メインコンテンツへジャンプ
<
ページ 2

J&J 社におけるデータの民主化によるサプライチェーン最適化の事例

April 25, 2022 Mrunal Saraiya による投稿 in 導入事例
本ブログは、ジョンソン・エンド・ジョンソン社の先端技術(データ、インテリジェントオートメーション、先端技術インキュベーション)部門シニアディレクター、 Mrunal Saraiya 氏の執筆によるゲストブログです。 ジョンソン・エンド・ジョンソン(J&J)は、グローバルな消費財および医薬品プロバイダーの中核的企業として 150 年以上にわたり、世界中の企業、患者、医師、人々にサービスを提供しています。私たちは、生命を維持する医療機器やワクチンをはじめ、市販薬、処方箋薬(これらの創薬に必要なツールや資源)など、市場に送り出す全てのものを入手可能な状態にし、多様な商品の品質、保管、お客様へのタイムリーな配送の一貫性を保証しなければなりません。 製品やサービスをどのように地域社会に提供するかは、私たちの事業戦略の中核をなすものです。特に、消費者が製品に効果的にアクセスして使用できるようにするために、製品の配送時間、場所の厳守、公正な販売価格の保証を重要視しています。市場のサプライチェーンには、以前から物流に関す

レイクハウスによるデータの民主化がアムジェンの医薬品開発・提供を加速

March 22, 2022 Jaison DominicKerby Johnson による投稿 in 導入事例
この記事は、アムジェン(Amgen)社のプロダクトオーナー Jaison Dominic 氏と、ディスティングイッシュドソフトウェアエンジニア Kerby Johnson 氏によるゲスト執筆記事です。 世界最大の独立系バイオテクノロジー企業である アムジェン は、長い間、イノベーションの代名詞とされてきました。40 年にわたり、新しい医薬品製造プロセスを開拓し、命を救う医薬品を開発し、世界中の何百万人もの人々の生活にプラスの影響を及ぼしてきました。患者さんに最高のサービスを提供するという使命を果たし続けるために、私たちは最近、完全なデジタル変革という新たなイノベーションのジャーニーに乗り出しました。 研究開発の生産性向上からサプライチェーンや商品化の最適化まで、ビジネス全体の成果を上げるためのデータ活用を再考する過程で、データチームが解決しようとしている問題の種類がここ数年で劇的に変化していることがすぐに明らかになりました。さらに、これらの問題は、もはやスキルセットや部門、機能によって隔離されているわけではありま

アシュリオン社、レイクハウスでビッグデータのための ETL 導入 – データマート設計など

September 16, 2021 Tomasz Magdanski による投稿 in Databricks ブログ
この記事は、アシュリオン(Asurion)社エンジニアリング部門シニアディレクター Tomasz Magdanski 氏による特別寄稿によるものです。 アシュリオン(Asurion)社では、デバイスの保険やインストール、修理、交換、24 時間 365 日のサポートの提供を通じて、お客様がセキュアに、かつ快適に最新テクノロジーを利用できるよう支援しています。1 万人のエキスパートで構成されるサポートチームが、世界中の約 3 億のお客様の日々のニーズに電話やオンライン、対面で対応しています。サポート内容は、スマートフォンの即日交換、快適なストリーミングや接続を可能にするための技術的な問題の解決など多岐に及びます。 アシュリオン社では、種類や購入元にかかわらず、テクノロジーに常にアクセスできる環境、テクノロジーを最大限に活用できる環境をお客様に提供できるよう努めています。 レイクハウスで大規模 ETL を導入した背景と課題 アシュリオン社のエンタープライズデータサービスチームでは、全組織から 3,500 以上のデータ資

Apache Spark™ と R によるユーザー定義関数の最適化と実用化 —ミネソタ・ツインズにおける投球シナリオのスケーリング–Part 2

序章 Part 1 では 、ミネソタ・ツインズの BOG(Baseball Operations Group)が、選手の成績をより正確に評価するために、過去 1,500 万回の投球ごとに 2 万回、合計 3,000 億回のシミュレーションを実行する必要があったことをお話ししました。BOG のアイディアはシンプルです。 過去 1,500 万回の投球から選手の成績をイメージ化できれば、各選手の分布に従った 3,000 億球のシミュレーションデータからは、より鮮明なイメージと信頼性の高い評価が得られることが想定できます。 このデータは、より多くの勝利を生み出してクラブの収益を上げることを目的とするコーチや人事の決定に影響を与えます。 データを生成・記録するスクリプトと機械学習モデルは全て R...

ミネソタ・ツインズにおける投球シナリオのスケーリング - Part 1

野球の試合における統計分析 メジャーリーグベースボール(MLB)では、投球フォーム、球種や回転数などの投球内容、各選手の打球の動作に至るまで、1 回の投球当たり数十メガバイトのデータが生成されています。1 試合、1 シーズンの間に、これらのデータからいかにして実践可能な気づきを導き出すのでしょうか。2019 年度アメリカン・リーグ中地区優勝チームのミネソタ・ツインズ内の BOG(Baseball Operations Group)は Databricks を導入しています。このブログでは、BOG が Databricks を活用して膨大なセンサーデータを収集し、各投球のシミュレーションを数千回、数万回と実行し、実践可能な気づきを迅速に導き出し、選手の成績の分析やパフォーマンスの改善、競合の偵察、才能評価の改善に役立てる方法を紹介します。ミネソタ・ツインズではさらに、分析サイクルを高速化し、得られた気づきを素速くコーチ陣に伝達することで、試合中の戦略におけるリアルタイム性を高める方法を模索しており、それについても解

Delta Lake を深堀り:トランザクションログの解析

August 21, 2019 Burak YavuzMichael ArmbrustBrenner Heintz による投稿 in Databricks ブログ
トランザクションログは、ACIDトランザクション、スケーラブルなメタデータ処理、タイムトラベルなど、Delta Lake の最も重要な機能の多くに共通する要素であるため、Delta Lake を理解するうえで重要な鍵となります。この記事では、Delta Lake のトランザクションログとは何か、ファイルレベルでどのように動作するのか、そして、複数の同時読み取りと書き込みの問題に対してどのようにエレガントなソリューションを提供するのかを探ります。 Delta Lake のトランザクションログとは Delta Lakeトランザクションログ(DeltaLog とも呼ばれる)は、Delta Lake テーブルで実行された全てのトランザクションの記録で、その開始以来、順番に記録されています。 トランザクションログの目的 シングルソースオブトゥルース Delta Lake は Apache Spark™ 上に構築されており、あるテーブルの複数のリーダーやライターが同時にテーブル上で作業することを可能にしています。ユーザーに常