Original: Announcing Terraform Databricks modules 翻訳: junichi.maruyama Databricks Terraformプロバイダー は1,000万インストールを突破し、 一般提供開始 後1年未満で大幅に採用が増えました。 この重要なマイルストーンはTerraformとDatabricksプロバイダーが、Lakehouse Platformのインフラ展開と管理を自動化するために、多くのお客様に広く利用されていることを示すものです。 インフラの維持、管理、拡張を容易にするために、DevOpsチームはTerraform モジュール と呼ばれるモジュール化された再利用可能なコンポーネントを使用してインフラを構築します。Terraformモジュールによって、複数のユースケースや環境にわたって同じコンポーネントを簡単に再利用することができます。また、組織全体でリソースを定義し、ベストプラクティスを採用するという標準的なアプローチを強制することができます。一貫性に

Original: Strengthening the Lakehouse Governance Ecosystem: Databricks Ventures Invests in Immuta 翻訳: junichi.maruyama Databricks Venturesは、ImmutaのシリーズE資金調達ラウンドへの投資を発表し、業界をリードするデータセキュリティプラットフォームとの6年にわたるパートナーシップの最新ステップを示すことを嬉しく思います。 私たちのビジョン Databricks Lakehouseは、企業がデータとAIアプリケーションを一緒に開発し、大規模言語モデル（LLM）を構築するのに最適な場所です。私たちのlakehouseビジョンは、これらのワークロードを1つのプラットフォームで統一することを中心に据えています。私たちのレイクハウス・ビジョンの基盤には、すべてのデータとAIワークロードのためのデータガバナンスレイヤーである Unity Catalog があります。 Unity Cata

今回は、BricksterのÖzge Bekleyenの詳細なインタビューをお届けします！チューリッヒを拠点に、スペシャリストソリューションアーキテクトのチームを率いています。このブログで、ÖzgeはDatabricksでの経験や、Women's Network Employee Resource Groupへの参加について話しています。彼女のストーリーを読んで、彼女がどのようにハードルを上げる力を得ているのか見てみましょう！ Q:なぜDatabricksなのか？ここで働くことになったきっかけは？ A: Databricksは超成長企業であり、自分の仕事がより広い範囲に影響を与えることができると思いました。面接で出会った人たちは皆、歓迎してくれて、Databricksで働くということがどんなことなのかを垣間見せてくれました。 Q: データブリックでは、包括的な環境を育むためにどのようなサポートがあり、それがブリックスターとしてのあなたの経験をどのように高めてくれましたか？ A: Databricksには、 多様性

The Executive’s Guide to Data, Analytics and AI Transformation, Part 4: Democratize access to quality data with governance 翻訳： junichi.maruyama 本記事は、データとAIの変革イニシアチブを率いるシニアエグゼクティブと重要な洞察と戦術を共有する複数回シリーズのパート4です。シリーズのパート3は こちら でお読みいただけます。...

Original: Welcome Okera: Adopting an AI-centric approach to governance 翻訳: junichi.maruyama Databricksは10年にわたり、世界中の組織のためにデータとAIの民主化に力を注いできました。そして、昨年11月のChatGPTのデビュー、そして最近の Dolly 2.0 の導入以来、すべてのお客様が、AIと大規模言語モデル（LLM）の力をビジネスでどのように活用できるかを私たちに尋ねています。また、その直後には、この新しい世界でデータのセキュリティとプライバシーをどのように守ることができるのか、という質問も寄せられています。 そこで当社は、世界初のAI中心のデータガバナンスプラットフォームであるOkeraを買収する正式契約を締結したことを発表します。Okeraは、データとAIのスペクトルにわたって、データプライバシーとガバナンスの課題を解決します。データの可視性と透明性を簡素化し、LLMの時代に不可欠なデータの理解や、その

Original : Five Reasons to Build your Modern Data Stack on the Lakehouse with Databricks, dbt Labs and Fivetran translate by junichi.maruyama 数年前、クラウドベースのモダンデータ・プラットフォームによって、アナリティクスとそれを支えるツールが実務者の手に渡るようになり、モダンデータ・スタック（MDS）が登場しました。オンプレミスで慎重にサイズを調整したHadoopクラスタの時代は終わり、瞬時に拡張でき、標準SQLを使用して新世代のETLおよびBIツールに接続できるデータウェアハウスに取って代わられました。レイクハウスパターンは、ここ数年で登場した最新の、そしておそらく最も強力なパターンです。データウェアハウスのシンプルさと拡張性、データレイクのオープン性とコスト面の優位性を一体化させたものです。重要なのは、レイクハウスパターンは厳密に加算型であることです。データ実務家として

This blog was co-authored by Elia Florio, Sr. Director of Detection & Response at Databricks and Florian Roth and Marius Bartholdy, security researchers...

Unlocking the Power of Retail Media Networks: How Data-Driven Advertising is Changing the Retail Promotions Landscape 翻訳： junichi.maruyama 薄利多売と顧客獲得競争の激化により、小売業者は常に新しい収益化の方法を模索し、時代の先端を走っています。CPG企業がより柔軟で消費者をターゲットにすることを求める中、従来はトレードプロモーションに費やされていたマーケティング予算は、FacebookやGoogleなどのデジタル広告に一部移行しています。 このような販促費のシフトは、小売業者の犠牲の上に成り立っています。米国では、FacebookとGoogleがデジタル広告費全体の 50% 近くを占めています。しかし、アマゾンは2012年に独自のリテール・メディア・ネットワーク（RMN）を設立してこれに挑戦し、販促費を小売業のエコシステムに戻しました。このように、新しいテクノロジーとデータアク

Original : Enroll in our New Expert-Led Large Language Models (LLMs) Courses on edX 翻訳： junichi.maruyama edXの入門コースに今すぐ登録する！コースは2023年夏開始予定です edXの新しい大規模言語モデルコース Large Language Model (LLM)アプリケーションが無数の産業を破壊する中、生成AIは重要な基盤技術になりつつある。LLMベースのアプリケーションの需要は急増しており、それを構築できるエンジニアの需要も高まっています。 今日、私たちは新しい...