Data + AI Summit 2022: June 27–30, Moscone Center + Virtual Image

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デモ動画一覧

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製品のデモ

デモ動画一覧

Databricks レイクハウスプラットフォームの概要と、Apache Spark™、Delta Lake、MLflow、Koalas などのオープンソースプロジェクトが Databricks のエコシステムにどのように組み込まれているかを解説します。詳しく見る→

データ分析に役立つ Databricks SQL の新機能を解説します。新機能には、統合データブラウザ、入力時のオートコンプリート機能付き SQL クエリエディタ、データ視覚化ツール、柔軟性の高いダッシュボードおよびアラート機能などが含まれます。また、Power BI や Tableau をはじめとする BI ツールに対し、Databricks SQL のエンドポイントが、高性能、低レイテンシ、かつ SQL に最適化されたコンピュートリソースをどのように提供するかについても解説します。詳しく見る→

Databricks Workflows

Databricks Workflows is the fully managed orchestration service for all your data, analytics, and AI. Deep integration with the underlying lakehouse platform ensures you will create and run reliable production workloads on any cloud while providing deep and centralized monitoring with simplicity for end-users.
Learn more →

データサイエンスと機械学習の本運用におけるユースケースをご紹介します。このユースケースを通じて、それぞれ異なる役割を持つデータチームのメンバーによる Databricks のプラットフォームを介したコラボレーションについても詳しくご覧いただけます。また、Databricks の MLflow が、機械学習のライフサイクルをいかにシンプルで効率的なものにするかについても解説します。詳しく見る→

Databricks の Delta Lake は、データレイクとデータウェアハウスの両方の利点を取り入れたレイクハウスアーキテクチャの構築を可能にします。シンプルでオープンなプラットフォームが、あらゆる種類のデータの格納・管理および、あらゆる分析・AI のユースケースをサポートします。このデモでは、Delta Lake の主な機能を解説します。バッチとストリーミングのデータ処理の統合、スキーマの適用と拡張、タイムトラベル、UPDATE、MERGE、DELETE コマンドのサポート、Databricks の Delta Lake によるパフォーマンス強化機能などが含まれます。詳しく見る →

信頼性の高い ETL(抽出、変換、ロード)を Delta Lake 上に容易に構築するためのクラウドサービス Delta Live Tables をご紹介します。シンプルな UI と宣言型ツールが ETL の構築を支援し、予め定義されたデータ品質ルールおよび不良データの監視機能がデータの信頼性を高め、詳細なイベントログが運用のスケーラビリティを向上させます。詳しく見る→

Databricks オートローダーは、Delta Lake テーブルへの新たなデータの取り込みを効率化します。増分取り込みが可能で、バッチおよびリアルタイムストリーミングデータの両方をサポートし、Delta Lake テーブルを完全な最新データが取り込まれた状態に保ちます。SQL ユーザーは、シンプルな "COPY INTO" コマンドによって Delta Lake テーブルへのデータの取り込みを自動化できます。各ファイルが既に処理されたかどうかを手動で確認する必要がありません。詳しく見る→








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Databricks レイクハウスプラットフォームの概要と、Apache Spark™、Delta Lake、MLflow、Koalas などのオープンソースプロジェクトが Databricks のエコシステムにどのように組み込まれているかを解説します。詳しく見る→

データ分析に役立つ Databricks SQL の新機能を解説します。新機能には、統合データブラウザ、入力時のオートコンプリート機能付き SQL クエリエディタ、データ視覚化ツール、柔軟性の高いダッシュボードおよびアラート機能などが含まれます。また、Power BI や Tableau をはじめとする BI ツールに対し、Databricks SQL のエンドポイントが、高性能、低レイテンシ、かつ SQL に最適化されたコンピュートリソースをどのように提供するかについても解説します。詳しく見る→

Databricks Workflows

Databricks Workflows is the fully managed orchestration service for all your data, analytics, and AI. Deep integration with the underlying lakehouse platform ensures you will create and run reliable production workloads on any cloud while providing deep and centralized monitoring with simplicity for end-users.
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データサイエンスと機械学習の本運用におけるユースケースをご紹介します。このユースケースを通じて、それぞれ異なる役割を持つデータチームのメンバーによる Databricks のプラットフォームを介したコラボレーションについても詳しくご覧いただけます。また、Databricks の MLflow が、機械学習のライフサイクルをいかにシンプルで効率的なものにするかについても解説します。詳しく見る→

Databricks の Delta Lake は、データレイクとデータウェアハウスの両方の利点を取り入れたレイクハウスアーキテクチャの構築を可能にします。シンプルでオープンなプラットフォームが、あらゆる種類のデータの格納・管理および、あらゆる分析・AI のユースケースをサポートします。このデモでは、Delta Lake の主な機能を解説します。バッチとストリーミングのデータ処理の統合、スキーマの適用と拡張、タイムトラベル、UPDATE、MERGE、DELETE コマンドのサポート、Databricks の Delta Lake によるパフォーマンス強化機能などが含まれます。詳しく見る →

信頼性の高い ETL(抽出、変換、ロード)を Delta Lake 上に容易に構築するためのクラウドサービス Delta Live Tables をご紹介します。シンプルな UI と宣言型ツールが ETL の構築を支援し、予め定義されたデータ品質ルールおよび不良データの監視機能がデータの信頼性を高め、詳細なイベントログが運用のスケーラビリティを向上させます。詳しく見る→

Databricks オートローダーは、Delta Lake テーブルへの新たなデータの取り込みを効率化します。増分取り込みが可能で、バッチおよびリアルタイムストリーミングデータの両方をサポートし、Delta Lake テーブルを完全な最新データが取り込まれた状態に保ちます。SQL ユーザーは、シンプルな "COPY INTO" コマンドによって Delta Lake テーブルへのデータの取り込みを自動化できます。各ファイルが既に処理されたかどうかを手動で確認する必要がありません。詳しく見る→

パートナーとの連携に関するデモ

Azure Databricks レイクハウスプラットフォームは、データレイクとデータウェアハウスの両方の利点を備えた、シンプルでオープン、かつ、コラボレーションが可能なプラットフォームです。このデモでは、Azure Databricks の主要な統合をご紹介します。Azure Data Lake Storage(ADLS)、Azure Data Factory(ADF)、Azure IoT Hub、Azure Synapse Analytics、Power BI などが含まれます。詳しく見る →

Databricks は AWS 上で動作し、S3、EC2、Redshift をはじめとする主要なサービスとのシームレスな統合が可能です。Databricks は、これらのサービスを組み合わせたレイクハウスアーキテクチャの構築を可能にします。このデモでは、Databricks と各サービスとの統合の仕組みを解説します。詳しく見る →

Databricks on Google Cloud の統合 - PR 動画

Databricks on Google Cloud は、Databricks と Google Cloud のパートナーシップによって実現しました。データウェアハウスとデータレイクの優れた機能を取り入れた、シンプルでオープンなレイクハウスプラットフォームにあらゆるデータを保存し、分析と AI のワークロードを一元化します。Google Cloud Storage、BigQuery、Google Cloud AI Platform との緊密な統合により、Google Cloud 上に展開された Databricks は、データの処理と AI サービス全般でシームレスに動作します。

Easily discover validated data, analytics and AI tools directly within the Databricks platform — and quickly integrate the tools you already use today. With Partner Connect, you can simplify tool integration to just a few clicks and rapidly expand the capabilities of your lakehouse.
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Azure Databricks レイクハウスプラットフォームは、データレイクとデータウェアハウスの両方の利点を備えた、シンプルでオープン、かつ、コラボレーションが可能なプラットフォームです。このデモでは、Azure Databricks の主要な統合をご紹介します。Azure Data Lake Storage(ADLS)、Azure Data Factory(ADF)、Azure IoT Hub、Azure Synapse Analytics、Power BI などが含まれます。詳しく見る →

Databricks は AWS 上で動作し、S3、EC2、Redshift をはじめとする主要なサービスとのシームレスな統合が可能です。Databricks は、これらのサービスを組み合わせたレイクハウスアーキテクチャの構築を可能にします。このデモでは、Databricks と各サービスとの統合の仕組みを解説します。詳しく見る →

Databricks on Google Cloud の統合 - PR 動画

Databricks on Google Cloud は、Databricks と Google Cloud のパートナーシップによって実現しました。データウェアハウスとデータレイクの優れた機能を取り入れた、シンプルでオープンなレイクハウスプラットフォームにあらゆるデータを保存し、分析と AI のワークロードを一元化します。Google Cloud Storage、BigQuery、Google Cloud AI Platform との緊密な統合により、Google Cloud 上に展開された Databricks は、データの処理と AI サービス全般でシームレスに動作します。

Easily discover validated data, analytics and AI tools directly within the Databricks platform — and quickly integrate the tools you already use today. With Partner Connect, you can simplify tool integration to just a few clicks and rapidly expand the capabilities of your lakehouse.
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ソリューションアクセラレータのデモ

Databricks のレイクハウスプラットフォームを活用して包括的な ESG 分析を行う方法を解説します。投資先の企業あるいは事業における ESG への取り組みを分析し、定量化することで、アルファ値の算出が可能になり、レピュテーションリスクの回避および、顧客や株主の信頼の維持が図れます。詳しく見る→

Databricks レイクハウスプラットフォームで Apache Spark™ と Facebook Prophet™ を活用し、数十の時系列予測モデルを並行構築するためのソリューションアクセラレータをご紹介します。詳しく見る→

生涯価値の高い顧客を特定するユースケースをご紹介します。顧客の生涯価値を知ることで、効果的なリソース配分や、収益性の低い顧客に対する支出の制限といった意思決定が可能になり、マーケティングプログラムの ROI の向上につながります。詳しく見る→




Databricks のレイクハウスプラットフォームを活用して包括的な ESG 分析を行う方法を解説します。投資先の企業あるいは事業における ESG への取り組みを分析し、定量化することで、アルファ値の算出が可能になり、レピュテーションリスクの回避および、顧客や株主の信頼の維持が図れます。詳しく見る→

Databricks レイクハウスプラットフォームで Apache Spark™ と Facebook Prophet™ を活用し、数十の時系列予測モデルを並行構築するためのソリューションアクセラレータをご紹介します。詳しく見る→

生涯価値の高い顧客を特定するユースケースをご紹介します。顧客の生涯価値を知ることで、効果的なリソース配分や、収益性の低い顧客に対する支出の制限といった意思決定が可能になり、マーケティングプログラムの ROI の向上につながります。詳しく見る→

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