翻訳：Junichi Maruyama. - Original Blog Link 例えば、ある流通業者が、コンビニエンスストアの顧客から炭酸飲料が売れている要因を把握したいと考えたとしよう。従来であれば、コンビニエンスストアの顧客に接触してPOSデータを入手し、追加のパートナーと協力して天候データを取得し、自社の出荷やプロモーション・データとの統合を開発する必要があった。この単純な分析を可能にするには、データエンジニアリングに数週間を要する。 Databricks Marketplaceの発表により、このような分析が数時間でできるようになりました。企業は今、次のことができる： 消費に関する優れた指標である PredictHQ の local event data でソースをリッチ化することで、洞察を得るまでの時間を短縮します アキュウェザー（Accuweather）の履歴および予測気象データ をシームレスに統合して、傾向をよりよく理解し、顧客体験を調整する 40以上の小売業者のPOSソース にアクセスし、在庫と

Original: The Great Unlock: Large Language Models in Manufacturing 翻訳: junichi.maruyama 製造業は、自動化を進め、オペレーションを可視化し、製品・技術開発を加速させるための新しい方法を常に模索しています。そのため、企業は常に深い技術的進歩の最前線にいることが求められます。製造業で最近見られる技術的進歩のひとつに、Generative AI、特にLarge Language Models（LLM）の利用があります。Generative AIは、既存のデータから認識したパターンに基づいて新しいユニークなデータを作成することができますが、LLMはさらに一歩進んで、複雑な情報を理解・整理し、人間のような対話を生成する能力を備えています。 製造業では、接続された車両、工場、建物、作業員によって生成される大量の複雑な非構造化データ（センサー、画像、ビデオ、テレメトリ、LiDARなど）が発生しますが、その多くは、データをリアルタイムでストリー

Unlocking the Power of Retail Media Networks: How Data-Driven Advertising is Changing the Retail Promotions Landscape 翻訳： junichi.maruyama 薄利多売と顧客獲得競争の激化により、小売業者は常に新しい収益化の方法を模索し、時代の先端を走っています。CPG企業がより柔軟で消費者をターゲットにすることを求める中、従来はトレードプロモーションに費やされていたマーケティング予算は、FacebookやGoogleなどのデジタル広告に一部移行しています。 このような販促費のシフトは、小売業者の犠牲の上に成り立っています。米国では、FacebookとGoogleがデジタル広告費全体の 50% 近くを占めています。しかし、アマゾンは2012年に独自のリテール・メディア・ネットワーク（RMN）を設立してこれに挑戦し、販促費を小売業のエコシステムに戻しました。このように、新しいテクノロジーとデータアク

Original Blog : Developing an Open Data Ecosystem with SAP 翻訳： junichi.maruyama 製造業、エネルギー、ライフサイエンス、小売業など、さまざまな業界で、企業がビジネスの耐久性、回復力、持続可能性を重視し、重要な意思決定にデータを活用するようになってきています。これらの業界の企業における重要なデータの大半は、SAPアプリケーションからもたらされています。 SAP Datasphere は、財務、サプライチェーン、CRM、人事など、ERPやその他の機能アプリケーション群にまたがるSAPデータへのシームレスかつスケーラブルなアクセスを可能にする包括的なデータサービスで、DatabricksはSAPの4つのローンチパートナーに加わったことを発表できることを嬉しく思っています。SAP Datasphereは、 ビジネスデータファブリックアーキテクチャ を実現し、ビジネスコンテキストやデータモデルビューをそのままにSAPデータを提供し、SAPデータの

Original Blog : Retail in the Age of Generative AI 翻訳： junichi.maruyama Generative AI（生成AI）とは？ ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、Generative AI（生成AI）という大きなトピックとともに、最近大きな注目を集めている。ユーザーが提供したプロンプトに対して、一見思慮深く、十分な情報を持った、さらには人間のような応答を生成するその能力は、本当に驚くべきものです。多くの企業がこれらをゲームチェンジするテクノロジーとして認識しており、ChatGPTを開発したOpenAIのような組織は、この話題を利用して収益をあげています。 このAIの新しい波を理解するために、まずその定義から始めましょう。Generative AIとは、文章や画像、音楽など、一見独創的で新しい創造物を生み出すことができる技術です。これらのAIは、すでに行われたことを繰り返すだけではありません。大量の事例をもとに学習させたモデルは、人間が

Original Blog : The Lakehouse for Manufacturing 翻訳： junichi.maruyama あらゆる業界が、生成的AI、データ共有、生産性、予測分析といったトピックについてどう考えるかが問われています。しかし、これは製造業において特に何を意味するのでしょうか？なぜこのようなシフトが重要なのでしょうか？なぜ、未来がそれに左右されるのでしょうか？ 製造業は、次のSKU、機械、自動車、飛行機といった主要な生産単位を効率的に提供するだけでなく、より高い成長性、より安定した収益源、外部ショックに対するより高い回復力といった、より高い拡張性を示すテクノロジー対応のビジネスを提供することに常に焦点を当て、ビジネスを再構築しています。 この業界は膨大な量のデータ（小売、メディア、金融サービスなどの業界の2～4倍）を生成し、このデータは今後5年間で200～500％と推定される指数関数的な速度で成長しています。この膨大なデータの増加は、コネクテッドワーカー、ビル、車両、工場から発せられる

Original: There’s No AI in Pumpkin Pie, But There Should Be: Delivering Novel Application Experiences Using ML & AI 翻訳: junichi.maruyama ホリデーシーズンが到来し、私たちの体を温め、ウエストラインに挑戦する、豊かでおいしい食べ物がたくさん出てきました。Databricksでは、ホリデーシーズンをより楽しくするために、少し楽しみながら、素晴らしいレシピをお客様と共有したいと思いました。しかし、Databricksである以上、AIを活用してそれを実現する必要がありました。 Databricksを使ったAIのシンプルさを実際に見せるために、私たちは「最高のパンプキンパイを作るにはどうしたらいいか」というトップオブマインドな課題を解決することにしました。このブログ記事では、Databricks...

Databricks は本日、 Delta Live Tables（DLT） の Amazon AWS と Microsoft Azure クラウドにおける一般公開、および Google Cloud におけるパブリックプレビューの提供開始を発表しました。このブログでは、DLT が大手企業のデータエンジニアやアナリストをどのように支援し、本番環境に対応したストリーミングとバッチパイプラインの簡単な構築や、大規模なインフラストラクチャの自動管理、および、新世代のデータ、分析、AI アプリケーションの提供に役立つかについて解説します。 レイクハウスにおけるシンプルなストリーミングとバッチ ETL ETL（抽出・変換・ロード）に対するストリーミング、バッチワークロードの処理は、分析、データサイエンス、機械学習ワークロードの基本的な取り組みです。企業が生み出す膨大なデータ量がこの傾向を加速させています。しかし、未加工の構造化されていないデータを、クリーンで文書化された信頼のおける情報に処理することは、ビジネスの知見を推進す