メインコンテンツへジャンプ
<
ページ 7
>

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、...

絶え間ない問題解決からイノベーションへ: Databricks の Money チームが 1 年で運用負担を半分に削減した方法

昨年、 Databricks Money エンジニアリング チームは刺激的な旅に乗り出し、運用効率をほぼ 2 倍に向上させました。 この変革的な経験を皆さんと共有し、私たちの成功を後押しした具体的な戦略を紹介できることを嬉しく思います。 この記事では、Ops Czar を導入することで運用上の負担が軽減され、同時にエンジニアリング チームの能力が強化された方法について説明します。 実用主義と Databricks の 第一原則 について説明します。 「団結、強さ」:集団的努力と戦略的効率性が私たちの能力を倍増させた方法 Money チームは、ワークフローやノートブックなどの Databricks 製品の商品化の中心です。 当社は、製品使用量の計測から請求書の計算、顧客へのコストの明確化まで、あらゆる業務を担います。...

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プライベートエクスチェンジでデータ共有の可能性を解き放とう!

Databricksマーケットプレイスに、新しいエキサイティングな機能が追加され、すべてのDatabricksユーザーがプライベートエクスチェンジを簡単に設定できるようになりました。この機能により、プライベートエクスチェンジプロバイダーになることがこれまで以上に簡単になります。 このブログ投稿では、Databricksマーケットプレイスのプライベートエクスチェンジ機能について深く掘り下げて解説します。さまざまなエクスチェンジメカニズム(パブリックマーケットプレイスとプライベートエクスチェンジ)を比較し、プライベートエクスチェンジプロバイダーになるプロセスを簡素化する新機能を詳しく見ていきます。 プライベートエクスチェンジとパブリックマーケットプレイスの比較 データ共有と収益化の進化する分野において、企業はデータやAIモデルを配布するための複数の方法を持っています。それぞれの方法は異なる利点を提供し、さまざまな戦略的ニーズに対応します。以下に、パブリックマーケットプレイスとプライベートエクスチェンジの2つのシナリオ