はじめに モノのインターネット（IoT）は、かつてないほどのデータ量を生成しています。IBMによれば、2025年までに年間のIoTデータ量は約175ゼタバイトに達すると推定されています。これは、数百兆ギガバイトに相当します。Ciscoによると、1ゼタバイトの各ギガバイトがレンガだった場合、中国の万里の長城を258本建設できるほどの量です。 IoTデータのリアルタイム処理は、タイムリーなデータ駆動型の意思決定を可能にし、その真の価値を引き出します。しかし、IoTデータの巨大かつ動的な性質は、多くの組織にとって大きな課題となっています。Databricksでは、これらの障害を認識し、製造業の組織がIoTデータを効果的に処理・分析するための包括的なデータインテリジェンスプラットフォームを提供しています。Databricksのデータインテリジェンスプラットフォームを活用することで、製造業の組織は、IoTデータを実用的な洞察に変え、効率を向上させ、ダウンタイムを削減し、全体的な運用パフォーマンスを向上させることができます。

Forresterが発表した2024年第2四半期の「The Forrester Wave™: AI Foundation Models for Language」において、Databricksがリーダーとして認められたことをお知らせします。リーダーとは、強力な製品提供と戦略を持つモデルプロバイダーのことです。ForresterはAI基盤モデルプロバイダーを評価するために21の基準を使用し、最終結果を導き出しました。企業の購買者は、モデルベンチマークの漸進的な改善を超え、企業のニーズに細かく調整された明確なロードマップを持ち、幻覚を減らし会社のブランドに合致するようにモデルを構成・管理する能力、IP権と他者のIP権を尊重する能力、低レイテンシでスケールし常に稼働する能力を持つ基盤モデル言語プロバイダーに注目すべきだと結論付けました。 レポートは こちらから ダウンロードできます。 図 1: Forrester Wave ™ : 言語向け AI 基盤モデル、2024 年第 2 四半期...

Data + AI Summit 2024 は、2024年6月10日から13日まで対面とバーチャルで開催され、期待の高まる基調講演、セッション、デモ、ワークショップ、トレーニング、ネットワーキングイベントが予定されています。 データとAIガバナンスについてもっと知りたい方は、ぜひこのブログをご覧ください。ここでは、Databricks、お客様、パートナーによるデータガバナンストラックのセッション概要を紹介します。サミットの セッション カタログ で、すべてのセッションをチェックできます。 Databricksのセッション 基調講演 6月13日（木）朝、Databricks共同創業者Matei Zahariaが率いるアクション満載のデータガバナンス基調講演をお見逃しなく。今年の基調講演では、Databricks Data Intelligence Platformの統合ガバナンスとセキュリティレイヤーである Databricks Unity Catalog の最新進展、および データ共有とコラボレーション スタック

私たちは、データマネジメント会社であるTabular, Incを買収することに合意したことを発表できることを非常に嬉しく思います。この会社はRyan Blue、Daniel Weeks、Jason Reidによって設立されました。この買収により、Apache Iceberg™のオリジナルの作成者と、Linux Foundation Delta Lakeの作成者たちが一堂に会することになります。これにより、データの形式に縛られることなくデータ互換性を実現するための道が開かれます。本ブログでは、短期的にはDelta Lake UniForm内で、長期的には単一でオープンかつ共通の相互運用性の標準へと進化させることを目指し、IcebergおよびDelta Lakeコミュニティと緊密に連携してフォーマット互換性を実現する方法について説明します。取引が完了次第、このチームを迎えることを楽しみにしており、オープンレイクハウスのビジョンに向けて共同で取り組むことに興奮しています。 レイクハウスアーキテクチャの台頭とフォーマット

イントロダクション 今日、メーカーの現場でのメンテナンスは、事前対応型よりも事後対応型であることが多く、コストのかかるダウンタイムや修理につながる可能性があります。 これまで、データウェアハウスは、履歴レポートに対して高性能で高度に構造化されたレンズを提供してきましたが、ユーザーには効果的な予測ソリューションが求められていました。 ただし、Databricks データ インテリジェンス プラットフォームを使用すると、企業はデータの同じコピーに対して履歴分析と予測分析の両方を実装できます。 製造業者は、予測メンテナンス ソリューションを活用して、潜在的な問題がビジネス上重要な顧客対応の問題になる前に特定し、対処することができます。 Databricks は、データ準備、モデル トレーニング、根本原因分析レポート用のツールを含む、エンドツーエンドの機械学習ソリューションを提供します。 このブログの目的は、統一されたスケーラブルなアプローチで IoT 異常検出の予測ソリューションを実装する方法を明らかにすることです。

毎年恒例の Data Team Awards は、データチームと、さまざまな業界や市場の事業運営においてデータチームが果たす極めて重要な役割にスポットライトを当てています。 これらのイノベーターは、常に水準を上げることで、今日のビジネスの世界で成功するために必要なテクノロジーと創意工夫を実証しています。 世界中から 200 件以上がノミネートされた Data Team Awards は、データと人工知能の分野で起こっているイノベーションの幅広さを強調しています。 Data + AI Summit を楽しみにしながら、 Databricksこれらの先駆者を紹介し、データドリブンの変革とイノベーションの道のりを共有する準備を進めています。 Data Team Data Intelligence...

過去1年間、私たちはフィードバックに耳を傾け、新しいアイデアを試行錯誤してきました。その目的はただ一つ、データサイエンティスト、エンジニア、およびSQLアナリストのために、最高のデータ中心の開発体験を構築することです。そして本日、洗練されたモダンなインターフェースと強力な新機能を備えた次世代のDatabricksノートブックを発表できることを大変嬉しく思います。これにより、コーディングとデータ分析がさらに簡単になります。 主な 機能強化は次のとおりです。 最新のUX： 新しいノートブックUIとその他の機能のGAにより、コーディング体験がスムーズになり、ノートブックの整理が向上します。 新しい結果テーブル： 出力結果に対して直接検索やフィルタリングを実行し、コードなしでのデータ探索が可能です。 より強力なPython機能： ステップスルーのデバッガー、エラーの強調表示、強化されたコードナビゲーション機能を使用して、Pythonコードをより効率的に記述できます。 AIによる開発支援： Databricksアシスタント

優れた AI の秘訣は優れたデータです。 AI の導入が急増するにつれ、データ プラットフォームはあらゆる企業のテクノロジー スタックの最も重要なコンポーネントになります。 生成AI システムは単一のモノリシックなものではなく、 連携して機能する さまざまなコンポーネントの組み合わせで あることがますます明らかになっています。データは最も重要な要素の 1 つですが、企業が モデルを 実際に 現実世界に 展開する には、他にも多くの機能が必要です 。 そのため、企業がデータと AI の幅広いニーズをサポートする基盤プラットフォームの構築を検討する際には、...

現在一般提供されている Delta Lake UniForm により、顧客は Iceberg エコシステム内のツールに接続する際に、Delta Lake の業界をリードする価格性能のメリットを享受できるようになります。