電気自動車の未来への道
未来の世代が楽しむことができる世界を築くためには、私たちの運営方法を変える必要があります。この運動の最前線には、Rivianという電気自動車メーカーがあり、私たちの惑星のエネルギーと交通システムを完全に化石燃料から離れることに焦点を当てています。今日、Rivianのフリートには個人用車両が含まれており、Amazonとのパートナーシップを通じて100,000台の商用バンを提供しています。各車両はIoTセンサーとカメラを使用して、車両の運転方法から各部品の機能までのペタバイト単位のデータをキャプチャします。これらのデータを手元に持つことで、Rivianは機械学習を使用して、予測保守により全体的な顧客体験を改善し、潜在的な問題がドライバーに影響を与える前に対処しています。 Rivianが初めてEAVを出荷する前には、データの可視性とツールの制限が出力を減らし、協力を防ぎ、運用コストを増加させる問題に直面していました。一時期に30から50の大規模で運用上複雑な計算クラスターを持っていましたが、これはコストがかかりました。
ThomasがGenAIを使用して職場の協力を改善
40年以上にわたり、Thomasの中心的な理念は、企業が職場で人々が互いにどのように交流するかをよりよく理解することで、仕事の満足度と生産性を向上させることができるというものでした。人間科学の分野での影響を拡大し深めようとしたThomasは、伝統的なデータ管理と利用のアプローチに大きな障害に直面しました。彼らは、データワークフローの改善 - 取り込みと変換から分析、顧客と従業員向けのソリューションまで - をDatabricksに依頼しました。さらに、GenAIのベクター検索と取得拡張生成（RAG）を通じた統合は、コンテンツの検索可能性と自動コンテンツ生成をさらに向上させました。 従業員の評価をAI時代に持ち込む Thomasの基本的な心理測定評価モデルは、紙ベースのプロセスに根ざし、一対一の解釈に設計されていましたが、顧客基盤を拡大するにつれてますます制限が増えてきました。これらの伝統的な方法はスケールアップに苦労するだけでなく、現代の労働環境で必要な典型的なアプリケーションに接続されていませんでした。 会社と
データインテリジェンスを理解するための短いガイド
「データガバナンス」、「生成AI」、「大規模言語モデル」などの用語は、職場で一般的になりつつあります。 しか し、ビジネスリーダーにとっては、それらを会話やプレゼンテーションにただ散りばめるだけでは不十分です。彼らはこれらのトレンド、技術、そしてテクノロジーが実際に何を意味し、自分たちの組織の未来でどのような役割を果たすのかを理解しなければなりません。 私たちは、データインテリジェンスの主要な要素を定義し、リーダーに次世代のオペレーションを支えるバズワードを理解することがなぜ重要なのかを概説することで、お手伝いしたいと考えています。 データインテリジェンス： これは単なる情報以上のものです。データインテリジェンスとは、AIを用いて独自のデータから正確で関連性のあるユニークな洞察を抽出することです。これにより、新たな収益源の特定、従業員の生産性向上、効率的な運営など、市場での競争優位性を企業が築くのに役立ちます。 データのサイロ化： データインテリジェンスを動かすために必要な情報は、ビジネス全体のアプリケーションやシ
Databricksデータインテリジェンスプラットフォームに関するコミュニティのヒント
Databricksコミュニティ内には、コミュニティメンバーがデータ分析、データエンジニアリング、機械学習に関するベストプラクティス、チュートリアル、洞察を共有する技術ブログがあります。まだDatabricksコミュニティのメンバーでない場合は、 こちらをチェック してみてください。 今月は、Databricksデータインテリジェンスプラットフォームの新機能や機能を活用するためのヒントを提供する最近の技術ブログをいくつかハイライトしています。 マルチモデルLLM開発の簡素化：LiteLLMとDatabricksを使った開発者ガイド DatabricksとLiteLLMをどのように始め、LiteLLMとDatabricksがどのように補完し合い、litellm.completionを使用してDatabricks Foundation Models APIからモデルを呼び出すクイックスタート例。 新しいデータアナリスト：AIの時代にDatabricks GenieでBIを変革する アナリストがDatabricks G
Databricksマーケットプレイスの新規プロバイダー
Databricksマーケットプレイスは拡大を続け、現在では230以上のデータプロバイダーと2,200以上のリストが含まれています。 最近、40以上の新しいデータプロバイダーと100以上の新しいリストを追加しました。これには、マーケティング、不動産、ヘルスケア、AIの新しいプロバイダーとデータセットが含まれています。 最新のデータ協力パートナーを歓迎します： マーケティング＆消費者洞察 Gain Dynamics は、スペインとラテンアメリカの消費者行動領域で公開およびオープンデータソースを提供します。彼らはスペインとラテンアメリカの200万世帯以上の行動を監視しています。 NCSolutions は、CPG の洞察を提供することでマーケターやメディア企業が広告のパフォーマンスを向上させるのを支援します。 金融と経済分析 OptionMetrics は、オプション、先物、ベータ、配当予測データベースを配布しており、組織が投資戦略を構築・テストし、実証研究を行い、リスクを評価することができます。 Stocktwits
Data + AI Summitのトップビジネスインテリジェンスセッション
企業が求める速度、効率、生産性で運営するためには、より多くの従業員が企業のユニークな運営に関する質問に対する正確で迅速でカスタマイズされた回答を必要とし、結果をシームレスに視覚化して組織全体で広く共有できるツールが必要です。それがデータインテリジェンス時代のビジネスインテリジェンスです。 最近開催されたData + AI Summitからのいくつかの注目セッションは、リーダーがデータインテリジェンスとその役割を理解し、全ての従業員に対するより良く、よりダイナミックなビジネスインテリジェンスを推進するのに役立ちます。 Databricks Data Intelligence Platform: 初級者向け概要 スピーカー: Ari Kaplan, Databricksのテクニカルエバンジェリストヘッド 私たちの代表的なソリューションに関する「101」コースは、AIとレイクハウスアーキテクチャがどのようにビジネスインテリジェンスを次のレベルに引き上げるかを理解しようとするすべての人にとって「必読」です。 すべての企業
Databricksデータインテリジェンスプラットフォームを使用して、すべての顧客にパーソナライズされた体験を提供
Skechersはeコマース業界の最前線に立ち、顧客の期待により良く応えるために超個別化された体験に焦点を当ててきました。パンデミック中の大幅な成長を受けて、Skechersはデータソースを一元化し、顧客関係の深い理解のために接続されたプロファイルを作成するための現代的なデジタル変革に乗り出しました。ブランドは、リソース効率的な方法でコンバージョンを促進するターゲット指向の推奨事項のための粒度の高いオーディエンスを作成することを目指していました。 ActionIQ のCustomer Data PlatformをDatabricks Data Intelligence Platformと統合することで、Skechersはマーケターにデータと人工知能を提供し、クリックスルーレートが324％増加し、獲得コストが68％削減されました。 モダンなデジタル変革のための基盤を築く 靴の風景を再定義することがSkechersの成功にとって不可欠でした。革新的なデザインと顧客中心のアプローチを持つSkechersは、パーソナライ
Data + AI Summitからのデータウェアハウジングのトレンド
データ管理の急速に進化する風景の中で、データウェアハウジングは、データ資産の力を引き出そうとするビジネスにとって引き続き基石となっています。 組織がデータ駆動型の洞察にますます依存するようになるにつれて、最新のデータウェアハウジングのトレンドは、より洗練された、スケーラブルで、安全なソリューションに向かってシフトしています。 最近の Data + AI Summit では、データとAIのリーダーたちが集まり、データの未来を形成するトレンドと、組織がデータの効率とアクセシビリティを向上させるための新技術について議論しました。ここにいくつかのトップセッションを紹介します： Data + AI Summit 2024からのトップ5データウェアハウジングセッション AI/BI Genieの導入-ビジネスユーザー向けの新しい会話型分析体験 スピーカー: Hanlin Sun、Chao Cai データ専門家として忙しいあなたは、質問に答えたり視覚化を作成したりするリクエストを実際に対応できる時間よりも多く受け取っている可能性
データインテリジェンスを用いて、すべての顧客に合わせた特別なコンテンツ体験を提供
37以上の異なるブランドを持つグローバルメディアコングロマリットであるCondé Nastは、断片化したデータサイロの中で、ブランドごとにターゲットとした消費者体験を提供するという課題に直面していました。この障壁を克服し、競争力を維持するために、彼らはDatabricksに頼りました - 洞察への時間と意思決定を大幅に加速しました。さらに、グローバルスケールで一貫したレポートを提供する能力は、データの正確性と運用効率を向上させました。Databricksを使用することで、Condé Nastはインフラを最適化し、600万ドルのコスト削減を達成するだけでなく、多様な視聴者にパーソナライズされたコンテンツ体験を提供するための迅速性を向上させ、消費者のエンゲージメントとロイヤリティを強化しました。 パーソナライゼーションの時代のデータサイロのナビゲーション メディア業界が進化するにつれて、消費者の期待も変化します。Vogue、The New Yorker、GQなどのグローバルブランドを持つメディアとエンターテイメントの
Databricksノートブックの画像：私の鮮やかな夏のインターンシップ
このブログ投稿を書いている時点で、私はDatabricksの探索的データ分析（EDA）チームでの夏のインターンシップが終 わるまであと一週間です。夏がこんなに早く過ぎ去ったなんて信じられません。まるで昨日のことのように、私がチームのリポジトリをクローンし、オンボーディングの仲間に助けを求めていたように感じます！12週間の間に、私は一つのテーマを基にした三つのプロジェクトフェーズを完成させました：Databricksノートブックで画像を操作するユーザーエクスペリエンスを改善すること。 Databricksノートブック あなたがコードを通じてデータと交流したことがあるなら、おそらくノートブックを使用したことがあるでしょう。ノートブックはPython、SQL、Scala、Rのコードエディタの一種で、データサイエンスや機械学習でデータを抽出し使用する手段として一般的です。データ＋AIの会社として、Databricksはプラットフォームと深く統合された独自のノートブックを顧客に提供しています。 Databricksノートブッ