ビジネスインテリジェンスを変えるAIの力：新時代の幕開け
はじめに ビジネスインテリジェンス（BI）は、データインテリジェンス（DI）による変革の時代を迎えています。DIとは、人工知能（AI）を活用して、組織内のデータを学習、理解、推論することを指します。データ上で推論できるAIを持つことで、従業員は自らダッシュボードやレポートを作成できるようになり、組織のあらゆるレベルでBIを活用できるようになります。 では、データインテリジェンスの台頭の背景には何があるのでしょうか？まず、生成AI（GenAI）や自然言語処理（NLP）の進化により、データのリクエストをビジネス用語で表現できるようになりました。これにより、データサイエンティストやデータアナリストといった専門家と同じ精度を求められることなく、誰でも簡単にデータを扱えるようになっています。同時に、データレイクハウスはデータウェアハウスとデータレイクの壁を取り払い、それぞれのシステムの優れた特長を統合し、データを一元化されたプラットフォームにまとめます。この統合されたプラットフォームにより、GenAIがデータを効率的にクエ
予測型最適化でクエリが高速化＆TCO削減を自動で実現！
予測型最適化（Predictive Optimization, PO）は、データレイアウトをインテリジェントに最適化することで、Unity Catalogマネージドテーブルのパフォーマンスを向上させ、クエリ速度の大幅な改善とストレージコストの削減を実現します。一般提供開始以来、2,400社以上の顧客がPOを活用し、標準でデータレイアウトの自動最適化を実現しています。その成果は驚くべきものです。POは約14PBのデータを圧縮し、130PB以上のデータを効果的にクリーンアップ（バキューム）しました。この実績は、大規模なデータボリュームを効率的に管理・最適化できる能力を証明しています。 レイクハウスアーキテクチャ における予測型最適化が、ストレージコストを2倍削減し、クエリパフォーマンスを最大20倍向上させる方法をご覧ください。 予測型最適化: レイクハウス向け初のデータインテリジェンスメンテナンスソリューション Databricksの予測型最適化（Predictive Optimization）は、Unity Cat
プライベートエクイティのポートフォリオ収益を向上させます！
エグゼクティブサマリー 本ブログでは、プライベートエクイティ（PE）企業がデータインテリジェンスを活用してポートフォリオ収益を向上させる方法を探ります。PE企業が新規企業を買収する際に直面するデータの可視性、統合、標準化の課題を取り上げ、それに対するソリューションとして、Databricks Data Intelligence Platformを紹介します。このプラットフォームは、統合されたオープンクラウドデータプラットフォーム、データレイクハウスアーキテクチャ、AIと機械学習機能、安全なデータ共有を提供します。Databricksを採用することで、PE企業は業務を効率化し、コストを削減し、洞察を深め、ポートフォリオ企業全体で持続可能な成長を促進できます。 導入 プライベートエクイティ会社は、ビジネスのためのエリートパーソナルトレーナーのようなものです。彼らは大規模な改善が必要な企業を特定し、カスタマイズされたエクササイズと栄養計画を設計し、それらをリーンで高性能なパワーハウスに変えます。資本を注入し、戦略的なコ
クロスプラットフォームにおけるビューの共有がパブリックプレビューに なりました🚀
クロスプラットフォームにおけるビューの共有のパブリックプレビューを発表できることを嬉しく思います。 本日より利用可能なこの機能により、データプロバイダーは異なるプラットフォーム、クラウド、リージョン間でビューを共有できるようになり、オープンで相互運用可能なデータエコシステムを促進します。 ビュー共有はこれまでも便利な機能として利用されてきましたが、他のベンダーが提供する機能は同一プラットフォーム内に限定されることがほとんどでした。つまり、1つのプラットフォーム内でビューを共有することはできても、複数のプラットフォームやクラウド間での共有はできませんでした。この課題を解決するのが、Databricksのクロスプラットフォームビュー共有です。この機能を使用することで、異なる環境間でビューをシームレスに共有できるようになります。これは、データプロバイダーの影響範囲を広げるだけでなく、データ消費者にとっ てのベンダーロックインを回避し、コラボレーションをより簡単かつ迅速にする画期的な進化です。 クロスプラットフォーム共有は
製造業を変革する自動化されたワークフローの革命とは？
現代の製造業者にとって、効率化され自動化されたワークフローは、手動データ管理や設備のダウンタイムなどの課題を克服するために不可欠です。自動化されたワークフローを活用し、予測保守を可能にすることで、製造業者は非効率性と廃棄物を減らすリアルタイムの生産洞察を得ることができます。データのサイロ化の排除と分析のスケーリング能力は、より良い意思決定を可能にし、増大する運用データの量をサポートします。データ駆動の風景では、自動化されたワークフローはビジネス成功のために不可欠となり、データ実践者が反応的な問題解決から積極的なイノベーションへとシフトすることを可能にします。 Databricks Workflows は、データ、分析、AIの統一されたオーケストレーションツールで、ETL、分析、機械学習パイプラインの自動化ワークフローを簡単に定義、管理、監視することで、データチームの増大する要求に対応するのに役立ちます。データインテリジェンスプラットフォームと完全に統合されたWorkflowsは、シンプルなワークフロー定義体験、高
Mosaic AIエージェントフレームワークで自律AIアシスタントを構築する
大規模な言語モデルは、高度な自然言語処理を活用して複雑なタスクを実行することで、私たちがテクノロジーと交流する方法を革新しています。近年では、最先端のLLMモデルが幅広い革新的なアプリケーションを可能にしてきました。昨年は、RAG（Retrieval Augment generation）に向けたシフトが見られ、ユーザーは自組織のデータ（ベクトル埋め込みを通じて）をLLMに供給することで、対話型AIチャットボットを作成しました。 しかし、まだ表面をかすっているだけです。 強力ではありますが、「Retrieval Augment Generation」は私たちのアプリケーションを静的な知識の取得に制限します。 内部データからの質問にだけ答えるのではなく、 行動 も最小限の人間の介入で取る典型的なカスタマーサービスエージェントを想像してみてください。LLMを使用すれば、ユーザーのクエリに対して単に応答するだけでなく、行動する完全自動化された意思決定アプリケーションを作成することができます。可能性は無限大で、内部データ
マネージドAzureリソースへのアウトバウンドアクセスを包括的にカバーするAzure Private Linkの提供開始を発表！
Azure Private LinkがDatabricksサーバーレスおよびMosaic AIモデル提供ワークロード向けに一般提供（GA）となったことをお知らせします！ これにより、Databricks SQL、Jobs、Notebooks、Delta Live Tables、Mosaic AIモデル提供のCPU/GPUエンドポイントから、Azure Data Lake Storage（ADLS）やマネージドAzureリソースへのプライベート接続が可能になります。また、本日、Azure OpenAIやAzure SQLなど、 60以上のAzureファーストパーティリソース への新たなサポートも導入しました。今年初めに発表した DBSQLウェアハウスからAzure Storageへのプライベートリンクサポート に加え、さらに強化された内容となっています。 Azure Private Link は、クラウドストレージ、シークレット、SQLデータベース、AIモデルなどの顧客リソースへのアウトバウンドアクセスにおいて、パ
TealiumとDatabricks：リアルタイムの洞察とAI駆動の顧客体験を提供
TealiumがDatabricksを使用して、リアルタイムのストリーミングCustomer Data Platform（CDP）の要素をどのように動かしているかを学びましょう。このプラットフォームは、クライアントに包括的な顧客洞察を提供し、パーソナライズされたマーケティングと顧客エンゲージメントを可能にします。Databricks Mosaic AIを使用すると、Tealiumは予測的なMLモデルの構築から最新のGenAIアプリのデプロイまで、AIとMLソリューションを安全に構築、デプロイ、評価、管理することができます。
DatabricksのサーバーレスコンピュートでVM起動を7倍高速化
Databricksのサーバーレスコンピュートインフラは、3大クラウドプロバイダー上で毎日数百万台の仮想マシン（VM）を起動・管理しています。この規模で効率的にインフラを運用することは、大きな課 題です。本日は、真のサーバーレス体験を実現するための最近の取り組みをご紹介します。これにより、コンピュートリソースだけでなく、Apache SparkクラスタやLLMの提供など、あらゆるデータとAIのワークロードを大規模に処理するための基盤システムが数秒で準備完了します。 私たちの知る限り、これほど多様なデータおよびAIワークロードを大規模に数秒以内で実行できるサーバーレスプラットフォームは他にありません。最大の課題は、VM環境を最適なパフォーマンスでセットアップするための時間とコストにあります。このセットアップには、さまざまなソフトウェアパッケージのインストールだけでなく、実行環境の十分なウォームアップも必要です。たとえば、Databricks Runtime（DBR）では、JVMのJITコンパイラをウォームアップするこ
Xcel Energy：Databricks上でRAGベースのチャットボットを開発
"私たちはMLFlowトレーシングの機能をより深く探求しています。この機能は、パフォーマンスの問題を診断し、カスタマーコールサポートチャットボットからの応答の質を向上させるために重要な役割を果たします。さらに、私たちはいくつかのエキサイティングなプロジェクトに取り組んでいます。これには、私たちの野火LLMのフィードバックループを確立し、エージェントベースのRAGイニシアチブをより多く実装することが含まれます。私たちの目標は、LLMをXcel全体でよりアクセシブルにすることも含まれており、チームがタグ付け、感情分析、その他必要なアプリケーションなどのタスクにそれらを利用できるようにします。"- ブレイク・クラインハンス、シニアデータサイエンティスト、Xcel Energy 序章 Xcel Energy は、 コロラド州、ミシガン州、ミネソタ州、ニューメキシコ州、ノースダコタ州、サウスダコタ州、テキサス州、ウィスコンシン州の8つの州で340万人の電気顧客と190万人の天然ガス顧客にサービスを提供する主要な電気・天然ガ