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Databricksで構築: 最新のソフトウェア製品でデータとAIのイノベーションを促進する

May 25, 2023 Victor Chang による投稿 in
Original: Built on Databricks: Fueling Data and AI innovation in modern software products 翻訳: junichi.maruyama AIの時代が到来しています。すべての製品メーカーは、新しいデータとAIの能力をどのように活用するかを自問しなければ、その製品は生き残れないでしょう。従来の説明的な分析は、テーブルステークスです。最新のアプリケーションは、ユーザーの期待に応えるために、リアルタイムの洞察とAI主導のアクションを取り入れる必要があります。 クラウドは、ソフトウェア・アプリケーションの設計と運用を著しく複雑にする、目まぐるしく変化するデータスタックの選択肢を可能にしました。ベスト・オブ・ブリードのアプローチをとる製品開発者は、あっという間に互換性のない複数のデータサイロをつなぎ合わせ、管理することになります。開発者の生産性は低下し、データメンテナンスのコストは制御不能に陥ります。 Abnormal Security の

エグゼクティブのためのデータ、アナリティクス、AI変革ガイド 第5回:情報に基づいたビルドと購入の意思決定

Original : The Executive’s Guide to Data, Analytics and AI Transformation, Part 5: Make informed build vs. buy decisions translate by junichi.maruyama データおよびAIトランスフォーメーション戦略の重要な要素として、データエコシステムのどのコンポーネントを社内のエンジニアリングチームが構築し、どのコンポーネントをベンダーとの関係を通じて購入するかを決定することが挙げられます。エンジニアリング・チーム内では、「ビルダー」アプローチを取ることが重視されるようになってきています。つまり、エンジニアリング・チームは、ベンダー製品に依存するのではなく、自社で独自のソリューションを開発することを好むのです。...

顧客主導の成長を促進する: Databricks VenturesがCatalystに投資

Original: Powering Customer-Led Growth: Databricks Ventures Invests in Catalyst 翻訳: junichi.maruyama Databricks Ventures は、既存顧客との関係を最適化することでソフトウェア企業の成長加速を支援する先進的なプラットフォームであるCatalystへの 投資 を発表します。Catalystは、企業が最も重要な経常収益資産である既存顧客の生涯価値を効率的に最大化することを可能にする「 顧客主導の成長 」手法を普及させる最前線にいます。Catalystは、業界や規模を問わず、洗練された顧客主導の成長を可能にする広範な統合機能とインテリジェンスを提供します。すでにGrammarlyやFivetranなどの大手ソフトウェア企業で採用されています。 また、CatalystはDatabricks Venturesにとって、Databricksの上にコア製品を構築している企業への初めての投資となります。Cataly

企業のAI化を真の意味で加速する「モデルリスクマネジメント」

EYのMario Schlener、Wissem Bouraoui、Tarek Elguebalyには、このジャーニーを通してのサポート、このブログとソリューションアクセラレータへの貢献に対して特別な感謝を申し上げます。 Original: Model Risk Management, a true accelerator to corporate AI 翻訳: junichi.maruyama モデルリスク管理(MRM) - 金融サービス業界の多くのモデル開発者やデータサイエンティストにこれほどの不安をもたらす3文字の頭字語は稀である。MRMは、ガバナンスとコンプライアンスチームが、誤ったモデルや誤用されたモデルによって引き起こされる悪影響を慎重に特定し、軽減するための規律である。人工知能(AI)や機械学習(ML)モデルに限らず、AI/MLモデルは銀行で管理されているモデルのごく一部であり、その範囲はエンドユーザーのコンピューティングアプリケーション、複雑な統計パッケージ、ルールベースのプロセスにも容易に及ぶ。

カスタマーサービスとサポートで大規模言語モデル革命を推進する

Original : Driving a Large Language Model Revolution in Customer Service and Support 翻訳: junichi.maruyama 独自のLLM対応ボットを作りたいですか?エンドツーエンドのソリューションアクセラレータを こちら からダウンロードしてください OpenAI’s ChatGPT , Google’s Bard...

Azure DatabricksのAzure Confidential Computingサポートに関するパブリックプレビューのお知らせ

Original : Announcing the Public Preview of Azure Databricks support for Azure confidential computing 翻訳: junichi.maruyama 私たちは、 Azure Databricks が Azure confidential computing...

2023年データ+AIの現状:企業はAI新時代にどう備えるか?

Original : The 2023 State of Data + AI: How Businesses Are Preparing for the New Age of AI 翻訳: junichi.maruyama 昨年末にChatGPTが公開されて以来、大規模言語モデル(LLM)への関心が歴史的に高まり、この話題は避けて通れないものとなっています。LLMの技術は比類ない速さで向上しているだけでなく、企業もかつてないほど独自のモデルを構築しています。今や、予測モデルはミッションクリティカルな業務を支え、過去にさかのぼってのレビューではなく、未来を見通す窓を組織に与え、より迅速で無駄のない業務を支援します。 この新しいコンピューティング革命の端緒となった今、私たちは、企業がこの変革においてどのような状況にあるのか、また、どのようなプラットフォームやツールを活用しているのかを正確に知りたいと考えました。9,000社以上のグローバルなDatabricksのお客様からの匿名化された利用データを分析することで、私た

一部の地域でDatabricks SQL Serverlessの一般利用開始を発表します!

Original: Announcing the General Availability of Databricks SQL Serverless ! 翻訳: saki.kitaoka 本日、AWSおよびAzureの一部地域でDatabricks SQLのサーバーレスコンピューティングが一般利用可能になったことを発表することを大変嬉しく思います! Databricks SQL (DB SQL) サーバーレスは、インスタントでエラスティックなコンピューティングによる最高のパフォーマンスを提供し、コストを削減し、インフラの管理ではなくビジネスへの最大の価値提供に注力できるようにします。GA(一般提供)により、Databricksからの最高レベルの安定性、サポート、エンタープライズ対応を、Databricks Lakehouse Platform上のミッションクリティカルなワークロードに対して期待することができます。 このブログ記事では、DB SQL...

Databricksがファイルサイズの自動最適化によりクエリパフォーマンスを最大2.2倍向上させた方法

Original : How Databricks improved query performance by up to 2.2x by automatically optimizing file sizes 翻訳:saki.kitaoka テーブルファイルサイズの最適化は、長い間データエンジニアにとって必要だが複雑なタスクでした。テーブルの適切なファイルサイズに到達すると、大幅なパフォーマンス向上が実現しますが、これは伝統的に深い専門知識と大量の時間投資を必要としていました。 最近、Databricks SQLのためのPredictive I/O( Predictive I/O...

Databricks Notebooks向けの新しいデバッグ機能:Variable Explorer

Original: New debugging features for Databricks Notebooks with Variable Explorer 翻訳: saki.kitaoka 今日、Databricks NotebookのPython向けにVariable Explorer(変数エクスプローラ)の一般利用可能を発表することを非常に嬉しく思います。Variable Explorerを使用すると、Databricksのユーザーはノートブック内で定義されたすべての変数を一目で確認したり、ワンクリックでDataFramesを調査・探索したり、pdbを用いてPythonコードをインタラクティブにデバッグすることが可能になります。 ノートブックの変数を確認する Variable Explorerは、ノートブックセッションで利用可能なすべての変数を表示します。すべてのシンプルな変数タイプについて、名前、タイプ、値が表示されます。 Variable Explorerは、SparkとPandasのDataFra