Databricksマーケットプレイス Top10の質問と回答
Databricks Marketplace は、オープンソースのDelta Sharing標準によって支えられたデータ、分析、AIのためのオープンマーケットプレイスです。Databricks Marketplaceのリリース以来、リストとプロバイダーの数は300%増加しました。この急速な成長期を通じて、データパートナーとデータ消費者がDatabricks Marketplaceを最大限に活用するのを支援しました。 今日、最も頻繁に尋ねられる質問のトップ10を共有したいと思います。消費者とプロバイダーの両方に合わせてカスタマイズされ、私たちが何を異なるものにしているのか、リストをどのように目立たせるか、そして特定のデータニーズに最適な製品を見つける方法について詳しく読んでください。 消費者としてDatabricks Marketplaceを使用する理由は？ Databricks Marketplaceには、データセット、MLモデル、ノートブック、ソリューションアクセラレータ、そして近々アプリケーションなど、様々な
データサイロの解説：問題点と解決策
データサイロとは？ データは企業にとって最も価値のある資産の1つですが、その価値は企業がいかにデータを活用して、インパクトと収益を生み出すビジネス上の意思決定を行えるかにかかっています。データサイロは、企業がデータの全体像を把握することを妨げ、そのギャップはリーダーのデータ駆動型意思決定能力に影響を与える可能性があります。 「サイロ」という名前は、農場で異なる穀物を別々の容器に保管するサイロのイメージを想起させるかもしれません。データサイロも企業内でのデータの同様の分離を指します。異なるチームが独自にデータを収集、管理、保存し、アクセスは特定のグループ内に限定されることが多いのです。時には製品部門や職務機能に基づいて分離が設計されることもありますが、企業買収によってデータサイロが生まれることもあります。 多くの組織では、データはタイプ別にサイロ化されています。この場合、構造化データは複数のデータウェアハウスに、オンプレミスとクラウドの両方に保存されます。一方、非構造化データやストリーミングデータは、データレイクに
AI/BIダッシュボード最新情報 ~2024年秋~
イントロダクション Databricksの AI/BI ダッシュボードは、一 般提供開始以来、大きな進化を遂げました。Databricks SQLを基盤とし、データインテリジェンスにより強化されたAI/BIダッシュボードは、インタラクティブなデータビジュアライゼーション、ダッシュボード、レポートを通じて企業データから洞察を生成する簡単でシームレスな方法を提供します。データと分析を1つの統合プラットフォームに集約することで、ビジネスインテリジェンスを効率化し、組織全体にわたるデータ主導の意思決定を推進します。 AI/BIダッシュボードは3,000以上の企業と30,000人以上のユーザーに毎週利用されるほどの広がりを見せており、その採用率は驚異的です。 Databricks SQLのユーザーで、まだAI/BIを利用していない方は、この機能を見逃しています。 AI/BIダッシュボードは追加のライセンスなしで利用でき、今日からすぐに使用を開始できます。お客様は、データのすぐ隣にある最新のAIを活用したBIソリューションを利
Databricks SQLの最新情報 ~2024年10月~
私たちは、Databricks SQLをこれまで以上にシンプルで、高速で、手 頃な価格にする最新の機能とパフォーマンスの改善をお知らせできることを嬉しく思います。 Databricks SQL は、Databricks Data Intelligence Platform内のインテリジェントなデータウェアハウスで、 レイクハウスアーキテクチャ 上に構築されています。実際、 Databricks SQLは現在8,000以上の顧客に使用頂いています！ このブログでは、AI/BI、インテリジェントな体験、予測的最適化について詳しく説明します。また、強力な新しい価格/パフォーマンス機能も備えています。過去3ヶ月間の革新的な機能を皆様にご紹介できることを嬉しく思います。 AI/BI 2024年のData + AI Summit (DAIS)で AI/BIを発表 して以来、多くのエキサイティングな機能強化を追加してきました。まだAI/BIを試していない方は、ぜひお試しください。追加ライセンス不要で、すべてのDatabricks
Databricks SQLにおいてマテリアライズドビューとストリーミングテーブルが正式リリース！
Databricks SQL において、 マテリアライズドビュー （MV）と ストリーミングテーブル （STs）が AWS と Azure で正式リリースされました！ストリーミングテーブルは、クラウドストレージやメッセージバスといったソースから、SQL 数行でシンプルかつ増分でデータ取り込みが可能です。マテリアライズドビューは、クエリ結果を事前に計算し、増分で更新することで、ダッシュボードやクエリの実行速度を大幅に向上させます。この2つを組み合わせることで、データ取り込みから変換まで、SQL だけで効率的かつスケーラブルなデータパイプラインを作成できます。 このブログでは、これらのツールがアナリストやアナリティクスエンジニアにどのように力を与え、DBSQL ウェアハウス内でデータおよび分析アプリケーションをより効果的に提供できるようにするかについて詳しく説明します。また、MV と ST の新機能であるモニタリング、エラー対応、コスト追跡の強化についてもご紹介します。 データウェアハウスユーザーが直面する課題 デー
Databricksノートブックとファイルで『ステップ実行デバッグ機能』が正式リリース！
Databricks ノートブックとファイルに Python のステップ実行デバッガー が正式リリースされました！多くのリクエストを受けたこの機能により、Databricks ユーザーはお気に入りの IDE と同様に、複雑なコードをステップ実行してエラーを診断できるようになりました。 主な機能: シンプルで強力なデバッグ UX : 洗練された UI でブレークポイントを設定し、Python コードをステップ実行。使い慣れた IDE のコントロールを搭載しています。 変数の確認と操作 : ブレークポイントで停止した際、改善された変数エクスプローラーでノートブックの状態を確認可能。デバッグコンソールで Python コードを記述し、変数をリアルタイムで確認・操作できます。...
「Provider Usage Analytics」一般提供開始を発表！
Databricks Marketplaceのプロバイダー向けに、「Provider Usage Analytics」の一般提供を発表します。この機能により、リードの生成や製品への関心をリアルタイムで分析でき、リードが誰で、どの企業に属し、どのようにリスティングと関わっているかを把握できる明確なインサイトが得られます。これにより、プロバイダーはオーディエンスや製品のパフォーマンスをより深く理解し、成長とリードコンバージョンの向上に役立ちます。 Provider Usage Analyticsのメリット すべてのプロバイダーは、何が効果的で、どこに改善が必要かを把握することが重要です。データ、AIモデル、その他のソリューションを販売している場合でも、顧客がどのように製品を見つけ、関与しているかを理解することは、戦略を洗練させるために不可欠です。 Provider Usage Analytics を利用すると、以下が可能になります： リードの把握 ：リードの企業や役職などの主要な情報を特定し、メッセージや提供内容を調
Aimpoint Digital：Databricksにおける安全で効率的なマルチリージョンモデル提供のためのDelta Sharingの活用
機械学習モデルを提供する際、 遅延 は、予測をリクエストしてからレスポンスを受け取るまでの時間であり、エンドユーザーにとって最も重要な指標の一つです。遅延は、リクエストがエンドポイントに到達する時間、モデルによって処理される時間、そしてユーザーに戻る時間を含みます。異なる地域に基づくユーザーにモデルを提供すると、リクエストとレスポンスの両方の時間が大幅に増加する可能性があります。顧客が基づいている地域とは異なる地域でモデルをホスティングし、提供している企業を想像してみてください。この地理的な分散は、データがクラウドストレージから移動する際の高いエグレスコストを発生させ、2つの仮想ネットワーク間のピアリング接続と比較してセキュリティが低下します。 地域間の遅延の影響を示すために、ヨーロッパから米国にデプロイされたモデルエンドポイントへのリクエストは、ネットワーク遅延として100-150ミリ秒を追加することができます。対照的に、米国内のリクエストは、この Azureネットワークの往復遅延統計 ブログから抽出した情報に
正式リリース！Unity CatalogからMicrosoft Power BIサービスへの直接公開が可能に！
「Unity Catalog から Microsoft Power BI Service へのデータ公開」機能が正式に利用可能となりました！この新機能により、 Unity Catalog のデータから数クリックで Power BI Web レポートを作成できるようになり、シームレスなカタログ統合とデータモデル同期が実現しました。Databricks の UI を離れることなく、Power BI Service に直接データセットを公開することが可能です。 Unity Catalog...
FHIRを使ってデータとAI活用を加速しましょう！
DatabricksとXponentLのパートナーシップが、顧客が自分たちのFHIRニーズを解放することをどのように可能にしているかを発見してください。 dbignite についてもっと学びましょう。 あなたが体 調を崩していると想像してみてください。患者として、あなたは最小限の摩擦であなたの病気を対処したいと思っているので、あなたはすぐに完全な健康に戻ることができます。 あなたが選択する医療施設（緊急治療、一般診療医のオフィス、病院）や、あなたが診察を受ける医療提供者に関係なく、ケアチームがあなたの全体的な患者旅行データにアクセスする能力は、効率的かつ効果的な治療を確保するためにこれまで以上に重要となっています。 ヘルスケアは膨大な量のデータを保有しています。実際、ヘルスケア業界は、 世界のデータの30% を生成すると言われています。プロバイダーとの各エンカウンターは、あなたの健康ストーリーのパン粉を生成します。プロバイダーがこのデータをキャプチャするために使用するシステムの数を考えると、あなたの包括的な健康スト