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SAP Databricksのご紹介

本日、私たちはSAPとの強力なパートナーシップを発表しました。このパートナーシップは、業界にとって大きな変革をもたらす可能性があると考えています。要するに、これは世界中の企業にとって最も重要なビジネスデータ(SAPデータ)と、市場で最も優れたデータプラットフォーム(Databricks)が統合されたものです。新たに提供する「SAP Databricks」は、 SAP Business Data Cloud の一部として、Azure、AWS、GCP上で提供され、SAPによって販売されます。SAP Databricksは、AI、データウェアハウジング、データエンジニアリングの機能を提供し、すべてUnity Catalogで管理されます。 ここ数年、Databricksはその製品ポートフォリオを拡大し、データエンジニアリング、データウェアハウジング、ガバナンス、ビジネスインテリジェンス、AIなど、データとAIの幅広い分野をカバーするようになりました。これらの新しい発表を行うたびに、私たちは「SAPデータはどうなるのか?

Databricksへの移行のナビゲーション:アーキテクチャと戦略的アプローチ

私たちの 前回のブログ では、複雑なデータウェアハウスの移行をDatabricksに実行するための、プロフェッショナルサービスチームが推奨する方法論を探求しました。このようなプロジェクト中に生じる複雑さや課題を強調し、移行戦略と設計フェーズでの重要な決定の重要性を強調しました。これらの選択は、移行の実行と目標データプラットフォームのアーキテクチャの両方に大きな影響を与えます。この投稿では、これらの決定に深く踏み込み、移行プロセス全体で情報に基づいた効果的な選択を行うための主要なデータポイントを概説します。 移行戦略:まずETLか、それともまずBIか? あなたが移行戦略を確立し、高レベルの目標データアーキテクチャを設計したら、次に決定することは、どのワークロードを最初に移行するかです。二つの主要なアプローチがあります。 ETLファーストの移行(バックからフロントへ) BIファーストの移行(フロントからバックへ) ETLファーストの移行:基盤の構築 ETLファースト(バックからフロントへ)で移行する方法は、包括的なレ

Apache Spark™ Structured Streamingでの変更データキャプチャのシンプル化

このブログでは、Apache Spark™ Structured StreamingのState Reader APIの新しい変更フィードとスナップショット機能について説明します。State Reader APIは、ユーザーがStructured Streamingの内部状態データにアクセスし、分析することを可能にします。読者は、新機能を活用してデバッグ、トラブルシューティング、状態変更の効率的な分析を学び、ストリーミングワークロードをスケールで容易に管理する方法を学びます。 状態変化を簡単に処理する方法 データエンジニアリングの絶えず進化する風景の中で、Apache Spark Structured Streamingは、大規模なリアルタイムデータの処理のための基盤となっています。しかし、 ストリーミングワークロード が複雑さを増すにつれて、これらのシステムを開発、デバッグ、トラブルシューティングする課題も増大します。2024年3月、Databricksは State Reader API を導入することで、こ

停電対応の革新

今日の急速に変化する世界では、電力会社は停電の対応と復旧、特に悪天候時の復旧に関して多くの課題に直面しています。ディスパッチアシスタントは、電力会社がこれらの重要な状況をどのように取り扱うかを変えることを目指しています。これは、過去数十年間で様々な地域で嵐の頻度と強度が大幅に増加しているため、ますます重要になっています。 NOAA によると、2023年には天候と気候の災害が28件発生し、2020年の22件の記録を上回り、少なくとも929億ドルの費用がかかったとされています。これらの災害は、電力網をオンラインに保つことをますます困難にし、災害後の清掃と復旧の大きなコスト要素となります。これにより、電力会社はビジネスのあらゆる面でAIが提供できる力にますます注目するようになっています。 復旧の優先順位付けの課題 近年、電力会社は、極端な天候イベントによる停電に対応する際に、ますます複雑な課題に直面しています。嵐が頻繁かつ激しくなるにつれて、効率的かつ効果的な対応戦略の必要性はこれまで以上に高まっています。 電力会社が

Databricksが2025年のGlassdoorの最高の職場の一社に選出

January 22, 2025 Sam Plecque による投稿 in
Databricksは、2025年の最高の職場を選出する、毎年恒例の Glassdoor Employees' Choice Awardの受賞者の一社として選出されました。私たちは、従業員数が1,000人を超える米国企業の中で、最高の職場の一社に選出されたことを誇りに思います。 Glassdoorのランキングは、従業員が匿名でGlassdoorに共有したフィードバックと視点に基づいているため、ユニークです。Databricksの従業員 (通称Bricksters) は、会社を高く評価し、4.3/5の評価とCEOの承認率が93%となりました。Glassdoorには1,363件以上の従業員のレビューがあり、大量の従業員のフィードバックを深堀りする機会がありました。ここでは、人々がDatabricksで働くことを愛する主な理由を紹介します。 製品の革新: 私たちはよく、Databricksはあなたがキャリアの中で最高の仕事をする場所であり、各チームが私たちのデータインテリジェンスの革新とポジショニングを加速させる役割を

Wizerr AI: Databricksによる電子機器の設計と調達の革新

電子製品は、新しい消費者デバイス、エネルギー、交通、ロボット、接続性、データなどの絶え間ない需要により、驚異的な速度で進化しています。しかし、電子製品の設計と製造の背後にあるプロセスは、面倒で時間がかかり、時代遅れの慣行により大きく変わっていません。これが、電子業界のAI革新のリーダーである Wizerr が 、部品エンジニアリングのためのGenAIパワードのチームメイトを構築し、設計、エンジニアリング、部品調達の時間を 最大80% 短縮することを目指した理由です。 歴史的に、電子部品エンジニアリングで使用される製品データは、非構造化のデータシート、マニュアル、エラータ、API、コードドキュメンテーションの迷宮に閉じ込められ、それを解き明かすには深い専門知識が必要でした。Wizerrの革新的なソリューションは、パワーマネジメント、RF、ワイヤレス、組み込みシステムに事前にトレーニングされたチームメイトです。彼らは複雑な電子仕様の解釈、技術的に正確なコンポーネントの推奨、代替部品の探索、ブロック図の設計に精通してお

Databricksにコレーション機能が登場!

SELECT 'Hello world!' COLLATE UNICODE, 'Zdravo svete!' COLLATE SR, 'Γειά σου, Κόσμε!' COLLATE EL, 'Здравствуй, мир!' COLLATE RU, '你好, 世界!' COLLATE ZH, 'Bonjour...

サーバーレスおよびモデルサービングワークロード向けエグレス制御機能が利用可能に

DatabricksのサーバーレスおよびMosaic AI Model Servingワークロード向けの エグレス制御 が、AWSおよびAzureでパブリックプレビューとして提供開始されたことをお知らせします! これにより、複数の製品やワークスペースにわたるサーバーレスワークロードからのアウトバウンドアクセスを一元的に制御するポリシーを設定できるようになりました。 サーバーレスイグレス制御を使用することで、Databricksのサーバーレス機能の柔軟性とコスト効率を活かしながら、データの不正転送先への流出から保護することができます。 今回のリリースにより、Model Serving、ノートブック、ワークフロー、Delta Live Tables(DLT)パイプライン、Lakehouseモニタリング、Databricks SQL、Databricks Appsでサーバーレスエグレス制御が利用可能になります。 Databricksサーバーレスエグレス制御のメリット データセキュリティを強化する サーバーレスのエグレス

Aonの再保険ソリューションがDatabricks Delta Sharingを活用して、より良い意思決定をサポートする方法

Aon plcは、リスク、再保険、退職、および健康ソリューションを提供する世界をリードする企業です。データ駆動型の洞察に焦点を当て、Aonは120カ国以上で事業を展開しています。Aon Reinsurance Solutionsのために、データサービスリードの ボビー・アザルボド とAI + データ戦略リードの アンソニー・メイヤーズ が、データインフラストラクチャの近代化を推進し、運用効率とクライアント価値を向上させています。 保険業界では、リスク評価、引受精度、詐欺検出の改善にデータの活用が不可欠です。しかし、抽象的なデータは扱いにくく、乱雑なものになりがちです。データの可視性やデータ共有など、データ活用を改善することは、良好な結果を得るために重要です。例えば、ビジネスユニット間でクレームデータを共有することで、価格戦略を強化し、クレーム処理を効率化する堅牢なモデルを構築することができます。この協力的なアプローチにより、ビジネスはリアルタイムのデータにアクセスでき、遅延を減らし、最終的な意思決定を改善すること

"DatabricksはDatabricksをどう活用しているのか" - GenAIエージェントで販売体験を革新

Databricksの自動化ビジョンはビジネスのあらゆる側面を自動化し、より良く、迅速で、コスト効率の良いものにすることです。営業チームにおいては、販売ライフサイクル全体で営業担当者を支援するGenAIエージェントを提供し、販売体験をデジタルで変革しています。私たちの目標は、AI機能を営業担当者の日常業務にシームレスに統合し、情報資産をより簡単で効果的に取得し、繰り返し行われる手動の管理作業を自動化することで営業体験を強化することです。 私たちの「Field AI Assistant」は、Databricks Mosaic AIエージェントフレームワークを基盤に構築されており、営業担当者が複数のデータソースを横断してデータに問い合わせたり、対話したりできる方法を提供します。これには以下の主要なプラットフォームとの統合が含まれています: 顧客情報、営業支援コンテンツ、営業プレイブックを管理する内部Databricks Lakehouse 顧客関係管理プラットフォーム(CRM)システム 非構造化データのほとんどを収集