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直感的かつパワフル!次世代のDatabricksノートブック

過去1年間、私たちはフィードバックに耳を傾け、新しいアイデアを試行錯誤してきました。その目的はただ一つ、データサイエンティスト、エンジニア、およびSQLアナリストのために、最高のデータ中心の開発体験を構築することです。そして本日、洗練されたモダンなインターフェースと強力な新機能を備えた次世代のDatabricksノートブックを発表できることを大変嬉しく思います。これにより、コーディングとデータ分析がさらに簡単になります。 主な 機能強化は次のとおりです。 最新のUX: 新しいノートブックUIとその他の機能のGAにより、コーディング体験がスムーズになり、ノートブックの整理が向上します。 新しい結果テーブル: 出力結果に対して直接検索やフィルタリングを実行し、コードなしでのデータ探索が可能です。 より強力なPython機能: ステップスルーのデバッガー、エラーの強調表示、強化されたコードナビゲーション機能を使用して、Pythonコードをより効率的に記述できます。 AIによる開発支援: Databricksアシスタント

簡素化された XML データ取り込みの発表

Databricks で XML データの取り込み がネイティブにサポートされるようになりました。 XML は、製造、医療、法律、旅行、金融などのさまざまなユースケースで複雑なデータ構造を表すための一般的なファイル形式です。 これらの業界がアナリティクスとAIの新たな機会を見つけるにつれて、大量の XML データを活用する必要性が高まっています。 Databricks の顧客は、このデータをデータ インテリジェンス プラットフォームに取り込み、そこで Mosaic AI や Databricks SQL などの他の機能を使用してビジネス価値を高めることができます。 ただし、回復力のある XML パイプラインを構築するには、多くの作業が必要になる場合があります。...

リキッドクラスタリングの一般提供開始のお知らせ

Databricks データインテリジェンスプラットフォームで Delta Lake リキッドクラスタリングが一般提供されることをお知らせします。リキッドクラスタリングは、テーブル パーティショニングと ZORDER に代わる革新的なデータ管理手法であり、データ レイアウトを微調整することなく、 最適 なクエリ パフォーマンスを実現できます 。 リキッドクラスタリングは、 データ レイアウト関連の決定を大幅に簡素化し 、 データを書き換えずにクラスタリング キーを再定義する 柔軟性を提供します 。 これにより、時間の経過とともに分析ニーズに合わせてデータ レイアウトを進化させることができます。これは、...

Databricksアシスタントに自動補完機能が登場!

Databricks Assistant オートコンプリート のパブリックプレビューを発表できることを嬉しく思います。この機能は、リアルタイムでAI駆動のアシスタントがパーソナライズされたコード提案を提供します。ノートブックやSQLエディタに直接統合されており、Assistant Autocompleteの提案が開発の流れに自然に溶け込み、エディタに集中したまま作業を続けることができます。 AI によるコード提案で生産性を向上 Databricks Assistant オートコンプリートは、SQLおよびPythonでの入力中に自動的に高速なコード提案を提供します。AIコード補完は、現在のコードセルや周囲のコードセル、Unity Catalogメタデータ、DataFrameデータなどのコンテキストを使用して、入力中に非常に関連性の高い提案を生成します。 SQL Python Databricks Assistant Autocompleteを最大限に活用する方法 Databricks Assistant Autoc

Databricks は Glassdoor の 2024 年ベストリーダーシップ企業に選出されました

May 15, 2024 サム・プレック による投稿 in お知らせ
Databricks は、2024 年に初めて実施された Glassdoor Award の ベストリーダーシップ企業 リストで第 2 位にランクされたことを発表します。 Databricks では、最先端のテクノロジーを構築するだけでなく、透明性の文化を育んでいます。 私たちのリーダーシップは、協調的で透明性の高い仕事の実践に対する社内のコミットメントを反映しています。 Databricks、Glassdoor のベストリーダーシップ企業に選出 当社の CEO 兼共同創設者である Ali Ghodsi のリーダーシップは、真実の追求と第一原則の考え方に根ざしています。これらは、学術界における当社の起源に忠実であり続ける Databricks の...

Databricks が 2024 年 Forrester Wave データレイクハウス部門でリーダーに選出

April 30, 2024 エリカ・エーリSonya Vargas による投稿 in お知らせ
Forrester Wave™ において、Databricks が現在のオファリングと戦略の両カテゴリーで最高得点を獲得し、Leader に認定されました:データレイクハウス、2024年第2四半期。 Forrester社は、13のベンダーを24の基準で評価しました。 報告書の無料ダウンロードは こちらから 。 2024 Forrester Wave for Data Lakehouses Databricksはレイクハウスカテゴリーのパイオニアであり、2024年のForrester Wave for Data Lakehousesでリーダーに選ばれたことを嬉しく思います。 Databricksは、19の基準で5/5のスコアを獲得し、現在の提供と戦略のカテゴリーで最高のスコアを獲得しました。 データレイクハウスは、 データインテリジェンスプラットフォーム...

🏆第1回 DatabricksアジアパシフィックLLMカップ優勝者発表🥇

Databricksがアジア太平洋地域で初めて開催した大規模言語モデル(LLM)カップの優勝者を発表できることを嬉しく思います。この大会には、10カ国以上の1,000人を超えるデータおよびAIの実務家が参加しました。 2023年10月から12月にかけて、参加者はDatabricksを使用してLLMを活用したアプリケーションを構築し、実際のビジネス課題を解決するために招待されました。 参加者を成功に導くため、ハッカソンに先立ち、LLM構築に関する自習型学習ワークショップと、Databricksのソリューションアーキテクトによる専用トレーニングを提供しました。 応募作品は、創造性、ビジネスへの適用可能性、関連性、取組みの完成度、LLMアーキテクチャの拡張性などに基づいて評価されました。 インパクトのあるプロジェクトが数多くあった中で、電気通信とサイバーセキュリティにおける組織の重要な課題に取り組む革新的なアイデアを持つ2つのチームが際立っていました。 受賞チームのイノベーションは、適切なテクノロジーによってチームがい

Databricksは、2023年ガートナー®マジッククアドラント™クラウドデータベース管理システムのリーダーに選ばれました。

私たちは、GartnerがDatabricksを2023年のGartner® Magic Quadrant™ for Cloud Database Management Systemsで3年連続のリーダーと認識したことを発表することを嬉しく思います。今年、Gartnerは19のベンダーを評価し、私たちはAmazon Web Services、Google Cloud PlatformでのDatabricks Data Intelligence Platform、そしてMicrosoftのAzure Databricksとしての第一パーティ製品として認識されることを光栄に思います。 レポートの無料コピーを ここ からダウンロードしてください。 Databricksでは、お客様へのこだわりが引き続き私たちの革新と製品ロードマップを推進しており、 データインテリジェンスプラットフォーム を急速に拡大して、真にData +...

Databricks Vector Search パブリックプレビューのご紹介

昨日 発表した RAG(Retrieval Augmented Generation )に続き、本日、Databricks Vector Searchのパブリックプレビューを発表します。6月に開催されたData + AI Summitでは、限られたお客様を対象としたプライベートプレビューを発表しましたが、今回はすべてのお客様にご利用いただけるようになりました。Databricks Vector Searchは、PDF、Officeドキュメント、Wikiなどの非構造化ドキュメントに対する類似検索を通じて、開発者がRAG(Retrieval Augmented Generation)や生成AIアプリケーションの精度を向上させることを可能にします。Vector Search は Databricks Data Intelligence Platform の一部であり、RAG およびジェネレーティブ...

Databricksで高品質のRAGアプリケーションを作成する

RAG(Retrieval-Augmented-Generation )は、独自のリアルタイムデータを LLM(Large Language Model) アプリケーションに組み込む強力な方法として、急速に台頭してきた。 本日Databricksユーザーが企業データを使用して高品質な本番LLMアプリケーションを構築するためのRAGツール群を発表できることを嬉しく思う。 LLMは、新しいアプリケーションを迅速にプロトタイプ化する能力において、大きなブレークスルーをもたらした。 しかし、RAGアプリケーションを構築している何千もの企業と仕事をした結果、彼らの最大の課題は、これらのアプリケーションを 本番で用いることができる品質にすること であることがわかった。 顧客向けアプリケーションに要求される品質基準を満たすためには、AIの出力は正確で、最新で、そして企業のコンテキストを認識し、安全でなければならない。 高品質なRAGアプリケーションを構築するためには、開発者はデータとモデル出力の品質を理解するための豊富なツール