Original Blog : Enabling Computer Vision Applications With the Data Lakehouse 翻訳： junichi.maruyama ブログ「 Tackle Unseen Quality, Operations and Safety Challenges with Lakehouse...

Apache Spark™ 3.2 が、 Databricks ランタイム 10.0 の一部として Databricks 上で利用できるようになりました。Spark 3.2 のリリースにあたり、Apache Spark コミュニティの皆様の多大な貢献に感謝します。 Maven での Spark のダウンロード数が急増しています。 月間のダウンロード数は 2,000万 に達し、対前年比では 2 倍の成長率を示しています。Spark...

翻訳：Saki Kitaoka. Original Blog Link 製品供給の減少や倉庫のキャパシティの低下といったサプライチェーンの混乱に加え、 シームレスなオムニチャネル 体験に対する消費者の期待が急速に変化していることから、小売企業は自社のオペレーションを管理するためのデータ活用方法を見直す必要に迫られています。 パンデミック（世界的大流行）以前は、 小売企業の71% が、オムニチャネル目標を達成するための最大の障害として、在庫のリアルタイム可視性の欠如を挙げていました。パンデミックは、 オンラインと店舗を統合したエクスペリエンスへの需要を高める だけでなく、正確な商品の在庫状況を提示し、注文の変更を即座に管理しなければならないというプレッシャーを小売企業に与えることになりました。 リアルタイムの情報 へのアクセスを向上させることが、新たな時代の消費者の要求に応える鍵となります。 このブログでは、小売業におけるリアルタイムデータの必要性と、POSデータのリアルタイムストリーミングをデータレイクハウスで大

既存のデータレイクファイルストレージ上に構築されるオープンソースのストレージレイヤーである Delta Lake や機械学習の開発で使用される MLflow が話題に上る機会が増えています。しかし、多くのケースでは 2 つが別々の製品として取り上げられています。本ブログでは、機械学習の開発の際に起こりうるデータのバージョン管理や OOM エラーなどの課題において Delta Lake と MLflow の相乗効果に焦点を当て、堅牢なデータ基盤に基づく有用な機械学習結果を得るために Delta Lake をいかに活用すべきかについて解説します。 データサイエンティストであれば、機械学習のモデル作成のプロセスは既に整っており、MLflow を機械学習モデルの本番環境へのデプロイに活用したことがあるでしょう。MLflow には、実験を追跡できる機能や、モデルのプロモーションに活用できる MLflow モデルレジストリが備わっています。また、コードのバージョン、クラスタのセットアップ、データの場所などの追跡機能による再現