日本のDatabricks Championの皆様に、目指したその理由や、これからの思いについて伺う「集まれ！Legendary Heroes of DATA + AI !!」。Legendary Heroes of Data＋AI の皆さんの輪もドンドン広がっています！ 今回は、Vol 5として、前回のVol4 に引き続き 株式会社ナレッジコミュニケーション様 から 山川 将也 様 をご紹介します。 —- 以前にご紹介したLegendary...

日本のDatabricks Championの皆様に、目指したその理由や、これからの思いについて伺う「集まれ！Legendary Heroes of DATA + AI !!」。前回のポストから早5ヶ月。Legendary Heroes of Data＋AI の皆さんの輪もドンドン広がっています！ 今回は、Vol 4として、 株式会社ナレッジコミュニケーション 小山 翼 様 をご紹介します。 —- 以前にご紹介したLegendary Heroes of...

Original: Built on Databricks: Fueling Data and AI innovation in modern software products 翻訳: junichi.maruyama AIの時代が到来しています。すべての製品メーカーは、新しいデータとAIの能力をどのように活用するかを自問しなければ、その製品は生き残れないでしょう。従来の説明的な分析は、テーブルステークスです。最新のアプリケーションは、ユーザーの期待に応えるために、リアルタイムの洞察とAI主導のアクションを取り入れる必要があります。 クラウドは、ソフトウェア・アプリケーションの設計と運用を著しく複雑にする、目まぐるしく変化するデータスタックの選択肢を可能にしました。ベスト・オブ・ブリードのアプローチをとる製品開発者は、あっという間に互換性のない複数のデータサイロをつなぎ合わせ、管理することになります。開発者の生産性は低下し、データメンテナンスのコストは制御不能に陥ります。 Abnormal Security の

Original : The Executive’s Guide to Data, Analytics and AI Transformation, Part 5: Make informed build vs. buy decisions translate by junichi.maruyama データおよびAIトランスフォーメーション戦略の重要な要素として、データエコシステムのどのコンポーネントを社内のエンジニアリングチームが構築し、どのコンポーネントをベンダーとの関係を通じて購入するかを決定することが挙げられます。エンジニアリング・チーム内では、「ビルダー」アプローチを取ることが重視されるようになってきています。つまり、エンジニアリング・チームは、ベンダー製品に依存するのではなく、自社で独自のソリューションを開発することを好むのです。...