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Databricks Lakehouseプラットフォームのブルームバーグ・データを活用したサプライチェーンの混乱とESGリスク管理

このブログは、私たちが提携している業界をリードするデータ・プロバイダーやマーケットプレイスのデータ・プロバイダーを紹介するブログ記事の第一弾です。 ブルームバーグの協力者であるマイケル、マリス、ドンには、この旅を通してのサポートとこのブログへの貢献に感謝する。 サプライチェーンの回復力は、企業にとってますます重要になってきている。 調達マネジャーは、サプライチェーン・ネットワーク全体にわたって透明性のある監視を維持し、潜在的なリスクを認識していなければならない。 近年、サプライチェーンは多くの混乱に直面しており、世界的な大流行によって引き起こされた混乱は、労働者を自宅に留め置き、世界中のサプライチェーンを麻痺させた。 企業がパンデミック(世界的大流行)から脱却するにつれ、リーダーたちは次の大きな混乱にどう備えるべきかを自問自答している。 マッキンゼー・アンド・カンパニーが 2022年に発表した、製造業を対象にした調査報告書によると、過去12ヶ月間にサプライチェーンのリスク管理を新たに実施した企業は全体の3分の2に

ソリューション・アクセラレーターのご紹介: 製造業のためのLLM

October 18, 2023 Will Block Ramdas MuraliNicole LuBala Amavasai による投稿 in 業界
翻訳:Saki Kitaoka. - Original Blog Link GoogleのVaswaniらによるトランスフォーマーに関する画期的な論文( seminal paper on transformers by Vaswani et. al. )が発表されて以来、大規模言語モデル(LLM)は生成AIの分野を支配するようになりました。間違いなく、OpenAIの ChatGPT の登場は、多くの必要な宣伝をもたらし、個人的な使用と企業のニーズを満たすものの両方で、LLMの使用に対する関心の高まりにつながりました。ここ数ヶ月の間に、Googleは Bard を、Metaは Llama 2 モデルをリリースし、大手テクノロジー企業による激しい競争を示しました。...

DatabricksとAzure DevOpsでスケーラブルなAIをエッジにもたらす

September 13, 2023 Andres Urrutiaハワード・ウーNicole LuBala Amavasai による投稿 in 業界
翻訳:Junichi Maruyama. - Original Blog Link 製造業における機械学習とAIの機会は、 計り知れません 。 消費者の需要 と生産のより良い整合性から、 工程管理、歩留まり予測、欠陥検出 の改善まで、 予知保全 、 出荷最適化 、 もっともっと 、ML/AIはメーカーがビジネスを運営する方法を変革する用意があり、これらのテクノロジーは インダストリー4.0構想における主要な注力分野 となっている しかし、この可能性を実現することに課題がないわけではありません。機械学習と AI...

MapInPandasとDelta Live Tablesで一般的でないファイル形式を大規模に処理する

August 24, 2023 TJサイコタ による投稿 in 業界
翻訳:Junichi Maruyama. - Original Blog Link 様々なファイル形式 最新のデータエンジニアリングの世界では、 Databricks Lakehouse Platform は信頼性の高いストリーミングおよびバッチ data pipelines の構築プロセスを簡素化します。しかし、曖昧なファイル形式や一般的でないファイル形式を扱うことは、Lakehouseへのデータ取り込みにおいて依然として課題となっています。データを提供する上流のチームは、データの保存と送信方法を決定するため、組織によって標準が異なります。例えば、データエンジニアは、スキーマの解釈が自由なCSVや、ファイル名に拡張子がないファイル、独自のフォーマットでカスタムリーダーが必要なファイルなどを扱わなければならないことがあります。このデータをParquetで取得できないかとリクエストするだけで問題が解決することもあれば、パフォーマンスの高いパイプラインを構築するために、よりクリエイティブなアプローチが必要になることも

グレート・アンロック: 製造業における大規模言語モデル

May 30, 2023 Sam Steinyシブ・トリサル による投稿 in 業界
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