Entra ID、Azure DevOps、Databricksを連携！CI/CDのセキュリティを強化
パーソナルアクセストークン（PAT）は、パスワードでログインせずにAzure DatabricksやAzure DevOpsなどのサービスにアクセスする便利な方法です。 現在、多くの顧客がDatabricks Gitフォルダ（旧Repos）のリモートリポジトリのGit認証情報としてAzure DevOps PATトークンを使用しています。 残念ながら、PATトークンの使用にはいくつかのデメリットがあります。 Azure DevOpsでは、PATトークンはサービスプリンシパルやマネージドアイデンティティに発行 することができず、顧客はサービスアカウントやユーザーのアイデンティティに頼ることになります。 また、PATトークンの最大寿命はしばしば数日、数週間、あるいは数ヶ月であり、そのローテーション（古いトークンが使用できなくなるようにトークンを更新するプロセス）は 管理 されることがありますが、これは長寿命の漏洩したトークンが大きなリスクをもたらす可能性があることを意味します。 より安全な代替手段は、Microsoft
「2024年 フォーチュン誌 テクノロジー分野における最高の職場」にDatabricksが選出されました！
Databricksが2024年の フォーチュン最優秀テクノロジー職場™ の一つに選ばれたことを嬉しく思います。この賞は、Brickstersが活躍し、革新を生み出しながら、データチームが世界の最も厳しい問題を解決するための環境を作り出すという私たちのコミットメントを反映しています。UCバークレーAMP研究所での起源に根ざして、Databricksはオープンで透明な文化を育て、次世代のデータインテリジェンスを推進し、データとAIの未来を形成することに専念しています。 テクノロジーの最優秀職場リストは非常に競争力があります。Great Place To Workは、職場文化に関する世界的な権威であり、アメリカ最大の継続的な年間労働力調査を実施しており、今年だけでも130万件以上の調査回答と820万人以上の従業員を代表する企業からのデータに基づいています。 彼らの言葉だけを信じないでください。テクノロジーの最優秀職場であるDatabricksを作り上げるBrickstersから直接聞いてみてください。 データ駆動型エ
Databricks VS Code拡張機能の新機能による、よりシンプルで迅速な開発
Databricks Visual Studio Code Extensionの強化された機能セットを発表することを嬉しく思います： Databricks Asset Bundles （DABs）を基にしたプロジェクトの設定を簡単に行い、リソースエクスプローラーで内部開発ループを改善し、Databricks CLIとのより密接な統合で生産性を向上させます。すでにVS Code拡張機能を使用している場合は、これらの機能を簡単にアップグレードして有効にすることができます。 これらの機能は、DABsの力をあなたの指先にもたらし、コンテキストスイッチを減らし、最良の慣行に基づいたスケーラブルでテスト可能な、再利用可能なソフトウェアの作成に没頭させます。 "Databricks VS Code Extensionなしでは、2024年の目標を達成することはできませんでした。インタラクティブウィンドウは、ソースコードを変更することなくデバッグを可能にするこ とで、開発中に私にとって重要な役割を果たしました。ローカルでのコード実行
Databricks SQLの新機能をチェック！
Databricks SQLがさらにシンプルに、速く、コストダウン！最新の新機能とパフォーマンス向上をお届けします。すでに7,000社以上の顧客がデータウェアハウスとして利用しており、Databricks史上最も急成長しているプロダクトです！ データウェアハウスの決定版 「レイクハウス」 Databricks SQLは、私たちが 2020年初頭 に提唱した レイクハウスアーキテクチャ に基づいて構築されています。このアプローチにより、コストが高く、独自仕様のデータウェアハウスはレガシーシステムになると予測し、実際に MIT Technology Insightsレポート では、74%の企業がすでにレイクハウスアーキテクチャを採用していることが示されています。多くの企業が利用するレイクハウスベースのデータプラットフォームは、最近発表された Forrester Wave for Data Lakehouses レポートでもレビューされ、Databricksは、現在の提供内容と戦略の両カテゴリで最高スコアを獲得し、リー
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
Mosaic AI Gatewayに高度なセキュリティとガバナンス機能が登場！
私たちは、Mosaic AI Gatewayに新たな強力な機能を導入できることを嬉しく思います。これにより、お客様がAIイニシアチブをさらに簡単に、そしてセキュリティやガバナンスを強化しながら加速させることが可能になります。 企業がAIソリューションの導入を急ぐ中で、セキュリティ、コンプライアンス、コストの管理がますます難しくなっています。そこで、昨年Mosaic AI Gatewayをリリースし、多くの企業がOpenAI GPT、Anthropic Claude、Meta Llamaモデルを含むさまざまなモデルのAIトラフィックを管理するために使用しています。 今回のアップデートでは、使用状況の追跡、ペイロードログの記録、ガードレール設定といった高度な機能が追加され、Databricksデータインテリジェンスプラットフォーム内のあらゆるAIモデルに対してセキュリティとガバナンスを適用できるようになりました。このリリースにより、Mosaic AI Gatewayは最も機密性の高いデータやトラフィックに対しても、プ
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。
よりパーソナライズされたマーケティングコンテンツの作成のための生成的AIワークフローの構築
パーソナライゼーションとスケールは、歴史的には相互に排他的でした。 ワン・トゥ・ワン・マーケティング や ハイパーパーソナライゼーション についての話題が多い一方で、私たちが作成できるマーケティングコンテンツの量には常に制限がありました。パーソナライゼーションは、マーケターの帯域幅が限られていたため、数万人または数十万人の顧客グループにコンテンツをカスタマイズすることを意味していました。生成的AIはそれを変え、コンテンツ作成のコストを下げ、スケールでのカスタマイズされたコンテンツを現実のものにします。 それを実現するために、私たちは製品の説明という標準的なコンテンツの単位を取り、顧客の好みと特性に基づいてカスタマイズするシンプルなワークフローを共有します。私たちの初期のアプローチはセグメントごとにカスタマイズするため、まだ本当のワン・トゥ・ワンではありませんが、より細かいコンテンツのバリエーションを作成する明確な可能性があり、近いうちにますます多くのマーケティングチームがこれらのアプローチを使用して、テーラーメイ
AI/BIダッシュボードの次世代インタラクティビティ
今年のData and AI Summitで最近 発表 されたように、 Databricks AI/BI は、非常に視覚的でインタラクティブなローコードAI/BIダッシュボードと、 AI/BI Genieによって駆動されるノーコード会話型分析を用いて、組織全体でビジネスインテリジェンスと分析を民主化します。このブログでは、AI/BIダッシュボードのパフォーマンスと対話性を向上させる新機能をいくつか紹介します。 これらの日々、非常にインタラクティブ（またはクリック可能な）ビジネスインテリジェンスダッシュボードは必須です。これらは、ダッシュボードのユーザーがデータを動的に探索し、クリックごとに洞察をカスタマイズできるようにするため、不可欠です。これにより、ユーザーはデータに対するフォローアップの質問を行い、より早く、より情報に基づいた決定を下すことができます。これは、分析を通じて探索と問題解決を制限する静的なダッシュボードとは異なります。 このブログで取り上げる主な改善点は以下の通りです： クロスフィルタリング ：視
大規模データ取り込みの最適化方法
過去3ヶ月間、DatabricksのIngestionチームで製品管理インターンとして働く機会がありました。この期間中、私は データレイクハウスアーキテクチャ の理解を深める大規模で深く技術的なプロジェクトに取り組みました。私は、 LakeFlow Connect 、 Auto Loader 、 COPY INTO のような革新的な技術が、幅広いデータ形式とソースから効率的にデータを取り込む方法について、深く理解を深めることができました。この経験は、Databricksの文化的な原則が顧客のニーズを特定し、影響力のある解決策を作り出し、それを成功裏に市場に提供する能力を高めることで、私のプロダクトマネージャーとしての成長に変革をもたらしました。 Databricks Ingestionチーム データの取り込みは、よく データインテリジェンスプラットフォーム へのゲートウェイとなります。それはデータを単純かつ効率的に取り込むことに焦点を当てており、それが Unity Catalog や Workflows などの他