Databricks Lakebaseのローンチパートナーを発表

Lakebaseの一般提供 開始により、 DatabricksはAI時代のために構築された、本番運用対応のオペレーショナルデータベースを導入します。Lakebaseは、フルマネージドのserverless PostgresをDatabricks Data Intelligence Platformに直接導入し、トランザクション、分析、AIのワークロードを1つのガバナンスの効いた基盤上で統合します。

GAと同時に、当社のLakebaseローンチパートナーを発表します。これらのパートナーは、開発中にDatabricksと緊密に連携し、実際の**本番運用**環境でLakebaseを検証しました。そして、**顧客**がアーキテクチャから実行へと移行できるよう支援する準備が整っています。

このブログのトピック

• Lakebase の導入にパートナーが重要である理由
• ローンチパートナーによる Lakebase の活用方法
• 本日、Lakebase プロジェクトをサポートする準備ができているのはどなたでしょうか

Lakebaseにとってパートナーが重要な理由

Lakebaseは、Databricks上でのアプリケーションおよびAIシステムの構築方法を変革します。これにより、OLTPデータベースとlakehouse間でデータを移動させる必要がなくなり、アーキテクチャが簡素化され、デリバリーサイクルが短縮されます。

パートナーは、その移行を実用的なものにする上で重要な役割を果たします。顧客の以下を支援します。

• リアルタイムアプリケーションとエージェント型AIワークフローを構築
• ガバナンスを損なうことなく、アナリティクスとAIを運用化
• レガシーのPostgreSQLおよび運用データベースを移行
   

これらのパートナーは Lakebase を学習しているのではありません。すでに使用しています。

ローンチパートナーによる Lakebase の活用方法

データベースの最新化と移行

パートナーはLakebaseを使用して、外部のOLTPシステムを置き換え、脆弱なETLパイプラインを排除しています。運用データは設計上Deltaテーブルと同期が保たれるため、複雑さが軽減され、移行が迅速化されます。

エージェント AI とインテリジェント アプリケーション

Lakebaseは、エージェントの状態、メモリ、構成、リアルタイムの意思決定のための記録システムとして使用されています。これにより、個別のデータベースを管理することなく、ステートフルで再開可能なAIエージェントと本番運用アプリケーションが可能になります。

業界アクセラレーターとプラットフォーム

複数のパートナーが、ヘルスケア、小売、金融サービス、公共セクターのユースケース向けに、Lakebase を活用したアクセラレーターを構築しています。これらのソリューションは、単一のガバナンスが適用されたプラットフォーム上で、低レイテンシのトランザクション、アナリティクス、AI を統合します。

Lakebaseのパートナーと起動しましょう

Lakebase は、本日より本番運用でご利用いただけます。当社のローンチパートナーは、お客様が Databricks 上でデータベースをモダナイズし、リアルタイムアプリケーションを構築し、エージェント AI をデプロイするのを支援する準備ができています。

• Lakebase GAの発表をご覧ください
• Lakebase のローンチパートナーに問い合わせる
• Databricks Data Intelligence Platformでインテリジェントなアプリケーションの構築を始めましょう

注目のローンチパートナー

当社のローンチパートナーには、グローバルなコンサルティング会社、システムインテグレータ、データとAIの専門企業が含まれます。彼らは、モダナイゼーション、アプリケーション、AI駆動のワークロードにわたってLakebaseを検証し、顧客エンゲージメントを積極的にサポートしています。

グローバルローンチパートナーの全リストは以下でご覧いただけます。

Accenture

Databricks Lakebaseは、SoR（記録のためのシステム）とSoI（インテリジェンスのためのシステム）の間のギャップを埋めるため、非常に画期的です。これにより、リアルタイムアプリケーション、AIエージェント、アナリティクスを、すべて単一のプラットフォーム上でlakehouseから直接実行できるようになります。これは、リアルタイムのパーソナライゼーション、インテリジェントな自動化、AI搭載アプリケーションを求める小売、ヘルスケア、製造業の企業にとって、大きな可能性を拓くものです。— Teresa Tung、アクセンチュア、グローバルデータリード

組織がAIの実験段階から大規模な実運用へと移行する中で、課題はインテリジェンスを行動へと変えることになっています。AccentureはDatabricks Lakebaseを活用し、クライアントによる新世代のAI搭載システムの構築を支援しています。このシステムは意思決定レイヤーで動作し、業務、財務、リスク、戦略の各分野において、知見が直接アクションに結びつきます。

Aimpoint デジタル

Lakebaseは、クライアント向けにアナリティクスと実用的なAIを可能にしながら、データからROIを向上させるという私たちのアプローチを根本的に変えました。今では、Databricksをエンドツーエンドのプラットフォームとして完全に活用できるようになりました。OLAPとOLTPを組み合わせることで、膨大な未開拓の可能性が解き放たれます。DAIS 2025でのインタビューで申し上げたように、LakebaseはDatabricksがこれまでに発表した中で最もエキサイティングな製品の1つです。—ディラン・フォード、Aimpoint Digital、Databricksプラクティスリード

Aimpoint は、Lakebase を使用して LLMOps フレームワークを強化し、クライアントの GenAI アプリケーション向けに、短期的および長期的にスケーラブルなナレッジ ストレージを提供しています。さらに、Lakebase と Databricks Apps は、日々活用されているいくつかの社内アプリケーションを強化しています。

Atlan

LakebaseはリアルタイムのトランザクションアプリケーションとAIエージェントをマシン速度で強化しますが、それらがインテリジェントに動作するにはコンテキストが必要です。AtlanはLakebaseをコンテキスト管理システムへと変え、オペレーショナルメタデータと分析メタデータを統合することで、あらゆるAIエージェントが管理されたデータを円滑に発見し、信頼し、それに基づいて行動できるようになります。— Atlan、創業者兼共同CEO、Prukalpa Sankar

AtlanとLakebaseは、AIアプリケーション向けにコンテキスト駆動型のインテリジェンスを提供します。オペレーショナル、分析、ビジネスのメタデータを統合することで、企業はAIエージェントが完全なコンテキストを持って大規模に動作する、管理されたトランザクションシステムを構築できます。これにより、より迅速な意思決定、リスクの軽減、信頼性の高いリアルタイムアプリケーションが実現します。

Blueprint

Lakebaseは、複雑なDatabricksプログラムを実行するための、管理されスケーラブルな基盤を提供してくれます。当社はLakebaseの上にBlueprint Workbenchを構築して、データへのアクセス方法と管理方法を標準化しました。これにより、ガイド付きの反復可能なワークフローが可能になり、チームの迅速な行動、デリバリーリスクの軽減、移行、AIファクトリーの構築、ガバナンスイニシアチブ全体での一貫した品質維持を支援します。—Gary Nakanelua氏、Databricks MVP、Blueprint、プロダクトおよびイノベーション担当マネージングディレクター

Blueprint は Lakebase を使用して、Blueprint Accelerated Data Migration アクセラレータを強化しています。これは Databricks の移行、AI Factory の構築、ガバナンスへの取り組みをガイド付きワークフローに変換する統合実行プラットフォームです。Lakebase は、エンタープライズ規模のデータおよび AI プログラム全体で、一貫したデリバリー、迅速な実行、リスクの低減を可能にします。

Capgemini

レイクハウスはすでにお客様がデータの価値を引き出すのに役立っていますが、OLAP と OLTP の間の技術的なサイロが、真に統合されたデータ資産というビジョンの実現を常に妨げてきました。しかし、それもこれまでです。私たちは Databricks Lakebase を、単にエキサイティングなプラットフォーム機能としてだけでなく、より広範なアプリケーションやエージェントのエコシステムに破壊的変化をもたらす可能性のあるものとして見ています。—Kevin Campbell、Capgemini Insights & Data、CEO

Capgeminiは、中核となるデータ&AIポートフォリオ内で顧客にLakebaseを提供します。これは、「データ&AIエステートの移行とモダナイゼーション」における特定のシナリオから、「エージェント対応AI &データプラットフォーム」アーキテクチャにおける役割、業界固有のユースケースまで多岐にわたります。

Celebal Technologies

Lakebaseは、運用データをAIやアナリティクスですぐに利用できる、serverlessでコンプライアンスに準拠した環境を通じて、トランザクションアプリケーションと分析的インサイトの間の摩擦を取り除くことで、当社のイノベーション能力を加速させました。当社のBrickbuilder Accelerator Eagle Eye可観測性プラットフォームは、アナリティクスワークロードとシームレスに拡張するserverless OLTPエンジンを通じて、ミリ秒単位の遅延でKPIを読み取れるようになりました。同様に、当社のDW Brickbuilder移行ソリューションであるCT Visaでは、Databricks Appsとのネイティブ統合により、認証と実行の複雑さがすぐに処理され、運用オーバーヘッドが大幅に削減されます。この移行によって当社のチームは価値の提供に集中できるようになり、その結果、機能拡張が加速し、ソリューション全体で大幅なコスト削減が実現しました。—Tushar Mittal氏、Celebal Technologies、Databricksプラクティスリード

Celebal Technologiesは、Databricks Lakebaseを採用することで、同社のEagle EyeおよびCT Visa Brickbuilder Acceleratorsを最新化しました。この移行により、OLTPと分析のワークロードが統合され、外部データベースのサイロが排除されてアーキテクチャが簡素化されました。その結果、Unity Catalog を通じて、一元化されたメタデータ管理とエンドツーエンドのガバナンスがネイティブに実現されます。

CitiusTech

Lakebaseは、オペレーショナルデータと分析データを統合する上で大きな前進を意味します。CitiusTechは、Databricksに関する深い専門知識と専用アクセラレーターを活かして、医療機関のより迅速かつインテリジェントな近代化を支援することに尽力しています。データ駆動型の医療の新たな時代を築くためにDatabricksと提携できることを嬉しく思います。— CitiusTech、データ&AIビジネス担当シニアバイスプレジデント、Sridhar Turaga

CitiusTechは、Gen AI対応のOLTPデータベース移行ソリューションやFHIRデータフレームワークなどの専用ソリューションにより、ご関心のある顧客のLakebase導入を加速させています。これらのソリューションは、変換の簡素化、医療データモデルの標準化、相互運用可能でLakebaseに対応したアーキテクチャの実現を目的として設計されています。CitiusTechは、Lakebaseを、複雑なETLを排除し、レガシーでサイロ化されたOLTPデータベースを置き換えるための理想的なソリューションと捉えています。

Cognizant

Lakebaseを搭載したCognizantのエージェント型データ統合フレームワークは、Lakehouse内でネイティブに、正確でスケーラブル、かつコスト効率の高いデータマスタリングを実現します。当社のエージェント型スチュワードはサイロを打ち破り、異種のソースをリアルタイムで「ゴールデンレコード」に統合します。このゼロ依存アーキテクチャは、高コンカレンシーの運用アプリとリアルタイムのAIインテントモデルを、比類のない精度と速度で強化します。—Diptesh Singh、Cognizant、データおよびAI管理担当グローバルリーダー

Lakebaseは、Lakehouseを知見からアクションへと進化させます。Cognizantのエージェント型データ統合フレームワークはこれを活用し、リアルタイムで信頼できるゴールデンレコードを提供することで、比類のないスピード、スケール、シンプルさでAIと業務を強化します。

Collibra

企業がDatabricksを活用してAIエージェントを構築し、カスタムアプリケーションをLakebaseに移行する中で、CollibraはAIリーダーやCDOがデータ、AI、ビジネスセマンティクスのガバナンスに対応するための基盤を提供します。Databricks AppsとAgent Bricksモデル全体でコンプライアンスおよびポリシー制御に対応しながら、技術的ニーズとビジネスニーズの両方を統合することで、お客様のデータとAIが初日から信頼でき、監査に対応可能で、安全であることを保証できるよう支援します。—Mike Robertson、Collibra、技術パートナーシップ担当バイスプレジデント

Datapao

Lakebaseは、エージェントの状態、履歴、設定を格納する本番運用可能なデータストアを極めて迅速に導入するのに役立ちました。リアルタイムでの状態の永続化が簡単になり、すべてのユーザーメッセージ、エージェントの応答、オーケストレーションのステップを即座に保存できます。これにより、プラットフォームはワークフローの再開、決定の監査、追加の遅延なしでの一貫したユーザーエクスペリエンスの維持が可能になります。すべてをDatabricks上で完結させることで、単一の統合されたガバナンスとセキュリティレイヤーを持つシンプルなアーキテクチャも維持できました。— Datapao、データサイエンティスト、Adam Litter 

Datapaoは、Redbow Consulting Groupの製薬・ヘルスケア戦略アプリケーションGEM-A®のために、Databricks上で複雑なマルチエージェントソリューションを構築しました。このシステムは、数十の特化エージェントをオーケストレーションし、エージェントの状態と会話履歴を永続化させ、再利用可能な構成とプロンプトを保存します。Databricks Lakebaseは、より広範なlakehouseコンポーネントとともに、エージェントのメモリと構成のための中央運用データストアとして機能しました。Datapaoのブログで、生成AIアプリケーションでDatabricks Lakebaseを活用する方法をご覧ください。

DataSentics

Lakebaseは、Unity Catalog内のバッチ処理されたSparkテーブルと、本番運用アプリケーションの低レイテンシー要件との間のギャップを埋める上で重要な役割を果たしました。これにより、従来のデータ移動に伴う運用上のオーバーヘッドなしで、シームレスなリアルタイムデータ体験を提供することができました。—Martin Gendiar、Agenticユースケースアーキテクト、DataSentics

DatasenticsはLakebaseを活用して、リアルタイムのサービスデスク分析プラットフォームを実現しました。Databricks Unity CatalogをインタラクティブなダッシュボードとGenAIアシスタントに接続することで、バッチ処理パイプラインとアプリケーションレイヤー間の遅延を解消しました。これにより、ユーザーは重要な業務上の意思決定のために、AIによって強化された最新の知見にリアルタイムでアクセスできるようになりました。

Delaware Consulting

組織には、迅速で確信のある意思決定を行うために必要なすべてのデータ機能を統合する、オープンなプラットフォームが必要です。Lakebaseは、レイクハウスと運用プラットフォーム間の一般的なギャップの橋渡しをします。以前は、運用フローをサポートするために、多数の外部コンポーネントと専用のデータ交換ロジックに依存していました。今日では、lakehouseのデータをあらゆるコンシューマーやプロデューサーに公開する、シンプルでありながら同様に柔軟なアーキテクチャを提供しています。これにより、複雑さと価値実現までの時間の両方を大幅に削減し、妥協することなく提供できるようになります。—マーテン・ヘルトーゲ、Delaware Consulting、テクニカルアライアンスマネージャー、Data & AIおよびDatabricksチャンピオン 

Delawareの社内アクセラレーターは、特定の業界特有のニーズに焦点を当てた、事前にパッケージ化されたデータ製品、API、AIソリューションの提供を可能にします。LakebaseをLakehouseと統合することで、Delawareはオペレーショナルな世界と分析の世界を橋渡しします。これにより、以前は提供に数か月かかっていたエンドツーエンドのデプロイメントが、数週間、あるいは数日で可能になります。

DXC

Databricks Lakebase を使用すると、顧客は Databricks Data Intelligence Platform 上で、オペレーショナルワークロード、アナリティクス、AI を実行できます。そのトランザクション性能、ネイティブなレイクハウス統合、統一されたガバナンスにより、アーキテクチャが簡素化され、データ移動が削減され、エンタープライズグレードのセキュリティと制御を備えた、スケーラブルで AI ネイティブなエージェント駆動型アプリケーションがサポートされます。—Paul Hewitt、DXC Technology、シニアディレクター兼データ & AI プラクティスグローバル責任者

DXCは、従来の運用データベースからDatabricks Lakebaseに運用ワークロードを移行することでデータランドスケープを最新化し、ネイティブなLakehouse統合によるトランザクションパフォーマンスを実現しました。これにより、OLTP とアナリティクスの統合、データ移動の合理化が実現し、AI 対応の Lakebase 駆動型プラットフォーム向けの実績あるアーキテクチャで顧客をガイドする DXC の能力が強化されました。

Elitmind

Lakebaseの一般提供（GA）は、Databricksが分析データからトランザクションワークロードまでをカバーする、エンドツーエンドのプラットフォームになりつつあることを示しています。顧客にとって、これはよりシンプルなアーキテクチャ、価値実現までの時間の短縮、そしてシステム間の「つなぎ合わせ」作業の削減を意味します。しかも、一貫したガバナンスと制御を維持しながらです。—Adrian Kukiełka、Elitmind、データプラットフォーム&BIドメインリード

Elitmind のプロジェクトにおいて、Lakebase は 2 つの主要分野を強化します。(1) ミリ秒単位の処理と大量のクエリーが重要となる、金融機関向けのオンライン Feature Store、(2) トランザクション、高速な更新、アプリケーション用の信頼性の高い API が不可欠となる、レポート作成および統合プロセス（例：連結）のための運用 ODS。

EY

EYのマネージドサービスを含むビジネスソリューションをサポートするEYのプラットフォームにとって、高速で信頼性の高いデータアクセスは不可欠です。Lakebaseを使用することで、EYはカスタムデータパイプラインや個別のオペレーショナルデータベースの必要性を排除し、より高速なクエリーパフォーマンスを提供する、よりアジャイルなプラットフォームを促進します。—ラグー・ジャッカンピューディ、マネージングディレクター、金融サービス製品・ソリューション部門、Ernst & Young, LLP

EYのData Fusionプラットフォームは、Databricks Brickbuilder Acceleratorsであり、EYのクライアントのアプリケーションの要求に応えるために低レイテンシのトランザクションデータサービスを提供します。従来、これにはスケジュールされた間隔でリレーショナルデータベースにデータを移動させる、コストのかかるデータパイプラインが必要でした。Lakebaseを使用すると、データ到着時に自動で同期が行われ、ユーザーから送信された財務調整に関する並列トランザクション読み取りと低レイテンシ処理がスムーズに促進されます。

IBM / Neudesic

組織がリアルタイムインテリジェンスへと移行する中で、分析ワークロードと運用ワークロードの融合はもはや任意ではなく、不可欠なものとなっています。従来のデータベースは、今日のAI主導の要求に合わせて構築されておらず、運用データはサイロ化され、十分に活用されていませんでした。Lakebaseは、クラウドオブジェクトストア上で真のOLTPを直接実行することでこの状況を変え、データとアプリケーションのイノベーションのための統一された最新の基盤を提供します。—Sai Nageshwaran、Neudesic（IBM傘下）、データおよびAI担当バイスプレジデント

NeudesicのPayment Intelligence Platformは、Databricks Data Intelligence Platform上でリアルタイムの決済オペレーションとアナリティクスを統合する、Lakebaseを利用したアクセラレーターです。低レイテンシのトランザクション処理とレイクハウス規模の**アナリティクス**および AI を組み合わせることで、支払いライフサイクル全体にわたるエンドツーエンドの可視性、迅速な問題解決、インテリジェントな**知見**が可能になります。

Impetus

Databricks Lakebaseは、オペレーショナルデータと、アナリティクスおよびAIイニシアチブとの間の摩擦を取り除くことで、エンタープライズAIの導入を加速させます。当社は、Lakebaseを当社のコンテキストエンジニアリング資産やドメインに特化したビジネスAIソリューションと組み合わせて活用し、組織が複雑な統合サイクルを回避して測定可能なビジネス成果に直接移行できるよう支援することに尽力しています。このアプローチにより、インサイトを提供するだけでなく、企業全体で自信に満ちたインテリジェントなアクションを促進するエージェント型AIアプリケーションが可能になります。—Impetus Technologies、チーフグロースオフィサー兼AIビジネス責任者、Deepak Khosla氏

Infosys

Databricks Lakebaseは、Databricks Data Intelligence Platform上に構築されたInfosysのAgentic AI Data Planeソリューションにとって、重要な「ワーキングメモリおよびリアルタイムデータストア」として機能します。これは、静的分析とリアルタイムアクションのギャップを埋める高速なオペレーショナルコアとしての役割を果たします。Lakebaseは、10ミリ秒未満のレイテンシでエージェントのアクティブな推論状態、進化する仮説、コンテキストシグナルを維持するのに役立ちます。静的ストレージのデータをアクティブな推論エンジンに変換し、高速のエージェントエコシステムに不可欠な、迅速でステートアウェアな自律的意思決定を可能にします。

Koantek

Lakebaseは、真のDatabricksネイティブなアプリケーション開発に欠けていた環です。私たちは、独自のX2D Migrations™プラットフォームをLakebase上で再設計することでこれを検証し、その学びをすぐにAscend AIアクセラレーターに体系化しました。現在では、Databricks Apps、Databricks Asset Bundles（DAB）、Unity Catalogと統合されたターンキーのLakebaseテンプレートをデプロイでき、お客様はプラットフォームを離れることなくトランザクションと分析のワークロードを統合できます。—エディー・エッジワース、最高技術責任者、Koantek

Koantekは、2つのベクトルを通じてLakebaseの導入を加速します。1つは、運用テレメトリにLakebaseを使用する同社のX2D Migrations™プラットフォーム、もう1つは、Ascend AI Brickbuilderアクセラレータです。Ascend AIは、Databricks AppsとDABを組み込んだ、デプロイ可能で管理されたLakebaseテンプレートを顧客に提供し、Data Intelligence Platform上で最新のデータアプリケーションとエージェントワークフローを迅速に構築できるようにします。

LatentView アナリティクス

分析レイヤーとアプリケーションレイヤーで個別のスタックを管理することは、常にガバナンスの悪夢でした。データを外部のアプリケーションデータベースに出した瞬間にネイティブのリネージは失われ、セキュリティをゼロから再構築しなければなりません。分析ソリューションにLakebaseを使用することで、私たちはそのギャップを埋めました。知見はDatabricksのエコシステム内でガバナンスが維持され、Unity Catalogから直接権限を継承します。これにより、脆弱な同期が不要になり、監査証跡が途切れることもありません。—スニール・カルラ、Databricks CoE責任者、LatentView Analytics

LatentView Analytics は、大手 CPG 顧客向けに需要予測および収益成長管理（RGM）ソリューションを導入しており、そこでは Lakebase がビジネスアプリの運用エンジンとして機能しています。従来は、単に UI を動かすためだけに、ゴールド テーブルから外部の SQL データベースに予測結果を転送する必要がありました。この最新のアーキテクチャでは、アプリは、レイクハウスとネイティブに同期された状態を維持する Lakebase から直接読み取ります。これにより、データ移動が完全に不要になり、RGM の知見が常に最新の状態で、かつ単一の場所で管理されるようになります。

Lingaro

Lakebase は、単一のレイクハウスで OLTP と分析ワークロードを統合することでデータサイロを排除し、コストのかかる ETL パイプラインの必要性をなくします。お客様に最も響いた機能は、Lakebase が Postgres テーブルと Delta テーブル間のほぼリアルタイムの同期を可能にし、データを即座にアナリティクスに利用できるようにすることです。そして、これを実現したのが Lingaro です。—Ajay Parasuraman、Lingaro、パートナー、コンシューマーグッズ 

Lingaroは、フォーチュン100に選ばれたある消費財メーカーが、Lakebase上でDC、倉庫、店舗の在庫データを統合するのを支援しました。AI/BIダッシュボードを使用することで、チームは完成品の移動を低レイテンシーで追跡・アナリティクスできるようになりました。その後チームは、Databricks Appsを使用してインタラクティブなレイヤーを作成し、動的な注文処理、需要予測の改善、物流の最適化など、いくつかのユースケースでシームレスなリアルタイムの意思決定を可能にしました。

Lovelytics

Lakebaseのトランザクション処理により、私たちは単にデータを分析・可視化するだけでなく、ユーザーが組織内でアクションを起こせるようにする、より強力でインタラクティブなAI駆動のエクスペリエンスをクライアントに提供できるようになりました。—Alex Wiss、Lovelytics、イノベーションラボ責任者

LovelyticsのAIソリューションは、 Gridlytics Brickbuilder を含め、LakebaseとDatabricks Appsを使用して私たちがどのように真のビジネス変革を推進しているかを実証しています。Lovelyticsはまた、メタデータのエンリッチメントやデータ品質などの分野でも革新を遂げ、運用効率を向上させ、AIファーストの基盤を迅速に確立する、強化されたAI主導のプラットフォーム機能を提供しています。

LTIMindtree

Lakebaseを使用することで、運用プレーンと分析プレーンをこれまで以上に近づけ、データ製品の作成とアクティベーションの間の摩擦を排除することができます。当社のお客様は、エンタープライズ規模で求められるガバナンス、信頼性、信頼性を損なうことなく、最新のAI駆動型エクスペリエンスをはるかに迅速に提供できるようになりました。—Sriram Narasimhan、LTIMindtree、SVP兼データ&アナリティクスグローバルヘッド

Databricks が承認した Brickbuilder Accelerator である LTIMindtree Scintilla は、トランザクションのバックボーンとして Lakebase を活用し、顧客に予測可能な移行を提供します。Lakebaseは、より高い品質、より低いリスク、そして大規模でよりスムーズなモダナイゼーションによって、ジョブオーケストレーションの状態、ルールベース&機能フラグ、テレメトリデータを強化します。これにより、価値実現までの時間が短縮され、企業のトランスフォーメーションプログラムのROIが強化されます。

Omni

Omniの顧客は、Databricks Lakebaseを低レイテンシのオペレーショナルレイヤーとして使用し、データ製品を強化できます。OmniのAIおよびExcel機能と組み合わせることで、エンドユーザーは、事前構築されたレポートに対する迅速な応答時間と、独自の分析を作成したり自然言語で質問したりする際の高速なUXの両方を得られます。Unity Catalogのメトリクスと同期するOmniの管理されたセマンティックモデルと組み合わせることで、顧客はエンジニアリングのメンテナンスやパフォーマンスチューニングを削減しながら、アプリを構築・拡張できます。—Arielle Strong氏、Omni、製品担当VP

Perficient

私たちは、Databricks Data Intelligence Platformの一部として Lakebase を活用することに、大きな可能性を感じています。Lakebase を使用することで、アプリケーション開発チームはトランザクション データベースのニーズを簡素化し、データチームは分析および AI ユースケースの統合を効率化できます。社内チーム全体ですでに力強い導入が進んでおり、さらに重要なことに、顧客は重要なビジネス アプリケーションや本番運用のワークロードのために Lakebase に惹きつけられています。—Perficient 社、AI データ & アナリティクス担当バイスプレジデント、Michael Patterson 氏

Perficient の Base-Is-Loaded Accelerator は、OLTP と OLAP のギャップを埋めます。この PySpark ベースのソリューションは、Lakebase を Delta Lake に直接接続して安全な CRUD 操作を可能にし、Lakebase テーブルを Lakeflow Spark Declarative Pipelines 向けのマイクロバッチ ストリーミング ソースへと変換します。Databricks ネイティブのツールを使用してトランザクションデータをシームレスに取り込み、外部 CDC ツールを不要にすることで、AI に適したレイクハウスを維持します。Lakebase と PySpark で OLTP と OLAP のギャップを埋める方法については、こちらのブログでご確認ください。 

Persistent

Lakebaseが加わったことで、Databricksは、トランザクションワークロード、アナリティクス、AI、アプリケーションを、セキュリティとガバナンスが組み込まれた単一のスケーラブルな基盤上に統合する、真に完全なデータプラットフォームへと進化しました。当社の顧客の皆様にとって、これは価値実現までの時間を加速し、Databricks上に直接構築された、信頼できるリアルタイムのAIおよび運用アプリケーションを可能にします。—Sameer Dixit、Persistent Systems、コーポレートバイスプレジデント - データ&AI

PersistentのiAURAスイートは、Databricks Platform上のデータエンジニアリングとデータマネジメントを強化し、移行、モデリング、マッピング、オブザーバビリティ、およびエージェント駆動のユースケースをサポートします。iAURA は Databricks 上にネイティブにデプロイされており、運用およびメタデータ ストレージには Lakebase を、アナリティクスには Lakehouse を、デプロイには Native Apps を、エージェント AI 機能には Agent Bricks を活用しています。

ポーラスター アナリティクス

企業は依然として運用システムとアナリティクスの間のギャップを埋めるのに苦労しており、従来のアーキテクチャではリアルタイムの応答性とアナリティクスの深さの間でトレードオフを強いられてきました。Lakebaseは、単一のDatabricksプラットフォーム上でトランザクションワークロードとアナリティクスワークロードを統合することで、その誤った二者択一を解消します。同様に、当社の1PlatformストレージはDatabricks上にネイティブに構築されており、マスターデータマネジメント、メタデータの保存、App Builderによる小規模アプリの構築にLakebaseを活用しています。これは、当社のスタック全体がLakebaseのパフォーマンス、一貫性、ガバナンスの恩恵を受けることを意味し、同時に顧客は重複や複雑なパイプラインなしでアナリティクスとAIのための統合データを手に入れることができます。—アンキット・ラナ、Polestar Analytics、最高イノベーション責任者 

Polestar アナリティクス 1Platform は、企業がデータに基づいて行動する方法を変革します。Databricks Lakebase上にネイティブに構築されており、オペレーショナルデータ、マスターデータ、メタデータを一貫した1つの基盤に統合します。PolestarのAgenthood AIエージェントは、ライブデータに基づいてリアルタイムの意思決定を実行します。顧客は、従来のアーキテクチャのようなインフラストラクチャの複雑さやデータの断片化なしに、AI駆動のダッシュボードと自動化を数週間も早くデプロイできます。

Qubika

Lakebaseは、Databricks上で本番運用グレードのAIエージェントを構築するために不可欠な要素でした。当社のDatabricks Setup Acceleratorは、セッションやワークフローをまたいで永続的なメモリを必要としますが、Lakebaseは運用オーバーヘッドゼロでPostgreSQL OLTPを提供してくれます。—Facundo Sentena氏、Qubika、シニアAIエンジニア

Qubikaの「Databricks Setup Accelerator」は、長時間実行されるマルチステップのセットアップタスクのために、Lakebaseを使用してLangGraphのチェックポイント、会話履歴、ユーザー/ワークフローの状態を保存します。これにより、強力なマルチテナント分離とネイティブなOAuth認証を備えた、再開可能でステートフルなAIエージェントが実現し、外部データベース、シークレットのローテーション、DevOpsの追加オーバーヘッドが不要になります。QubikaのDatabricks ChampionであるMarco Luquer氏が、Databricks Lakebaseが組織のデータ活用方法に大きな変化をもたらす理由を説明している、こちらの動画をご覧ください。

Replit

ReplitエージェントはDatabricks Lakebaseを使用して、データベースのプロビジョニング、リソース制限の調整、本番運用稼働前の複雑な変更の安全な検証を行います。これにより、当社のAIエージェントは、顧客のワークロードを安全かつ信頼性の高い状態に保ちながら、実際の運用データを直接扱うことができます。—Luis Héctor Chávez氏、Replit、最高技術責任者

返信

Lakebaseがあれば、レイクハウスのスケーラビリティのためにリレーショナルな厳密性を犠牲にする必要はもうありません。主キーと外部キーの関係がネイティブでサポートされているため、ミッションクリティカルな設定テーブルの正確性が確保されます。これにより、パイプラインの障害を防ぎ、エンタープライズでのデプロイを効率化し、接続のオーバーヘッドを大幅に削減できます。—Darshan Patel氏、データアーキテクト、Reply

Reply は、顧客のミッションクリティカルな大量のオーケストレーションメタデータを、外部 SQL データベースから Lakebase へ移行しました。ネイティブの主キー&外部キー制約を活用することで、クロスプラットフォーム接続によるインフラストラクチャのオーバーヘッドを排除し、100%の参照整合性を確保しながら、真に統合された Databricks Lakehouse の実装を実現します。

Retool

Databricksとの長年にわたるパートナーシップはさらに深化しており、私たちは共に、誰が安全にAIを構築できるかという常識を覆しています。企業内のより多くのチームが開発者の層を拡大し、RetoolとDatabricks Lakebaseを使用して、データを本番運用可能なAI搭載アプリケーションや自動化にわずか数分で変換しています。—Abhishek Gupta、Retool、最高製品責任者

Databricks LakebaseとRetoolは、従来チームの作業を遅らせていたインフラストラクチャの複雑さを排除することで、顧客がAIを安全に民主化できるようにします。RetoolとLakebaseの統合により、企業は断片化したパイプラインや個別のデータベース、ガバナンスとセキュリティに関する妥協なしに、自社のデータ上で直接、本番環境ですぐに使えるアプリケーションを数分で構築できます。

Slalom

Lakebaseは、Databricksと当社のREACTアプリを接続する重要な統合レイヤーとして機能し、リアルタイムの緊急対応ダッシュボード、AI駆動の状況報告、ミッションの優先順位付け、動員解除の推奨、トランザクション監査、さらには構造化および非構造化災害データを照会するための自然言語チャットエージェントを動かしています。—Ramin Ostad氏、プリンシパルAIアーキテクト、Slalom

Slalomのある公共部門の顧客は、LakeSpeakやSlalomのMCP搭載BrickbuilderアクセラレーターのようなAI搭載ツールを使用して、動的でリアルタイムな状況報告書を作成し、緊急対応の最新化を進めています。これにより、意思決定の質が向上し、手作業によるレポート作成が削減され、災害時にはAIアシスタントが的を絞ったデータクエリーを実行できるようになります。LakeSpeakは、ロジックを複製したり、ガバナンスを損なったり、統合パターンを書き換えたりすることなく、Databricks GenieとLakebaseを外部アプリ、エージェント、エンタープライズユーザーに公開するための、安全で標準化されたゲートウェイを提供します。

Solita

Lakebaseを使用してDatabricks lakehouseとOLTPデータベースを組み合わせることで、アーキテクチャ上の問題を根本的に異なる方法で解決できるようになります。脆弱なETL パイプラインや、分析レイヤーと運用レイヤーの強制的な分離から脱却する明確な道筋がようやく見えてきました。個別に分離された運用データベースを維持することなく、最前線のワークロードにミリ秒単位のクエリーを提供できる能力は、すべてを簡素化します。これは、顧客のデジタル サービスを拡張し、分析データを再利用するためにまさに必要なことです。—サミ・レフトラ、Solita、産業データ担当シニアコンサルタント兼Databricks パートナーマネージャー

SolitaのDatabricks対応アクセラレータは、資産データとサービスデータを単一のレイクハウス-Lakebaseアーキテクチャに統合します。Unity Catalogによって管理される、インストールベースのデータマネジメント、運用アナリティクス、低レイテンシーサービス間のギャップを埋めることにより、OEMやアセットヘビー産業はインストールベースのデータを統合してオペレーションを最適化し、新しいデジタルサービスの価値を引き出すことができます。

Systech ソリューション

Lakebase は、トランザクションデータに対して直接分析クエリーを実行できるようにすることで、複雑なモデリングの必要性を排除します。これは、当社のエージェント AI プラットフォームである WizarD™ にとって完璧なバックエンドであり、当社の AI エージェントが、ソースで直接、即座に詳細な調査分析を実行し、ビジネスアクションを即時に実行することを可能にします。—Sunil Kumar、Systech ソリューション Inc.、製品担当 VP

SystechのWizarD™は、Lakebaseを活用してトランザクションワークロードと分析ワークロードを統合することで、リアルタイム分析を再定義します。AIエージェントが生のライブデータから直接ミリ秒レベルのKPIを生成できるようにすることで、ETLのレイテンシーを排除し、ミッションクリティカルなビジネス知見の価値実現までの時間を大幅に短縮します。Systechはまた、Databricksへの移行アクセラレーターであるDBShift™にLakebaseを統合し、レガシーなPostgreSQLワークロードをDatabricks Data Intelligence Platformに直接移行するためのシームレスな「リフトアンドシフト」パスを構築しました。

Tata Consultancy Services

何十年もの間、私たちは妥協を受け入れてきました。データの書き込み用に1つのシステムを最適化し、読み取り用にはまったく別のシステムを最適化していたのです。そのギャップを埋めるためだけに、複雑な仕組みを構築しました。Lakebaseは、その妥協を時代遅れのものにします。運用速度と分析の深さの間の隔たりは物理法則ではなく、単なるレガシーの制約であったことを示しています。私たちはついに、データのライフサイクルを統一したのです。—Anoop Choozhikunnathu、TCS、Databricksプラクティス、グローバルヘッド

TCSは、LakebaseをバックエンドとするReactアプリを使用してAI/ML ROI可観測性ソリューションを開発しました。Lakebaseは、自然言語クエリーと埋め込みダッシュボードを通じてROIメトリクスに関するリアルタイムの対話型インサイトとドリルダウンを可能にし、より迅速で情報に基づいた意思決定を促進します。

Tiger アナリティクス

Databricks内でLakebaseに移行したことは、戦略的なゲームチェンジャーでした。メタデータとアナリティクスを統合することで、外部インフラを排除し、即時のコスト最適化とアーキテクチャの簡素化を実現しました。Deltaテーブルとの緊密な同期によりパフォーマンスとガバナンスが向上し、スケーラブルで保守が容易な基盤が実現しました。—アビシェーク・パテル、Tiger Analytics、ディレクター

Tigerは、Azure SQLをLakebaseに置き換えることでMarketplaceを統合し、メタデータをDatabricks内で直接管理しています。これにより、外部インフラへの依存をなくし、コストと運用の複雑さを大幅に削減しました。メタデータをSilverおよびゴールドのDeltaテーブルと緊密に同期させることで、Tiger Analytics社は優れたパフォーマンスとシームレスなガバナンスを実現しました。このネイティブなアプローチにより、同社のアーキテクチャは合理化され、将来の成長に向けたスケーラブルで効率的な基盤が提供されます。

Tredence

LakebaseとLakehouseの緊密な統合により、リアルタイムのFeature Storeの維持は、わずか1行のコードで実現できます。—Jason Yip氏、ディレクター、Databricks MVP、Tredence

ある大手ネットワークプロバイダーでは、顧客がサポートホットラインに電話をかけてきた際に、顧客の解約をリアルタイムで分析する必要がありました。既存のソリューションはバッチベースでした。Tredenceは、DatabricksのモデルサービングとLakebaseを使用して、解約検知のためのリアルタイムの特徴量ルックアップを開発しました。特徴量がすでにLakehouseにあるため、それらをLakebaseに同期することで、リアルタイム推論に必要なパフォーマンスのギャップを埋めることができます。

Valcon

Valconでは、ある大手小売クライアントと共にLakebaseを試しました。Databricksパイプラインを使用して直接書き込むことで書き込み時間を短縮し、同時に一意キーやデータモデルの強制といったリレーショナルデータベースの利点を享受しました。その後、Unity Catalog syncを使用して、これらのテーブルをレポート層向けのカタログオブジェクトとして提示しました。私はLakebaseの成熟度、柔軟性、そして実用性に純粋に感銘を受けました。これは、現代のデータプラットフォームがどのように設計・運用されるべきかという考え方に非常によく適合しています。—Ivan Medrano、シニアプリンシパルエンジニア、Valcon

Wipro

オープンソースのPostgresとサーバーレスアーキテクチャ上に構築されたLakebaseは、OLTPとレイクハウスを統合することで脆弱なETLを排除し、トランザクションデータ、データ分析、低レイテンシのAIエージェントのすべてが、同じリアルタイムソースからランされるようにします。—Wipro、ディレクター兼Databricksプラクティスリーダー、Sandip Roy

Lakebase は、クライアント 360、ポートフォリオ、世帯、目標、リスク関連データへの低遅延アクセスをWipro の Wealth AI ソリューションに提供し、リアルタイムでアドバイザーがすぐに利用できる知見を可能にします。この OLTP レイヤーにより、AI の出力は瞬時に行われ、API 駆動のインタラクション、高速な CRUD のような操作、顧客の更新、トランザクション、市場の変動に対するイベント駆動型のレスポンスをサポートします。Lakebase がレイクハウスプラットフォームと統合されることで、WeGA for Data はその上に構築され、コンプライアンスに準拠した、スケーラブルで信頼性の高い AI の導入を保証する、責任ある、エンタープライズ グレードの、安全でガバナンスの効いたデータ プラットフォームを提供します。

ゼブ

LakebaseとDatabricks Appsにより、Databricks Appsを介した表示レイヤーとLakebaseによって提供される永続性を1つの統合ソリューションにまとめ、AIエージェント用のコンテナ化されたインターフェースを作成することが、ついに可能になりました。—zeb社、AI部門責任者、Sid Vivek氏 

Zebの「Building Data Products using Databricks Apps and Lakebase」Brickbuilderアクセラレータは、トランザクションワークロードと分析ワークロードを統合し、AIエージェントをビジネスアプリケーションに組み込み、管理されたデータ製品を迅速に提供します。お客様は、LakebaseとDatabricks Apps上に構築された単一のスケーラブルなプラットフォーム上で、リアルタイムの意思決定、より迅速な製品提供、より強力なガバナンスを実現できます。zebのアクセラレータについて詳しくは、こちらのブログをご覧ください。

Databricks Lakebase ローンチパートナーと始める

データと AI の未来は統合されています。Lakebase を使用して運用データと分析データを単一の管理されたプラットフォームに統合することで、顧客は複雑なマルチシステム アーキテクチャから脱却し、インテリジェンスがシームレスに即時のアクションへと変換される世界へと移行できます。当社のローンチパートナーは、トランザクション パフォーマンス、ネイティブな Lakehouse 統合、Unity Catalog による統合ガバナンスなど、Lakebase 独自の利点を活用するように設計された、実績のあるソリューションとアクセラレータを提供し、お客様がこの変化を最大限に活用できるよう支援します。今すぐ当社のローンチパートナーにお問い合わせいただき、Databricks Data Intelligence Platform上で次世代のリアルタイムAIネイティブアプリケーションの構築を始めてください。

(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事