「最高のアイディアにはシンプルなものがある」という格言があるように、たとえ小さくても大きな違いを生むことがあります。今年行った数回のリリースの過程で、Databricks をシンプルにするために、大きな違いにつながる小さな機能を Notebook に追加しました。 このブログと 付随する Notebook では、簡単なマジックコマンドを紹介し、データサイエンティストの開発時間を短縮し、開発者のエクスペリエンスを向上させるために Notebook に追加したユーザーインターフェースの機能を解説します。 強化された機能には、次のものが含まれます。 %pip install %conda env export および update %matplotlib inline %load_ext tensorboard および...

低コストのゲノムシークエンスや AI を活用した医療用画像診断の普及により、精密医療への関心が高まっています。Databricks では、精密医療の領域において、データや AI を活用して疾患に対する最適な治療法を発見することを目指しています。精密医療は、希少疾患やがんと診断された患者の治療のアウトカムを改善してきましたが、精密医療はリアクティブ型の医療です。精密医療を受けるには、患者が病気である必要があります。 医療・ヘルスケアのコストとアウトカムの面では、糖尿病や心臓病、薬物使用障害などの慢性疾患の 予防 が、医療費と生活の質の改善に大きく影響を与えることがわかっています。米国では、死亡者の 10 人のうち 7 人が慢性疾患の患者で、医療費の 85% が慢性疾患の治療によるものです。また、 欧州 や東南アジアでも同様の傾向が見られます。非感染性疾患は、患者への教育や慢性疾患の原因となる根本的な問題に対処することで、通常は予防可能です。これらの問題には、 神経疾患の原因となる既知の遺伝的リスク などの生物学的リ

Databricks における公共セクター（州・地方政府）部門のリーダーである私は、米国の政府による新型コロナウイルスと COVID-19 の危機への取り組みを身近に見る機会があります。この危機に立ち向かい、命を救うために業務遂行している彼らの姿勢には常に敬服させられます。 暗いニュースが続く中、COVID-19 に関して公衆衛生機関がもたらした重要な 新たな成果の報告 もあります。米国疾病予防管理センター（CDC）をはじめとする公衆衛生部門による優れた活動は、あまりニュースの見出しになることはありませんが、実際は極めて素晴らしい成果を生み出しています。 私たちと同じように、地方自治体や州政府も、状況が変化するたびに一歩ずつ理解を深めています。早期に感染が発生した国で成功した COVID-19 対応プログラムを参考にし、公衆衛生機関はまず、重要なデータソースとして接触者の追跡の必要性を認識し、接触者追跡プログラムの実装を急ぎました。接触者追跡プログラムを導入したことで、膨大なデータが利用可能になりました。 世界的

顧客のロイヤルティや維持率が高い企業では、収益が同業他社に比べ 250% 早く成長 し、10 年間での株主利益率も 2 倍から5 倍に達します。顧客のロイヤルティを獲得し、定着数を最大にすることは、企業と顧客ベースの両方に多くの利益をもたらします。 ではなぜ多くの企業にとって顧客の維持が難しいのでしょうか？ARPU（顧客 1 人あたりの平均売上高）を指標とする通信会社などのサブスクリプションベースの企業以外は、顧客維持率の公式な開示を重視していない企業がほとんどです。企業では、顧客ではなく製品やサービスの機能面に重点を置き、顧客ロイヤルティはこれらの取り組みによって自然に向上するものと考えています。実際に、 ニールセンの 2020 年の調査結果 では、「企業のマーケティング目標の中で、顧客離脱・解約への対応の優先度は最下位」であることが明らかになっています。 多くの事実からも、顧客の消費行動が変化していることがわかっており、顧客維持は特に重要な課題です。 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）による消費行動