Partner Connectに新たに5つのインテグレーションを追加しました

Databricks Data Intelligence Platform のデータでパートナーソリューションを使用し、ビジネス要件に最適なものをシームレスに採用できるようにするワンストップポータルであるDatabricks Partner Connectに、新たに5つのインテグレーションを追加し、みなさまに紹介できることを嬉しく思っています。

この四半期で、Data Ingestionカテゴリに3社、Data GovernanceとMachine Learningの両方に1社のパートナーを追加しました。また、Partner Connectの機能を拡張し、パートナー製品の本番環境との直接統合をサポートするようになりました。

これは何を意味しているのでしょうか？

Monte Carloとの統合は、これらの機能を活用しており、DatabricksからMonte Carloのアカウントに直接接続し、本番データパイプラインの品質監視を開始することができます。これは、エコシステム内のデータとAIツールへの接続をこれまで以上に簡単にするという我々のコミットメントを強調する結果となっています。

Burberryのような顧客がDatabricksのこれらのパートナーをどのように活用しているかなど、さらに詳しく知りたい方は続きをお読みください！

データガバナンス

Monte Carlo

Monte Carloは、データおよびAIチームが、データレイクハウスでの取り込みからビジネスインテリジェンス層まで、データスタック全体にわたってデータ品質の問題を自動的に検出、解決、防止できるようにするデータ観測可能性プラットフォームです。 Monte Carloは、エンドツーエンドのフィールドレベルのリネージ、セグメンテーション分析などのツールを提供し、最も重要なデータパイプラインの根本原因と影響分析を実施します。 Monte Carloはまた、IT 、チームがデータおよびAIの信頼性、パフォーマンス、クエリ・コストをドメイン横断的に追跡することを容易にします。 ThredUp、Abacus Medicine、Comcast、BairesDevなど、Databricksを使用して重要な知見を導き出し、MLモデルを構築し、生成的AI取り組みを開始する相互顧客は、Monte Carloを使用して、不良データの悪影響をより簡単に軽減できるようになりました。 レイクハウスのデータ観測を今すぐ始めよう。

機械学習

Dataiku

DataikuはEveryday AIのプラットフォームであり、データエキスパートとドメインエキスパートが協力して、高度なアナリティクスからジェネレーティブAIまで、日々のオペレーション、運用にデータを組み込めるようにします。 彼らは共に、あらゆる規模、あらゆる業界で、新たなAI機能を設計、開発、展開しています。 DataikuとDatabricksの組み合わせにより、ビジネスチームがAI機能を利用できるようになり、Databricks内のデータとMLモデルへの迅速かつ安全なアクセスを通じて、スケーラブルなアナリティクスを提供できるようになります。 データ管理とパフォーマンスにわたってAIとレイクハウスの能力を活用することで、Dataiku内のビジネスユーザーは情報に基づいた意思決定を行うことができます。 DatabricksとDataikuの強力な組み合わせについては、こちらをご覧ください。

データの取り込み

Census

Censusは、Databricks をビジネス オペレーション、運用のハブとして活用し、すべてのチームがよりスマートで迅速なアクションを実行できるようにする、業界をリードするデータ活性化およびリバース ETL プラットフォームです。 Censusは、カスタム・パイプラインを構築・維持することなく、200以上のSaaSツールに接続するため、ビジネス・ユーザーは、最新かつ完全で一貫性のある単一の真実のソースを手に入れることができます。 YipitDataやPlumeのような企業は、AI/MLモデルとファーストパーティデータをリアルタイムエンゲージメント、パーソナライズされた顧客体験、収益増加に活用するために、Databricksでコンポーザブル顧客データプラットフォームを構築しています。

Rudderstack

RudderStackは、レイクハウス・ネイティブの顧客データ・プラットフォーム（CDP）であり、データ収集から統合、200以上の配信先での有効化まで、データチームがデータ有効化のライフサイクル全体にわたって価値を提供できるように構築されています。 RudderStackのEvent StreamとETL パイプラインにより、IT 、あらゆるソースからDatabricksにクリーンなデータを簡単に送信できます。RudderStackはUnity Catalog 、顧客360を構築するためのID解決を自動化し、Reverse ETL パイプラインを介してアクティベーションとオーディエンスを可能にします。 RudderStackは、インフライト変換やデータガバナンスなどの強力で柔軟な機能により、顧客データをコントロールすることができます。 Databricks 内の RudderStack ワークスペースをセットアップして起動するには、 パートナーコネクトを使用します。 今すぐRudderStackの 無料トライアルをお試しください。

Snowplow

顧客データ収集のリーダーであるSnowplowは、Databricks パートナーコネクトで利用できるようになりました。IT 、Databricksの顧客は数回クリックするだけで、Snowplow パイプラインを素早くセットアップできます。 ユーザーは、データレイクハウス用のSnowplowを使って、DatabricksのUIから直接、顧客の獲得、維持、パーソナライゼーションを最適化できるようになりました。 これらの戦略は、次のような特徴によって実現されています。

1. ウェブやモバイルのクリックストリームやメディアストリーミングなどの行動イベントデータを収集するデータ収集インフラを、レイクハウスへのリアルタイム配信に最適化
2. Databricks Unity Catalogと統合されたデータ品質管理およびアラートツール
3. メディア分析、eコマース分析、およびコンポーザブルCDPのユースケースにおいて、Time-to-Valueを最適化するソリューション・アクセラレーター

DatabricksでSnowplow Mediaやeコマースアナリティクスの可能性を広げる方法については、こちらをご覧ください。

カスタマー・スポットライト

Abacus Medicineにおけるアクセシブル・ヘルスケアの実現

コペンハーゲンに本社を置くAbacus Medicine社は、医療システムのコスト削減と同時に、患者にとってより安価で利用しやすい医療の実現を目指しています。 世界的な製薬会社は、EU全域で国境を越えて処方箋医薬品を売買しており、これには複雑なデータソース、取り扱い、品質保証が伴います。 Abacusのデータプラットフォームは100％クラウドで、ビジネスに不可欠なMachine Learning アプリケーションにはDatabricksを活用し、Monte Carloのデータ観測可能性プラットフォームを活用することで、最も重要なアナリティクスとオペレーション、運用に必要なデータの信頼性と信用を確保しています。

"Monte CarloとDatabricksのおかげで、データエンジニアに対するデータ資産の割合が減っていることを実感しています。 私たちはプロファイルデータに費やす時間を減らし、データ資産と知見をステークホルダーに提供する時間を増やします。 このパートナーシップの結果、データ全体のダウンタイムが減少しました。 Monte Carloのようなソリューションを購入した場合、2～4週間かかるのに対し、レイクハウスのデータ品質ソリューションを独自に構築した場合、期待される価値実現までの期間は数カ月になりました。" - マリアナ・アルヴェス・モンテイロ、data engineering Abacus Medicineチームリーダー

Burberryにおけるリアルタイムの行動データを活用してパーソナライズされた次世代顧客体験を提供

世界中に413店舗を展開し、2022-23年度の売上高が31億ポンドに達する世界的なラグジュアリーブランドであるBurberryは、顧客体験を成長戦略の中心に据えています。サードパーティのトラッキングはデータ処理に大幅な遅延をもたらすため「流行遅れ」となっており、バーバリーは成長を促進するためにコンプライアンスに準拠したファーストパーティデータに依存しています。SnowplowとDatabricksを導入することで、Burberryは独自のスケジュールでクリックストリームデータを利用できるようになり、データの遅延を99%削減し、AIに対応した顧客360ビューを形成できるようになりました。さらに、高級ブランドの店頭の顧客アドバイザーは、オプトインした顧客の最近のオンライン活動に関する詳細にモバイルデバイスでアクセスできるようになり、よりパーソナライズされた優れた顧客体験を提供できるようになりました。

"データのレイテンシーを5分まで下げることに取り組んでいるが、これは我々のようなビジネスにとっては非常に重要なことです。 Snowplowによって、複数のデータソースとその変換を単一の定義セットで置き換えることができました。 そして私たちはDatabricksを利用して、さまざまなソースからさまざまなケイデンスでさまざまな行動を組み合わせています。 これは、Burberryにおける顧客サービスのまったく新しい時代の始まりとなります。" - ベンジャミン・スティーブンス（Burberry、デシジョンアナリティクス・シニアマネージャー

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