2024年 Databricks データチームアワードの受賞者発表！
Translation Review by saki.kitaoka
毎年開催されるデータチームアワードは、世界中のさまざまなデータチームが、どのようにして世界の難題に対して解決策を提供しているかを紹介します。
今年は、多様な業界や地域の企業から、6つの賞カテゴリーにわたり200を超えるノミネートがありました。競争は非常に激しく、ノミネート者の中から29のファイナリストが選ばれ、その中から8つのチームが受賞しました。彼らのデータとAIの革新に関する素晴らしいストーリーは、共有する価値があります。
2024年データチームアワードの受賞者の皆さん、おめでとうございます！
トランスフォーメーション・アワード: Virgin Australia Airlines
Virgin Australia Airlinesは、オンプレミスのデータウェアハウスからクラウドベースのDatabricks Data Intelligence Platformへの移行により、データ戦略において大きな飛躍を遂げました。この移行の目的は、信頼できる統治された中央データリポジトリを構築し、組織全体での協力、リアルタイム報告、データ駆動型の意思決定、アナリストや運用報告のためのセルフサービスデータ機能を向上させることでした。
DatabricksのUnity Catalogを統合してシームレスなデータガバナンスを実現することで、Virgin Australia Airlinesはデータクエリと分析の手法を最適化し、データの取り込み、分析、データサイエンスを一つの統合プラットフォームにまとめました。新機能として、ほぼリアルタイムの手荷物照合システムを導入し、運用効率と顧客体験を向上させました。
Databricksの導入により、リアルタイムデータの利用可能性が75％向上し、取り扱いミスの手荷物が44％減少、分析から得られた洞察に基づく収益 が25％増加しました。この変革の旅は、機械学習モデルの展開速度が90％速くなり、分析から洞察へのスピードが大幅に改善されたことによって強調されており、Virgin Australia Airlinesは市場での地位を前進させ、データ駆動型の運用卓越性を追求しています。
ファイナリスト: Banco de Crédito e Inversiones、Los Angeles County Auditor-Controller、Mojang Studios、および米国国防総省のチーフデータおよび人工知能オフィス、Advana Program。
ディスラプター賞:J.P. Morgan Payments
J.P. Morgan Paymentsは、毎日約10兆ドルの支払いを処理しており、160カ国以上、120以上の通貨で運営されています。この処理を支えるため、J.P. Morgan Paymentsのデータと分析チームは、レガシーなオンプレミスプラットフォームからパブリッククラウドデータレイクハウスアーキテクチャへの移行という包括的なプロジェクトを主導しました。
このアーキテクチャの変革には、銀行と金融の記録の50以上のシステム、合計3PBのデータを統合し、3,000人以上のアナリストが利用できる生産準備完了の形式にすることが含まれています。これらのアナリストは、さまざまな分析手法とポリグロット言語を使用して貴重な洞察を抽出し、顧客に変更を通知し、日々のワークフローを最適化しています。
ファイナリスト: アメリカン航空、キャピタル・ワン、ナショナル・オーストラリア銀行(NAB)、ユニリーバ。
Data for Good賞: Crisis Text Line
Crisis Text Lineは、訓練を受けたボランティアのコミュニティが、必要な瞬間に人々を支援できるようにすることで、無料で24時間年中無休のテキストベースのメンタルヘルスサポートを英語とスペイン語で提供する非営利団体です。毎年130万件以上の会話と増え続けるメンタルヘルスサポートの需要に対応するため、組織は機械学習運用（MLOps）ワークフローを活用してグローバルな運営をより効率的に管理する明確な機会を得ました。
Crisis Text Lineは、データの取り込みと変換にSparkとDelta Lakeを組み合わせて利用しています。これにより、小規模なエンジニアリングチームでも、世界中の複数のプラットフォームインスタンスをサポートできるだけでなく、機密データの取り扱いに関するさまざまな国際規制に対応するためのカスタマイズされたデータパイプラインアーキテクチャを構築できます。データレイクハウスに主要なデータ資産を統合することで、データサイエンティストはインフラの管理ではなく、大規模なモデル構築に集中できるようになり、運営効率が向上します。
このような技術の進歩は、訓練シミュレーションでのボランティア支援の向上から、会話の臨床品質のより効果的な維持に至るまで、Crisis Text Line の使命であるテクノロジーを活用した人と人とのつながりを前例のない規模で実現することを促進し続けています。
ファイナリスト:E.ON Drive Infrastructure GmbH、Flo Health、Sydney Water、The Ocean Cleanup。
データインテリジェンス賞:Ahold Delhaize USA
効率の向上を目指して、グローバル食品小売業者Ahold Delhaizeの米国部門であるAhold Delhaize USA (ADUSA)は、レガシーシステムからより効率的で堅牢なソリューションへ移行する必要がありました。ADUSAは、米国内の各拠点で分析、機械学習、ビジネスインテリジェンスのためのエンタープライズデータプラットフォームとしてDatabricks Data Intelligence Platformを採用しました。
ADUSAは、顧客のパーソナライズ、ロイヤルティプログラム、食品廃棄物の削減、環境イニシアチブ、物流、予測、在庫管理など、多くのデータに基づくイニシアチブをサポートしています。ADUSAはセルフサービスのデータプラットフォームを開発し、データエンジニアがデータサイエンスやAI/MLアプリケーションをサポートするパイプラインを構築できるようにしました。
現在では、異なる顧客セグメントごとにプロモーションや販売実績を大規模に分析し、リアルタイムデータを活用して情報に基づいたビジネス判断を行うことができるようになっています。これにより、2,000以上の地元ブランドストアでの顧客サポートが容易になります。
ファイナリスト: Fraport AG、Mastercard、Providence Health。
GenAIイノベーション賞:Block
グローバルなテクノロジー企業であるBlock Inc.は、Square、Cash App、TIDAL、TBDから構成され、金融サービスに注力しています。Blockは、顧客サービスの向上と内部運営の効率化のために膨大なデータ資源を効果的に管理するという課題に直面していました。Blockの主な問題は、古くて柔軟性のないデータアーキテクチャで、大量のデータをアプリケーション全体で処理するのに苦労していました。
GenAIの革新を推進するために、Blockは積極的にDatabricks Data Intelligence Platformを使用してデータインフラを標準化しました。DatabricksのGenAI機能を活用することで、新しいビジネスはAIによるセットアップとデータインポートの自動化を使って、Squareプラットフォームへのオンボーディングをさらに迅速に行えるようになりました。また、GenAIを活用して、マーケティングメール、チーム発表、商品説明、ウェブサイトのコピーなどのコンテンツを即座に生成することができます。
eコマースの販売者は、50以上のスタイルプロンプトから選び、商品写真に超現実的なAI生成の背景を追加して、ウェブサイトを高め、より多 くの顧客を引き付けることができます。Databricksを導入することで、Blockは計算コストを12倍削減し、21世紀の金融サービスを再定義し続けています。
ファイナリスト: Experian、Mahindra & Mahindra Limited、OMV、Workday。
データ + AI ビジョナリー賞: Fox Corporation and Heineken
Fox Corporation - Melody Hildebrandt、最高技術責任者
FOXはメディア業界のリーダーであり、FOX News Media、FOX Sports、FOX Entertainment、FOX Television Stations、Tubi Media Groupなどの主要ブランドを通じてニュース、スポーツ、エンターテイメントコンテンツを制作および配信しています。Fox CorporationのCTOであるメロディ・ヒルデブラントは、同社のコンテンツポートフォリオ全体を最も魅力的かつ革新的な方法で視聴者に届けるために、新技術を活用する戦略を担当しています。
彼女の技術的および業界におけるリーダーシップは、最近ではVerifyの開発と導入に見られます。これは、メディア企業がAI企業やLLMによるコンテンツの利用方法にガードレールを設けるためのオープンソースプロトコルです。Databricksと提携することで、FOXはメディアとの相互作用を革新し、没入型デジタルエンゲージメントの新時代を切り開いています。DatabricksのファインチューニングAPIを通じて、独自のスタイルとトーンを持つカスタムLLMをいくつかトレーニングし、多 くのGen AIアプリケーションを解放しました。さらに、FOXはビデオからのインサイト抽出においても革新を続け、新しいビデオ検索および再生体験を開発しています。
Fox Corporation のデジタル プラットフォーム担当 SVP である Michael Cagnazzi 氏が、Melody Hildebrandt 氏に代わって Data + AI Visionary 賞を受賞しました。
ハイネケン - 最高デジタル・テクノロジー責任者、ロナルド・デン・エルゼン
ロナルド・デン・エルゼン氏は、デジタル＆テクノロジー担当最高責任者として、HEINEKENをデジタル時代の消費者と顧客にとって最も繋がりがあり、最も関連性の高い醸造会社にすることを目指しています。最高の繋がりを持つ醸造会社になるためには、HEINEKENの全体的なビジネス戦略に基づいたエンドツーエンドのデジタルトランスフォーメーションが必要です。
データは重要であり、消費者から顧客、従業員からサプライヤーまで、すべての点を繋げる役割を果たします。2023年末までに、HEINEKENは34市場でeB2Bアプリを導入し、9市場で新しいeB2Bブランド「eazle」を立ち上げました。このeB2Bプラットフォームは70万のアクティブ顧客を繋げ、総商品価値で約110億ユーロを達成し、2022年から28％増加しました。
HEINEKENは醸造所で4,500台以上の機械を接続し、独自のIoTプラットフォームから1800億の機械データポイントを収集しています。データ管理、高度な分析、インサイトの有効化は、今日および未来においてHEINEKENが勝利するために不可欠です。利用可能なデータの量は、主に内部の取引データから、さまざまなIoTソースからのストリーミングデータを含む、より多くの外部データへと移行しました。
Databricksとの戦略的なコラボレーションを通じて、HEINEKENはこれらすべてのデータを活用し、消費者理解を深め、顧客サービスを向上させ、マーケティングを最適化し、運営効率を向上させています。
ハイネケンのグローバル データ プラットフォーム責任者である Jelle van Etten 氏が、Ronald Den Elzen 氏に代わって Data + AI Visionary 賞を受賞しました。
ファイナリスト: Chevron Phillips Chemical Company - Brent Railey (最高データ分析責任者)、KPMG - Jodi Morton (最高データ責任者)、Rivian Automotive - Wassym Bensaid (最高ソフトウェア責任者)。
ベストオールアラウンド賞: Los Angeles County Auditor-Controller
ロサンゼルス郡の監査役（AC）は、郡の財務、人事、給与、予算などに関する重要なデータを管理する任務を負っていますが、断片的で古いデータ管理ソリューションにより、41の部門全体でデータの効率性とアクセス性が妨げられていました。この問題を認識したロサンゼルスACは、新しいデータと分析の取り組みとして、Azure Databricksを導入しました。この戦略的選択により、データの取り込み、精査、利用のための安全でスケーラブルな基盤が提供され、限られたアクセス、古い情報、煩雑な手作業のプロセスという課題に直接対処しました。
Databricksの統合により、データプロセスが変革され、集中管理されたデータリポジトリ、幹部の意思決定のための強力な ビジュアライゼーション、分析ツールの開発が効率化され、ロサンゼルスACのデータ能力が向上しました。この大きな変革により、リアルタイムの年間統計報告、ベンダー支払い報告、包括的な予算および経費報告などの運用効率が向上し、以前は多大な手作業と時間を要していたプロセスが簡略化されました。
これらの取り組みは、将来的な拡張の基礎を築き、データ分析や機械学習の機能をさらに強化し、郡の職員や住民に利益をもたらすことを目指しています。
Best All Around: この初年度の賞は、6つのデータチームアワードカテゴリーすべてにおいて革新を示し、真に強力なデータチームの精神を体現するデータチームを祝福するものです。
Best All Around: この最初の賞は、 6 つの データ チーム アワード カテゴリすべてでイノベーションを実証し、真に権限を与えられたデータ チームの精神を大規模に体現したデータ チームを称えるものです。
グラスを上げよう! 2024年データチームアワード受賞者の皆さん、おめでとうございます!
