Data + AI Summitで最もエキサイティングなパートの一つは、10,000以上のグローバルな顧客がDatabricksをどのように使用してビジネスを改善しているかを聞くことです。
データインテリジェンスプラットフォームを使用することで、すべての従業員が生のデータを洞察に変換し、仕事をより良く行うのに役立つ結果を生み出し、内部プロセスをより効率的にすることができます。
GM、Block、マクドナルド、J.P.モルガン・チェース、テキサス・レンジャーズ、ユニリーバ、その他250以上の顧客が、データとAIをどのように使用し、どのような結果を達成し、それを実現するためにどのようなツールを使用したかを共有しました。これらの素晴らしいストーリーを一つの場所にまとめ、他のビジネスがデータインテリジェンスの変革的な効果を見るのを助けたいと思いました。
データ + AIサミットで紹介されたユースケース
Texas Rangers は、Data Intelligence Platformを使用して、選手のメカニクスを分析し、人事決定を最適化し、怪我を防ぐなどの目的で、秒間数百フレームのデータをキャプチャしています。視聴:データインテリジェンスがTexas Rangersで大きな勝利をもたらす方法
Minecraft Databricksへの移行により処理時間を66%削減し、データとAIを活用してゲーム体験を向上させることができるようになりました。
John Deereの子会社であるBlue River Technologyは、データとAIを使用して新しい完全自動化トラクターを動力化する方法を紹介しました。この機械は360度カメラを装備し、AIによる迅速な画像解析をサポートしています。
Ahold Delhaize USAは、エンジニアがデータサイエンスとAI/MLアプリケーションをサポートするパイプラインを構築できるように、Databricks上に自己サービスのデータプラットフォームを構築しました。DIプラットフォームを統一されたデータと分析の基盤として使用することで、同社は、リアルタイムで、さまざまな顧客セグメントを横断して、プロモーションと販売パフォーマンスを大規模に分析し、より情報に基づいた決定を下すことができます。ADUSAはまた、DIプラットフォームを使用して、顧客のパーソナライゼーション、ロイヤルティプログラム、食品廃棄物の削減、環境イニシアチブ、物流、予測、および在庫管理をサポートしています。参照:Workflow Helps Data Teams Scale and Reduce Cost
Blockは、Databricksのデータインテリジェンスプラットフォームを使用してデータインフラストラクチャを標準化し、GenAIイノベーションの道を開きました。DatabricksのGenAI機能を活用することで、新規ビジネスはAIによるセットアップとデータインポートの自動化を使用して、Squareプラットフォームにさらに迅速にオンボードすることができます。また、GenAIを活用して、マーケティングメール、チームの発表、商品の説明、ウェブサイトのコピーなどのコンテンツを即座に生成することもできます。eコマースの販売者は、50以上のスタイルプロンプトから選択し、製品写真に超リアルなAI生成の背景を追加することで、ウェブサイトを引き立て、より多くの顧客を引き付けることができます。Databricksを使用することで、Blockはコ ンピューティングコストを12倍削減し、21世紀の金融サービスを再定義し続けています。視聴:BlockでのGenAIアプリの構築とデプロイメント - AI、データ&アナリティクスのヘッド、ジャッキー・ブロサマー、参照:Blockが金融サービスを再定義。
DoordashとDatabricksは、MLとストリーミングのユースケースのためのDatabricksの採用を加速するために協力しました。これにより、DeltaとSparkの計算が最適に機能するワークロードのDatabricksの採用が加速しました。視聴:ストリーミングMLユースケースのためのDelta Lakeの採用を加速する
Northwestern Mutual は、顧客サービスの効率を向上させるために、Retrieval Augmented Generation(RAG)システムを実装しました。保険提供者は、そのRAGアーキテクチャの概要と、コンテンツのインデックス作成とユーザーフィードバックの収集のための堅牢なデータパイプラインを構築するためにDatabricksをどのように使用したかについて説明しました。視聴:GenAIを用いた運用効率の向上の加速
AccuWeather は、独自のアルゴリズムを使用して、予測された天候をユーザーのデータに合わせた影響値に変換するために、豊富で品質保証された天候データを活用しています。Databricks Marketplaceの最も包括的な天候データセットを活用することで、AccuWeatherは、天候と運用指標との間の強力な関係を明らかにすることができます。視聴:リスキーな天候の障害をビジネスチャンスに変える
Shell は、データ戦略とガバナンスの初期の障害を含む経験を共有し、それらを克服するためにUnity Catalogとビジネス所有のデータ製品アプローチをどのように使用したかについて詳しく説明しました。彼らはData Meshの概念について深く掘り下げ、製品チームと顧客の役割について議論し、実際の例を提供しました。また、データガバナンスのための分析、PowerBI、MLモデル、AIの使用についての洞察を共有しました。視聴:AIとLakehouse:Shellの効果的なデータガバナンスへの旅、参照:よりクリーンな世界のための革新的なエネルギーソリューションの提供
Albertsonsは、一度に数千のモデルをトリガーし、ほぼリアルタイムでの応答を期待する内部価格分析アプリケーションのためのモデル提供を行っています。この食料品店チェーンは、自社開発のモデル提供フレームワークとDatabricksのサーバーレスコンピューティングを通じて、この複雑な要件をどのように達成したかについて詳細な概要を提供しました。視聴:Databricks Serverlessを用いたほぼリアルタイム
AT&Tは、Databricksを使用して新しいデータ製品を効率化し、加速させています。これには、Delta Live Tablesを使用した自動パイプライン作成から、サーバーレスのDatabricks SQLウェアハウス、AI/MLユースケースまでが含まれます。しかし、ワークロードが自分のネットワーク上にデプロイされていない場合、複雑なセキュリティと接続要件を満たすことは難しいことがあります。AT&Tは、サーバーレスのSQLウェアハウスから始めて、厳格なセキュリティと規制要件を満たしながらDatabricksのサーバーレスプラットフォームを採用する方法を説明しました。視聴:AT&TのHadoopからの数十億のイベント処理の移行そして AT&Tのサーバーレスデータインテリジェンスプラットフォームへの旅
米国国務省の既存の手動レビュープロセスは、情報自由法の要求に対してすぐに不可能になりつつありました。この課題を先取りし、タイムリーな文書の公開を確保するために、同機関はオープンソースの監督分類モデルを訓練し、2020年から2021年の人間の分類決定を認識するようにしました。これにより、98%以上 の精度で動作し、手動作業の63%以上が保持されました。
Workday はDatabricksと協力して、職種、会社名、必要なスキルなどの入力を新しい求人情報に変換することができるLLMを作成しました。このカスタムLLMをWorkdayの大規模な求人データリポジトリで訓練することで、チームは期待を満たすモデルを開発し、外部ベンダーモデルに関連する大きなコストとセキュリティリスクを回避しました。Databricksは、プロジェクトの成功に不可欠な革新的なETL、訓練、推論、評価パイプラインを開発するためのプラットフォームを提供しました。視聴: インフラストラクチャリソースのための時系列予測
Bayer は、攻撃的および防御的なデータ戦略、堅固なガバナンス、およびカスタマイズされたレイクハウスパラダイムデザインを使用する臨床データ環境のための高度な分析プラットフォーム、ALYCEを構築しました。ALYCEデータインテリジェンスプラットフォームは、規制を遵守しながら大規模で複雑な臨床データの分析を可能にします。ビジネスインテリジェンス、AI、および機械学習を活用して臨床試験データのレビューを迅速化し、患者中心の研究デザ インを強化します。視聴: データインテリジェンスによる薬物開発の進化
Unilever: このグローバルな消費財大手は、以下のような方法でDatabricksを使用しています:
- ユニリーバのメタデータフレームワーク、Blueprintは、ユニリーバのレイクハウス管理における大きな進歩で、主要な機能を持っています。このフレームワークはユニリーバのエンジニアリングチームを一つにまとめ、開発速度を10倍に向上させました。ダウンストリーム機能を用いて3000人以上のユーザーにサービスを提供し、Blueprintはユニリーバのデータエンジニアリングを大幅に進化させ、レイクハウスアーキテクチャにおける新たな効率性とスケーラビリティの基準を設定しました。視聴:ユニリーバがメタデータを使ってレイクハウスを活用する方法
- Unileverは、その広範なデータソースを安全で管理された方法で民主化するためにUnity Catalogに移行しました。UnileverがUnity Catalogツールを本番環境で使用可能にしたとき、特にLakehouse FederationとDelta Sharingに関して、優れた新しい可能性が開かれました。視聴: UnileverにおけるUnity Catalog
- ユニリーバにとって、予測は常に重要なテーマでした。同社は、ML予測モデルを使用して既存の予測プロセスを改善し、さまざまな主要なビジネス指標を異なる粒度レベルで予測する方法を示しました。これを支えるエンジンは、ユニリーバがDatabricks上で作成・開発した再利用可能な予測フレームワークで、これを異なる時系列予測シナリオに再適用することで開発効率を向上させ、メンテナンスを容易にすることができます。視聴: 予測ML:ユニリーバが予測を改善する方法
疾病管理予防センター(CDC) は、公衆衛生目的のためのコスト効果的で、迅速で、タイムリーなビッグデータの視覚化が必要です。この機関は、Databricksを用いた強化されたビッグデータ処理方法を適用し、公衆衛生の状況認識と行動を通知する視覚化を作成しました。視聴:公衆衛生におけるビッグデータの視覚化
Sleep Numberは、Databricksを使用して、そのシグネチャーであるSmartbedsの各脚の下のセンサーからの大規模で複雑な時系列データを迅速に分析し、ベッドの重量を考慮したパーソナライズされたスリーパーの洞察を生成しています。視聴:Databricksでの時系列ビッグデータのRapid PySpark処理
Navy Federal Credit Unionはメンバーのパーソナライゼーションを先導しており、その大部分はリアルタイム機能に依存しています。同社はDelta Live Tablesを使用してリアルタイム分析を行っています。視聴:DLT、DBSQL、PowerBIを使用したリアルタイムオムニチャネルバンキング
BPは、堅固なデータ基盤がAIとガバナンス戦略を推進する上で重要な役割を果たすことを認識しています。同社は、Databricksデータインテリジェンスプラットフォームを活用して、BPの最先端の統一データ体験(UDX)ソリューションを推進しています。UDXを使用することで、BPはデータエンジニアリングと管理を戦略的に統一し、生産性を驚くべき25%向上させ、データ所有権を分散化し、メタデータ収集を合理化し、データ品質の一貫性を確保し、柔軟な計算サービスを通じてコストを最適化し、データ信頼性を厳密に監視し、データ探索を超高速化するための単一のポータルを導入しました。視聴: BPの統一データ体験との旅
JetBlueのDatabricks Unity CatalogとTheomのアクセスガバナンスプラットフォームの統合は、特に生成型AIの導入における航空技術の大きな進歩を示しています。このアプローチは、業界のデータ管理の課題と規制要件に対応します。この取り組みの鍵となるのはBlueBot、顧客サービスを強化するAI駆動のチャットボットです。ハイブリッドな検索補強生成(RAG)モデルの使用は、AIの応答の精度と関連性をさらに向上させます。重要なことに、Unity CatalogとTheomの組み合わせはデータセキュリティを強化し、コンプライアンスとデータの整合性を確保し、JetBlueを航空業界でのAI応用のモデルとしています。視聴:JetBlueでの安全かつスケーラブルなLLMフレームワークの構築関連記事:JetBlueでのイノベーションの加速
CVS Health は、世界最大のRAGシステムを知識管理のために構築しました。CVSの機械学習の責任者は、CVSで情報を見つけるための統一されたスケーラブルな知識プラットフォームをどのように作成したかを共有しました。現在、従業員はセマンティック検索を使用し、一度に複数のシステムと知識源を検索することができます。 見る: CVS Health で世界最大のRAGを知識管理のために構築する
Mastercardは、AIの潜在能力を商業の基礎要素として認識するというコミットメントを深めるための多段階の旅の一部としてDatabricks Data Intelligence Platformを使用しています。同社は、データの系統、機密データの識別、モデルの開発、モデルのガバナンスなど、完全に自動化された機能の幅広さを使用して、データの発見から製品開発までをシームレスに結びつけ、データ使用のコンプライアンスと透明性を確保しています。Mastercardはまた、Databricks Clean Roomsを使用して、現代のデータ問題を解決するための複数の当事者間での協力を促進しています。視聴:Databricks Clean Roomsとの協力
AXA France は、革新的なデータ管理の概念とデータインテリジェンスを調和させて、将来のための強固で適応性のあるインテリジェントなデータプラットフォームを構築する方法を共有しました。視聴: