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Data + AI Summit 2024:Databricks Unity Catalogの最新情報

Translation Review by saki.kitaoka 急速に進化する人工知能とデータやジェネレーティブAIツールの爆発的な増加が特徴の時代において、企業はデータとAIのガバナンスの断片化に直面しており、データとAIの民主化の努力が妨げられています。この時代に成功するためには、企業はデータとAIのガバナンスにおいてオープンで統一されたアプローチを採用する必要があります。これには次のことが含まれます: オープンな接続性: データの出所や形式に関係なく、すべてのデータの信頼できる単一の情報源を作成する。 統一されたガバナンス: すべてのデータ(ファイル、テーブル)およびAI資産(MLモデル、AIツール、ノートブック)が中央システムで発見され、安全に管理され、監視され、追跡されるように包括的な監督を実施する。 オープンなアクセシビリティ: データとAIリソースにどのツール、コンピュートエンジン、プラットフォームからでもアクセスできる柔軟性を提供し、ロックインを回避するためにオープンスタンダードとインターフ

AI/BIの発表:リアルデータに基づくインテリジェント解析の時代へ!

Translation Review by saki.kitaoka 本日、私たちは Databricks AI/BI の発表を大変楽しみにしています。これは、データの意味を深く理解し、誰でもデータを自ら分析できるように設計された新しいビジネスインテリジェンス製品です。AI/BIは、ETLパイプライン、系統、その他のクエリなど、Databricksプラットフォーム全体のデータのライフサイクルからインサイトを引き出す 複合AIシステム に基づいて構築されています。このAI/BIは、次の2つの補完的な製品体験を提供します。 AI/BIダッシュボード: AI駆動のローコードダッシュボードソリューションで、従来のBI機能をすべて備えており、固定されたビジネス質問に答えるために設計されています。 Genie: 人間のフィードバックに基づいてデータとその意味を継続的に学習し、より広範なビジネス質問に答えることができる会話型インターフェースです。データチームによって指定されたクエリパターンについては、確認済みの回答も提供します

Predictive Optimization (予測最適化) の一般提供開始を発表!

Translation Review by saki.kitaoka Databricks Predictive Optimization (予測最適化) の一般提供開始をお知らせできることを嬉しく思います! この機能は、テーブルデータのレイアウトをインテリジェントに最適化し、クエリの高速化とストレージコストの削減を実現します。 Predictive Optimizationは Unity Catalog を活用し、データインテリジェンスエンジンによって最適なデータ操作を自動的に実行することで、サーバーレスインフラ上で動作します。 従来はデータチームが手動で管理していたメンテナンス操作を、 Databricks Data Intelligence Platform が自動化することで、管理の複雑さを軽減し、パフォーマンスとコスト効率を向上させます。 今すぐアカウントコンソールから Predictive...

Databricks Data + AI サミット 2024にGoogle Cloud登場!業界リーダーとパイオニアたちが集結!

June 7, 2024 ケイティ・カミンスキー による投稿 in
これはDatabricksと Google クラウドの共同投稿です。 データ クラウドのパートナー マーケティング マネージャーで ある Nicole Huynh の 貢献に感謝します。 データ + AIサミット 2024: 今すぐ登録して、 6 月 10 日から 13 日まで開催される対面およびバーチャルイベントに参加し、グローバル...

Databricks Marketplaceに42社の新データプロバイダーが参入しました!(Q1 2024)

2023年6月、Databricks Marketplaceを、データ、分析、AIのすべてのニーズに応えるオープンマーケットプレイスとして、オープンなDelta Sharingプロトコルを活用して立ち上げました。これには、データセット、MLモデル、ノートブック、ソリューションアクセラレーターが含まれ、さまざまな業界のニーズに対応しています。 マーケットプレイスの目覚ましい成長を強調するために、新しい四半期シリーズを開始することに興奮しています。このシリーズでは、最新のリスティング、新しいプロバイダー、およびエキサイティングなノートブックを紹介します。 新しいデータプロバイダーのご紹介 この四半期では、42社の新しいプロバイダーが追加され、合計で200以上のデータプロバイダーになりました。これに加えて、200件の新しいリスティングを導入し、合計で1,900件以上のリスティングに達しました。 Databricks Marketplaceに追加された新しい5つの注目データプロバイダー 新しいデータプロバイダー40社以上

Azure Databricksが登場!Data + AI サミット 2024で業界リーダーとパイオニアが集結します。

June 6, 2024 ケイティ・カミンスキー による投稿 in
これは Databricks と Microsoft の共同投稿です。 シニア製品マーケティングマネージャーの Mohini Verma 氏の 貢献に感謝します。 データ + AIサミット 2024: 今すぐ登録して、 6 月 10 日から 13 日まで開催される対面および仮想イベントに参加し、グローバル データ コミュニティから学びましょう。...

ShutterstockのコンテンツデータセットがDatabricks Marketplaceに登場!

今日のデータドリブンの世界では、視覚的な資産と分析機能の融合により、未開発の可能性の領域が開かれます。 画像データセットは、生成AI (GenAI) テクノロジの開発とトレーニングに不可欠です。 Shutterstock の画像の膨大なコレクションを Databricks Marketplace に 提供する画期的なコラボレーションを発表できることを嬉しく思います。これは、Marketplace におけるボリューム (非表形式) データセットの最初のリストです。 この無料サンプル データセットは、Shutterstock の 5 億 5000 万点以上の画像ライブラリから抽出された 1,000 枚の画像と付随するメタデータ ソース...

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

Snowplowでデータチームを強化:ファーストパーティデジタルイベントデータ収集の新時代

顧客とのやり取りがますますデジタル領域に移行するにつれて、組織がオンライン顧客行動に関する知見を開発することがますます重要になります。 これまで、多くの組織はサードパーティのデータ収集業者に依存していましたが、プライバシーに関する懸念の高まり、データへのよりタイムリーなアクセスの必要性、カスタマイズされた情報収集の要件により、多くの組織がこの機能の社内への移行を進めています。 Snowplow などの顧客データ インフラストラクチャ (CDI) プラットフォームと Databricks のリアルタイム データ処理および予測機能を組み合わせることで、これらの組織は、より深く、より豊富で、よりタイムリーで、よりプライバシーに配慮した知見を開発し、オンライン顧客エンゲージメントの可能性を最大限に引き出すことができます (図 1)。 ただし、このデータの可能性を最大限に引き出すには、これらのデータがサードパーティのインフラストラクチャを介して流れていたときには行わなかった方法で、デジタル チームが組織のデータ エンジニア

Delta Sharingと新時代のレイクハウス顧客データプラットフォーム (CDP) の登場

このブログに貴重な知見と貢献を提供してくれた Amperity の Caleb Benningfield 氏と Sam Malissa 氏に特に感謝します。 今日、企業はプライバシー規制に準拠しながら、大規模なパーソナライゼーションを実現するために、より膨大で複雑な顧客データを処理しなければならないという大きな課題に直面しています。 これは、データ品質を優先し、効果的なガバナンスレイヤーを実装することを意味しますが、企業が依存していた既存のツールや方法では、この課題に対応できません。 この課題に対処するために、多くの企業がクラウドデータウェアハウスとデータレイクからデータレイクハウスアーキテクチャに移行しました。 データレイクハウスは、これまでのシステムの最高の機能を組み合わせて、企業がデータを保存および管理する方法を合理化し、貴重な知見に簡単にアクセスできるようにします。 では、次は何でしょうか? 次のフロンティアは、 Databricksと Delta Sharing 上に構築されます。これにより、レプリケー