、AWSとシームレスに統合されたシンプルで統合されたデータ・インテリジェンス・プラットフォームを提供する我々のパートナーシップと能力の強さを裏付けるものです。 Databricks はまた、以下の賞の最終選考にも残り、業界や地域を問わずデータとアナリティクスの専門性を実証したことが評価されました： ISVデータ＆アナリティクス・パートナー・オブ・ザ・イヤー - グローバル インダストリー・パートナー・オブ・ザ・ イヤー - リテール& コンシューマー・パッケージド・グッズ - グローバル インダストリーパートナー・オブ・ザ・イヤー - 広告・マーケティング部門 -...
集まれ！Legendary Heroes of DATA + AI !! Vol 6
日本のDatabricks Championの皆様に、目指したその理由や、これからの思いについて伺う「集まれ！Legendary Heroes of DATA + AI !!」。Legendary Heroes of Data＋AI の皆さんの輪もドンドン広がっています！できる限りこちらでご紹介を続けていきたいと思いますので、是非引き続きご覧ください！ さて、今回はVol.6として満を持して登場、 アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 本橋 和貴 様 をご紹介します。 —- 以前にご紹介したLegendary...
SAP FedMLを使用してSAP HANAデータをDatabricksに取り込む最速の方法
翻訳：Junichi Maruyama. - Original Blog Link SAPが最近発表したDatabricksとの戦略的パートナーシップは、SAPの顧客の間で大きな興奮を呼んでいる。データとAIのエキスパートであるDatabricksは、SAP HANAとDatabricksを統合することで、アナリティクスとML/AI機能を活用するための魅力的な機会を提供します。このコラボレーションの大きな関心を受け、私たちはディープダイブ・ブログ・シリーズに着手することになりました。 多くのお客様のシナリオでは、SAP HANAシステムは、SAP CRM、SAP ERP/ECC、SAP BWなど、さまざまなソースシステムからのデータ基盤の主要なエンティティとして機能しています。そして今、この堅牢なSAP HANA分析サイドカーシステムをDatabricksとシームレスに統合し、組織のデータ機能をさらに強化するエキサイティングな可能性が生まれました。SAP HANAとDatabricksを接続することで、企業はSA
大手金融機関がデータブリックスを採用したワケは
去る6月28日、サンフランシスコで開催されたDATA＋AI SUMMITにて、「APJ Partner Champion of the Year」を受賞したDatabricks Champion、NTTデータの齋藤が登壇いたしました。 NTTデータのData＋AI Summit参加のレポートはこちら Data and AI Summit 2023 - Databricks 現地レポート（6/27 Partner Summit） - Qiita 今回のセッションでは、大手金融機関であるNTTデータのお客様が、データとAIを活用したデータ分析へと進化していく際、数あるサービスの中から、プラットフォームとして、データブリックスを採用された経緯や、基盤構築の際に苦労したポイントなどを紹介しています。お客様の既存のプラットフォームがどのような課題を抱え、データブリックスにどのような期待を持って導入されたのか。同じような課題をお持ちの企業様に参考にしていただければと思います。...
集まれ！Legendary Heroes of DATA + AI !! Vol 5
日本のDatabricks Championの皆様に、目指したその理由や、これからの思いについて伺う「集まれ！Legendary Heroes of DATA + AI !!」。Legendary Heroes of Data＋AI の皆さんの輪もドンドン広がっています！ 今回は、Vol 5として、前回のVol4 に引き続き 株式会社ナレッジコミュニケーション様 から 山川 将也 様 をご紹介します。 —- 以前にご紹介したLegendary...
集まれ！Legendary Heroes of DATA + AI !! Vol 4
日本のDatabricks Championの皆様に、目指したその理由や、これからの思いについて伺う「集まれ！Legendary Heroes of DATA + AI !!」。前回のポストから早5ヶ月。Legendary Heroes of Data＋AI の皆さんの輪もドンドン広がっています！ 今回は、Vol 4として、 株式会社ナレッジコミュニケーション 小山 翼 様 をご紹介します。 —- 以前にご紹介したLegendary Heroes of...
ゲスト投稿： Laminiを使用してDatabricksのデータで独自のLLMをトレーニングする
Original : Guest Post: Using Lamini to train your own LLM on your Databricks data 翻訳：Junichi Maruyama これは私 たちのスタートアップパートナーである Lamini からのゲスト投稿です。 上の写真のLLMは、 Lamini のドキュメントで訓練されたものです。遊んでみてください。...
CARTOとDatabricksによるフリート最適化
Original : Fleet optimization with CARTO & Databricks 翻訳： junichi.maruyama 近年、効率的な配送は企業にとってますます重要になってきており、特に物流企業や独自の流通網を持つ消費財（CPG）業界の企業にとって重要な課題となっています。 これらの企業にとって大きな課題は、輸送ルートを最適化し、コストを最小化しながらタイムリーな配送を実現することです。そのためには、距離、交通量、道路状況、使用する輸送手段の種類（トラック、鉄道、航空など）などの要素を考慮する必要があります。さらに、CPGやロジスティクス企業は、輸送手段の選択による環境への影響を考慮し、カーボンフットプリントの削減を目指さなければなりません。燃料価格の上昇と競争の激化により、これらの企業にとって、より持続可能性を高め、輸送の問題に対処し、全体的な配送コストを削減するための明確な計画を策定することが極めて重要となっています。 ルーティングソフトは、企業がこれらの課題に取り組む上
Databricks、dbt Labs、Fivetranと一緒にレイクハウスでモダンデータスタックを構築する5つの理由
Original : Five Reasons to Build your Modern Data Stack on the Lakehouse with Databricks, dbt Labs and Fivetran translate by junichi.maruyama 数年前、クラウドベースのモダンデータ・プラットフォームによって、アナリティクスとそれを支えるツールが実務者の手に渡るようになり、モダンデータ・スタック（MDS）が登場しました。オンプレミスで慎重にサイズを調整したHadoopクラスタの時代は終わり、瞬 時に拡張でき、標準SQLを使用して新世代のETLおよびBIツールに接続できるデータウェアハウスに取って代わられました。レイクハウスパターンは、ここ数年で登場した最新の、そしておそらく最も強力なパターンです。データウェアハウスのシンプルさと拡張性、データレイクのオープン性とコスト面の優位性を一体化させたものです。重要なのは、レイクハウスパターンは厳密に加算型であることです。データ実務家として