「Databricks SQL」は、マルチクラウドのレイクハウスアーキテクチャの運用により、データウェアハウスの性能とデータレイクの経済性を同時に実現します。
- Databricks SQL は、Tableau や Microsoft Power BI をはじめとする主要な BI ツールとの接続が可能。データレイク上の最新データに対するクエリを容易に実行できます。
- 既存の BI ツールを SQL ネイティブのインターフェースで補完。Databricks 上でデータレイクのデータを直接クエリできます。
- 充実した視覚化機能とドラッグ&ドロップ式ダッシュボードでクエリの結果を容易に共有。重要なデータ変更には自動アラート機能も利用できます。
- データレイクの信頼性、品質、スケーラビリティ、セキュリティ、性能を高め、最新の完全なデータで従来の分析ワークロードをサポートします。
メリット
SQL ネイティブな
インターフェース
Databricks SQL は、既存の BI ツールのサポートに加えて、SQL ネイティブのフル機能のクエリエディタを備えています。データアナリストは使い慣れた構文でクエリを記述し、Delta Lake テーブルスキーマを容易に探索できます。頻繁に使用する SQL コードはスニペットとして保存できるため、再利用に便利です。また、クエリ結果をキャッシュすることで実行時間を短縮できます。
容易な視覚化と
ダッシュボードの共有
クエリをいったん構築した後は、充実した視覚化機能で結果を表示。分析結果から効率的に気づきを得られる仕組みになっています。直感的なドラッグ&ドロップインターフェースにより、視覚化された分析結果がダッシュボード上にわかりやすく表示されます。ダッシュボードへは Web ブラウザからアクセス可能です。ダッシュボードの自動更新および、重要な変更についてのアラートの設定がサポートされており、組織内外の関係者間で常に最新の情報を共有できます。
データレイクの管理
これまでは、データレイクで実行されるクエリとワークロードの可視化には、それに特化したエンジニアリング工程が必要でした。Databricks SQL では、レイクハウスインフラストラクチャのデータの使用状況やアクセス状況をいつでも詳細に可視化できます。管理者は、SQL エンドポイント、ユーザー、時間などの情報を含む利用状況を確認できます。また、各クエリの実行フェーズまで掘り下げてのトラブルシューティングや監査のサポートも可能です。
データレイクの信頼性とガバナンス
不正なデータの取り込み、コンプライアンスのための厄介なデータ削除、変更データキャプチャのためのデータ変更の問題で、もう頭を悩ませる必要はありません。Databricks SQL は、オープンフォーマットのデータエンジンである Delta Lake をベースに構築されています。これにより、データレイクのみでは実現できなかった信頼性、品質、セキュリティがデータレイクに追加されます。Delta Lake では、データレイクで ACID トランザクションが提供されるため、新たなデータパイプラインを作成することなく、あらゆる操作を成功させるか、または後で再試行するために操作を完全に中止させます。さらに、Delta Lake はすべてのトランザクションの履歴をデータレイクに記録するため、コンプライアンスおよび機械学習のユースケースにおいて、過去のバージョンのデータに簡単にアクセスして利用できます。
マルチクラウドのサポート
エンタープライズでは、複数のクラウドにアプリケーションを導入する傾向が高まっていますが、これにより、多くの組織のアーキテクチャの複雑さが飛躍的に増しています。組織のデータ部門は Databricks SQL を導入することで、単一のデータ管理ツールセットと SQL 分析ツールを採用することができ、複数のクラウドにまたがる運用手順を標準化できます。オープンソース標準の使用へのコミットメントとの相乗効果で、Databricks SQL は、クラウド上で利用できる最も柔軟でオープンな分析プラットフォームとなります。
ユースケース
既存の BI ツールを単一のデータソースに接続
最新データの共同探索
データ駆動型アプリの構築
統合
「高速性と俊敏性を兼ね備えたデータ戦略が、これまで以上に重要になっています。多くの組織がデータのクラウド移行を急速に進めるなか、データレイク上でアナリティクスを行うことへの関心が高まっています。Databricks SQL の優れた性能、信頼性、スケーラビリティは、膨大なデータから知見を得るための一連のエクスペリエンスを変革します。Databricks とのパートナーシップを通じて新しいデータ戦略を実行できることをうれしく思います。」
Tableau CPO フランソワ・アジェンスタッド（Francois Ajenstat）氏
お客様の声・事例
「Shell では、"Shell.ai" プラットフォームの基盤となるコンポーネントの一つとしてデータブリックスを選択しました。弊社は、よりクリーンなエネルギーソリューションを提供するという野心の一環として、デジタルトランスフォーメーションを進めてきました。その一環として、データレイクアーキテクチャに多額の投資を行ってきました。私たちの野望は、データチームが膨大なデータセットを可能な限りシンプルな方法で迅速にクエリを実行できるようにすることでした。標準的な BI ツールを使用して、ペタバイト規模のデータセットに迅速なクエリを実行できるということは、私たちにとってゲームチェンジャーとなります。データブリックスとの共同開発アプローチにより、製品ロードマップに影響を与えることが可能となるこの製品が市場に出てくるのを楽しみにしています。」
Shell 社: データサイエンス担当GM、ダン・ジーボンズ氏
「Atlassian では、常に進化し続ける目標を達成するために、チームが機能を超えてうまくコラボレーションできるようにする必要があります。簡素化されたレイクハウスアーキテクチャは、大量のユーザーデータをインジェストし、顧客のニーズをより良く予測し、顧客体験を向上させるために必要な分析を実行することを可能にします。使いやすい単一のクラウドアナリティクスプラットフォームにより、迅速に改善し、実用的な洞察に基づいた新しいコラボレーションツールを構築することができます。」
Atlassian 社:
データプラットフォームシニアマネージャー、ローハン・デュペリア氏
「Wejo では、5,000 万台以上のアクセス可能なコネクテッドカーからデータを収集し、より良いドライビングエクスペリエンスを構築しています。データブリックスと堅牢なレイクハウス・アーキテクチャにより、顧客に自動分析を提供することが可能になり、毎月 5 兆点近くのデータポイントについて洞察を得ることができるようになります。」
Wejo 社： データ部門責任者、ダニエル・ティブル氏
「データ駆動型のリサーチを顧客に提供することに注力している企業として、データレイク内の膨大なデータは私たちの生命線です。データブリックスと Delta Lake を活用することで、すでに拡張性を維持したままデータを民主化することができており、本番のワークロードを実行するコストを 60% 削減し、数百万ドルのコスト削減を実現しています。データブリックスのレイクハウスアーキテクチャを活用することで、リサーチアナリストからデータサイエンティストまで、組織内のすべての人が同じデータを相互に利用できるようになり、これまで以上に迅速にお客様に革新的な洞察を提供できるようになります。」
Yipitdata 社: チーフテクノロジーオフィサー、スティーブ・ピュレック氏