データインテリジェンスの実践：Databricksのお客様による100以上のデータおよびAIユースケース
2025 Data + AI Summit では、何百もの顧客がデータと AI がビジネスをどのように変革しているか、そして Databricks がそれをどのように実現しているかを共有しました。
Summary
- Data + AI Summit 2025 では、データと AI を活用して成功を収めている様々な業界や地域の何百もの顧客が紹介されました。
- 各組織は、Databricks を活用した AI、データガバナンス、データウェアハウジング、BI などにおける AI 戦略とユースケースを共有しました。
- 多くの企業が、データインテリジェンスを活用して組織全体で AI を民主化し、新たな AI イニシアチブを推進しています。
DatabricksのData Intelligence Platformで利用できるソリューション群は、データとAIから変革的な実世界の結果をビジネスに提供することを可能にします。これには、合理化された取り込み、統合されたガバナンス、AIエージェントの評価などが含まれます。
この影響は、Data + AI Summitで十分に示されました。7-Eleven、Fox Sports、Rivianを含む数百社の顧客が、Databricksを使用して業務を合理化し、リスクを軽減し、最終的に新たな成長機会を解き放つ方法を詳述しました。
以下は、カンファレンスで共有されたユースケースをトラック別にまとめたリストです。
オンサイトエクスペリエンス
NOVはData Intelligence Platformを使用して、リアルタイムデータを1日あたり3テラバイト以上処理し、意思決定の最適化、リスクの軽減、効率の向上を図っています。そのスケーラブルなプラットフォームは、複雑な環境全体で予測運用を強化し、より迅速で自信のある意思決定、安全な結果、そしてエネルギー業界およびそれ以降のイノベーションを可能にします。
7-ElevenはData Intelligence Platformを使用して、複合AIシステムで13,000以上の店舗の店舗パフォーマンスに関するインサイトを追跡する多目的エージェント型マーケティングアシスタントを構築し、データ駆動型の評価とワークフローでUnity Catalogの移行を簡素化し、RAGと埋め込みを使用してマニュアルから迅速に回答を見つけることで技術者の生産性を向上させています。
InsuletはDatabricksを導入してデータエコシステムを統合し、製造業を近代化して、より迅速で効率的な 運用を推進しています。これにより、SalesforceおよびSAPからの自動取り込みによるリアルタイムデータ処理が12倍高速化され、旧式のETLをLakeflowに置き換えた後のSQLクエリが83%削減され、サードパーティのETLツールとバッチ処理を排除することでTCOが97%削減されました。
MastercardはDatabricksを使用して、AIを責任を持って展開し、チーム、プラットフォーム、パートナー間でインサイトを接続しています。同社は、GenAIオンボーディングアシスタントでカスタマーサポートを自動化し、人間参加型のフィードバックでドメイン固有のAIエージェントを補強し、データガバナンスを統合し、エンタープライズ全体でのイテレーションを加速しています。
TonalはDatabricksに依存して、すべてのセッションをパーソナライズし、ユーザーの進捗状況を追跡しています。Databricksを使用することで、Tonalはリアルタイムデータストリーミングと進捗状況に関するリアルタイムフィードバックを使用してワークアウト後の分析を提供し、過去のワークアウトデータを分析して来週のターゲットワークアウト範囲を推奨し、ワークアウトをトレーニング目標に合わせるために動き、セット、速度をタグ付けしています。
Fox SportsはDatabricksを活用して、AI搭載検索をゲームの一部のように、高速でスマートでファン向けに構築しています。同社はCleatus AIを構築しました。これは、ライブスコア、統計、解説と自然言語でチャットする、頼りになるスポーツアシスタントです。AI搭載検索により、ファンが迅速で関連性の高い結果を求めた場合のクエリ成功率が2倍向 上しました。
DanoneはDatabricksと提携して、AIのスケーリング、データ品質の向上、意思決定の最大30%の迅速化のための基盤構築を支援しました。他の成果の中でも、Danoneはグローバルチーム間でより安全かつ効率的にデータを共有し、AI搭載ツールで自然言語でデータを探索できるようにチームを装備し、組み込みのガバナンスと制御で地域間でデータを安全に共有できるようになりました。
Virgin AtlanticはDatabricksを活用して、自動価格設定やパーソナライズされたサービスを含むGenAIを活用し、チームが自然言語でデータをより流暢に使用できるようにし、フライト、顧客、価格設定などの中央データドメインを通じて関連データを分析できるようにしています。
Arctic WolfはDatabricksを活用して、AI主導のサイバーセキュリティをサポートし、シームレスな保護と比類のない回復力を実現しています。他の機能の中でも、ETLパイプラインは、高スループット、低遅延の取り込みと分析で毎日数十億のイベントを処理し、MLと行動分析は異常、脅威、高度な攻撃をより効果的に検出します。
TrekはDatabricksを使用して、レガシーウェアハウスからより高速なデータ、グローバルな可視性、および低コストへの移行を進めています。これには、小売分析結果までの時間の80%の短縮と、データ更新時間の65%の 削減が含まれます。
JobyはDatabricksを使用して、電動エアタクシーをサポートし、リアルタイムのテストデータをチーム全体の開発者やエンジニアにプッシュし、AIモデルサービングとLLM統合によるプロトタイピングを加速し、1つの統合プラットフォームでの安全なコラボレーションをサポートしています。
分析とBI
Experianは、生成分析のためにAI/BI Genieに、モデルパフォーマンスを検証するための合成テストケース生成のためにAgent Studioに依存しています。
視聴：Shifting Left — ビジネスアナリストのためにGenAIエコシステムを機能させる方法
Premier Inc.は、Databricks AI/BI GenieとUnity Catalogを使用して、手動で記述するよりも最大10倍高速に複雑なSQLを生成しています。現在、このヘルスケアプロバイダーはGenieを数百の病院の最大20,000人のユーザーにスケールアップし、コミュニティに提供するケアを強化する予定です。
Conagraは、Databricks Genieを従来のBIレポートと統合して、より少ないクリックでより迅速にインサイ トからアクションに移れるようにし、複雑なサプライチェーンでの価値への迅速な到達を可能にします。これにより、チームは従来のBIアプリケーションで消費されるデータ製品をキュレーションし、明日のAI/MLアプリケーションのために迅速にスケールアップできます。
視聴：AI/BI：サプライチェーンにおける価値への迅速な到達を推進
J. Goldman & Co.は、Databricksの計算能力とUnity Catalogのセキュアなガバナンスに依存して、ボトルネックを排除し、重要な投資家決定のための最速の市場投入までの時間を達成しています。
視聴：数兆件のデータレコード、投資家意思決定のためのボトルネックゼロ
Spencer Giftsは、Databricks SQLとUnity Catalogを使用して、アドホッククエリを超えて、SQLエディタ/ノートブック駆動開発からスケジュールされたデータパイプラインによるインタラクティブダッシュボードの生成へと拡張しています。
視聴：アナリスト向けDatabricksロードマップ：SQLからエンドツーエンドBIまで
HP Printは、Databricks GenieとMosaic AIを使用して、SQL生成、データ視覚化、ナラティブ作成を自動化するリアルタイムインサイトエンジンを作成しています。
視聴：GenITによるHPのPrint ELTレポートの変革：Databricks AI搭載のリアルタイムインサイトツール
T-Mobileは、Databricks Genie Roomsを導入して、セルタワーやリース情報などの重要なデータセットへのアクセスを民主化しました。
視聴：AI対応データの準備：正確なGenieスペース構築における優れたガバナンスプラクティスの証言
Plotly Dashは、ますます増大する規模、ガバナンス、セキュリティ要件に対応するために、OctaveのバックエンドをDatabricksに移行しました。
視聴：DatabricksでのスマートメーターIIoTデータの最適化：大規模インタラクティブ電力負荷分析向け
Optiverは、Databricks Appsを活用してライブ取引ダッシュボードを強化し、トレーダーが市場データを分析し、パターンを検出し、即座に対応できるようにしています。
視聴：リアルタイム市場インサイト — Databricks AppsとDashによるOptiverのライブ取引ダッシュボードの強化
Rooms to Goは、Databricks AI/BI GenieとMicrosoft Teamsを連携させ、倉庫の従業員や営業チームのメンバーが自然言語でデータにアクセスできるようにしています。これにより、組織内 のコラボレーションが強化され、データの探索と分析が簡素化されます。GenieをMicrosoft Teamsに接続することで、リアルタイムのデータインサイトをユーザーのスマートフォンに直接届けます。
動画: Databricksによるビジネスユーザーの活用 — AI/BI GenieとMicrosoft Teamsの連携
Zillowは、Databricks Asset BundlesとGitLab CI/CDを活用して、ミッションクリティカルな運用に自信を持って使用できる高性能なダッシュボードを作成しています。このオンライン不動産プラットフォームは、このアプローチを用いてオンコールサポートの分析を自動化し、ダッシュボード開発戦略とDatabricks LLMオファリングを組み合わせて、Zillowのサポートワークロードを構成する何百ものリクエストからのAI生成インサイトとアクションアイテムとともに、実行可能なパフォーマンスメトリクスを提供する包括的なビューを実現しています。
動画: 本番グレードのデータプロダクトとしてのダッシュボード構築
IQVIAは、Databricks Data Intelligence Platformを導入し、クエリパフォーマンスとコスト効率を改善し、堅牢なガバナンスを推進し、ますます複雑化する環境での運用効率と規制遵守を確保しています。
動画: IQVIAの患者サポートサービス向け分析：スケーラビリティ、パフォーマンス、ガバナンスの変革
人工知能
Navy（米国海軍）は、Databricks Workflows、MLflow、Delta Lake、Apache Spark™を使用して、エラーが発生しやすい金融取引を予測するデータ駆動型モデルを構築し、レビューを効率化し、精度を向上させています。FY24には、400億ドルのレビューを支援し、11億ドルを他の優先事項（アクティブプロジェクトからの2億6000万ドルを含む）に振り向けました。また、218,000時間の作業時間と670万ドルの人件費を節約しました。
Activisionは、Data Intelligence Platformを使用して、1時間あたり3000万行のデータを処理し、Call of Dutyゲームの高度なチートを検出しています。
動画: Call of Dutyにおける機械学習エイムボット検出
National Australia Bankは、Databricksによって強化された最新のクラウドベースのデータおよびAIプラットフォームに移行しました。2年間のプロセスには、16のデータソースの取り込み、456のユースケースの移行、および12のビジネスユニットにわたる数百人のユーザーとの協力が含まれました。この戦略的な移行により、NABはクラウドネイティブなデータ分析の可能性を最大限に活用できるようになり、組織全体でのよりアジャイルでデータ駆動型の意思決定が可能になりました。
動画: 26年もののレガシーシステムからDatabricksへの移行
Vizientは、標準化されたMLOpsスタックでDatabricks Asset Bundlesを活用し、再現可能でスケーラブルなパイプラインを作成しています。
動画: DatabricksによるVizientでのAIデプロイメントを加速するMLOps
adidasは、Mosaic AIのデプロイメント機能、Agent Bricks AI Gateway、MLflowなどのDatabricksツールを活用し、年間200万件の製品レビューから実行可能なインサイトを提供するスケーラブルなGenAIエージェントインフラストラクチャを構築しています。その目覚ましい成果には、レイテンシの60%削減、コストの91.67%削減、トークン効率の98.5%向上、生産性の20%向上が含まれます。
動画: Databricksを活用したAdidasにおけるエージェントワークフロー駆動型AIアプリケーションの次世代
Smart Inboxは、Databricksの強力なデータおよびAIエコシステムを活用し、セマンティック分析、大規模言語モデル、分散コンピューティングを統合して、分類精度を向上させ、手作業による処理を削減しています。
動画: Smart Inbox：ENGIEによる顧客メールの自動分類のための最先端AI
The Virtue Foundationは、Unity Catalogを基盤として、Model Serving、Vector Search、MLflowを用いた高度なGen AIの活用をサポートし、ボランティアの医療リソースと適切な場所や施設のマッピング方法を根本的に変革しています。
動画: Virtue Foundationが医療提供を最適化して人命を救う方法
Expedia Groupは、Databricksを中央ハブとして採用し、AIモデルのトレーニングと予測生成をスケーリングして、顧客に高品質なインサイトを提供しています。同社はDatabricksの強力な機能をエコシステムにシームレスに統合し、ワークフローを合理化し、市場投入までの時間を短縮しています。また、安定性と信頼性により、プロトタイピングとスケーラブルな本番ワークロードの実行における効率が向上しています。
動画: DatabricksによるAI相互運用性の3つの大きなアンロック
ServiceNowは、Databricksの力を活用してGo-To-Market（GTM）戦略を再考し、高価値リードの特定から超パーソナライズされたアウトリーチ資料やピッチ資料の生成まで、あらゆる段階でAIをシームレスに統合しています。
動画: ServiceNowがDatabricksで実践：AIによるGo-To-Marketの変革
Prada Groupは、Mosaic AIを活用して、eコマースの検索バーを改善す ることが期待される、インタラクティブで自然言語による製品発見機能を提供しています。
動画: Pradaのeコマース検索バー向けGenAI搭載ショッピングアシスタント
Lovelyticsは、Databricks Data Intelligence Platformを活用して、自動化された分類生成のためのスケーラブルな複合AIアーキテクチャを構築しています。
動画: Databricks上の複合AIによる分類生成の自動化
Arizeは、MLflowとDatabricks Mosaic AIを使用して、高性能AIエージェントの評価と改善を行っています。
動画: Arize & Databricks ML Flowによる自己改善エージェントとエージェント評価
Datavantは、Databricksを活用して臨床データのストレージを一元化し、AI対応の構造化データに変換することで、新しいAIユースケースを展開する作業を80%削減しています。
動画: ヘルスAIのデータ問題の解決
AT&TとDatabricksは、ラベルなしテキストデータからの自動マルチヘッドバイナリ分類のための、新しいエンドツーエンドシステムであるAT&T AutoClassifyを構築しました。その結果、Databricksでサーブ可能な、非常に最適化された低コストのモデルが生まれ、生のテキストを受け取って複数のバイナリ分類を生成することができます。
動画: AT&T AutoClassify：ラベルなしテキストからの統合マルチヘッドバイナリ分類
Sportsbetは、Databricksソリューション内でGenerative AIを活用し、クラスターログ、リソース消費、構成、コードベースの自動分析を可能にし、Apache Spark™の最適化提案を提供しています。
動画: GenAIで最適化された「Kill Bill-ing? Revenge is a Dish Best Served」
Doctors Without Borders/Médecins Sans Frontières (MSF) は、Databricks Mosaic AIとUnity Catalogを使用して、寄付者の行動を分析し、寄付パターンを予測し、アウトリーチをパーソナライズすることで、倫理的なAI原則を維持しながら貢献を増やしています。
視聴: Databricks Mosaic AIによる資金調達の強化: AIジャーニー
First American Data & Analyticsは、Data Intelligence Platformを使用して、バッチ推論によりデータ抽出プロセスに革命をもたらし、数百万の過去のタイトルポリシー画像からデータを抽出する課題を克服し、プロジェクト期間を75%短縮しました。
視聴: Databricksバッチ推 論によるタイトル保険の変革
DraftKingsは、Databricksを活用して不正検出パイプラインを強化し、リアルタイムストリーミング、機械学習、ルールベースの検出を統合して、迅速なモデルトレーニング、リアルタイム推論、および履歴データとライブデータ全体でのシームレスな特徴量変換を可能にしています。
視聴: Databricksによるリアルタイム不正検出のスケーリング: DraftKingsからの教訓
Scribdは、Databricks Workflows、Model Serving、Serverless Compute、およびNotebooksを使用して、数百万のドキュメントを処理するAI推論パイプラインを構築しています。
視聴: GenAI推論のプロトタイプから本番環境へのスケーリング: スピードとコストに関する実世界の教訓
Nikonは、Databricksの統合データおよびAIプラットフォームを活用して、アクセサリ販売計画のための自動化されたスケーラブルなソリューションを開発および展開しています。これには、モデルのログ記録とバージョン管理を自動化するためのMLflowの使用が含まれ、効率的な管理とスケーラブルな展開を可能にします。
視聴: Nikonでの需要予測のスケーリング: Databricksによるカメラアクセサリ販売計画の自動化
Coinbaseは、Databricksを活用してブロックチェーンデータ上のMLをスケーリングし、広大なトランザクションネットワークを実用的なインサイトに変えています。
視聴: DatabricksによるブロックチェーンMLのスケーリング: グラフ分析からグラフ機械学習へ
Experianは、Unity Catalog、Agent Evaluation、およびその他のDatabricksソリューションなどのツールに依存して、より的を絞った高精度の出力を生成する適応型RAGシステムを構築しています。
視聴: 高度なRAGの概要 — 凍結されたRAGパイプラインの解凍
Vizientは、Databricks、Azure DevOps、およびGitHub Actionsを使用して標準化されたMLOpsスタックを構築し、AIモデルの開発、展開、および監視を合理化しました。
視聴: VizientでのDatabricks MLOpsスタックによるモデル展開の加速
TwelveLabsは、Databricks上でNVIDIA NeMo Framework Megatron-LMを使用して、Pegasus-1モデルを構築しています。
視聴: TwelveLabsとDatabricksによるモデル開発とファインチューニングの加速
7-Elevenは、Databricks Mosaic AIとLangGraphを使用して、ユーザーのクエリに基づいてさまざまなペルソナを採用し、キャンペーン生成、コピーライティング、その他のユースケースを支援する多目的AIアシスタントを構築しました。
視聴: マーケティングのためのAIエージェント: Mosaic AIを活用して多目的エージェント型マーケティングアシスタントを作成
Providence Health は、Databricks Mosaic AIを使用して、患者とコーチの役割を果たすカスタムチャットボットを構築しました。このボットは、感情的に充電された終末期のやり取りにおける患者とのやり取りのスキルを医療提供者が磨くのを助けるためのスケーリング学習体験を提供します。
視聴: GenAIを使用して共感を教えるためのエージェント型アーキテクチャによるリアルな会話の作成: ヘルスケア
Acxiomは、Databricks上にAI搭載マーケティングデータ管理プラットフォームを構築し、キャンペーンの効果を制限しAIエージェントの精度を低下させる不完全で一貫性のない不正確な情報の問題を解決しました。
視聴: AI搭載マーケティングデータ管理: Databricksによる不正確なデータ問題の解決
Moody’sは、MLflow LLM-as-judgeやUnity Catalogを含むDatabricksを活用して、顧客オンボーディング中 のKnow Your Customer (KYC)およびコンプライアンスデューデリジェンスに不可欠なプロセスを自動化するAIスクリーニングエージェントの構築を支援しました。
視聴: Moody's AIスクリーニングエージェント: コンプライアンス意思決定の自動化
Rivian Automotive, LLCは、Databricksソリューションを使用して、車両制御におけるリアルタイム充電予測を強化するスケーラブルなMLモデルの構築を支援しています。これには、データガバナンスのためのUnity Catalog、ストレージのためのDelta Tables、およびデータレイアウトのためのLiquid Clusteringが含まれます。
視聴: EV充電体験の最適化: 正確な充電時間推定のための機械学習
Novo Nordiskは、Databricks上に臨床試験プラットフォームであるFounDataを構築し、高度なAIアプリケーションを可能にする適切なデータアーキテクチャを提供しました。
視聴: 患者は待っています…データ、AI、エージェントによるヘルスケアイノベーションの加速
Petrobrasは、MLflow、Databricks Asset Bundles (DABs)、およびUnity Catalogを使用してMLOpsフレームワークに革命をもたらし、エラーが発生しやすい手動検証を自動化されたメトリック駆動型ワークフローに置き換え、モデル展開時間を数日から数時間に短縮し、本番モデル全体で詳細なガバナンスと再現性を確立しました。
視聴: MLflowとDatabricksによるPetrobras MLOpsの変革
CVSは、Databricks Data Intelligence Platform上に高度なボット検出システムを構築しました。これは、最先端のAI/ML機能を利用して、ほぼリアルタイムでボット攻撃を検出し軽減します。
視聴: CVSでのリアルタイムボットネット防御: Databricks上でのAI駆動型検出と軽減
Exyteは、Databricks Data Intelligence Platform上に生成AI搭載アシスタントを構築し、チームがコードコンプライアンスをより効率的かつ正確に検証するのを支援しています。
視聴: ReguBIM AI – 生成AIによるBIM、エンジニアリング、コードコンプライアンスの変革
State Street は、Databricksと提携して金融セクターにおけるエンタープライズAIの新しい標準を開拓し、迅速なAI民主化と厳格な規制およびセキュリティ要件のバランスを取っています。Databricksを搭載したリアルタイムオブザーバビリティは、エスカレーション前に問題を検出するためにリスクと精度メトリックを計算し、モデルホスティングはスケーラブルなLLMアクセスを保証し、セキュリティと効率を強化します。
視聴: スケールでの責任あるAI: 金融セクターにおける民主化と規制のバランス
データとAIガバナンス
7-Elevenは、Databricks LabsのUCX（Unity Catalog移行アシスタント）を使用して、評価、ワークフロー、その他の機能を利用して、実行可能なUC移行を評価、特徴付け、最終的に計画しています。
Watch: Story of a Unity Catalog (UC) Migration: Using UCX at 7-Eleven to Reorient a Complex UC Migration
Northwestern Mutual は、プロンプトエンジニアリングからカスタム構築フレームワーク、マーケットプレイスから提供されるモデルのホスティングまで、AIの安全性に関するガードレールモデルの提供と評価にDatabricksを活用しています。
Watch: Building Trustworthy AI at Northwestern Mutual: Guardrail Technologies and Strategies
Unipol は、多様なAWS環境にわたるデータ管理をサポートする統合ガバナンスソリューションを提供し、データプラットフォームの日常的な利用においてUnity Catalogを重要なツールとして展開しました。
Watch: Leveraging Databricks Unity Catalog for Enhanced Data Governance in Unipol
FedEx は、データガバナンスとセキュリティの課題を克服するためにUnity Catalogを使用し、機密情報が保護されつつも、組織全体で適切なアクセスを可能にしました。これにより、社内のデータリテラシーが向上し、ビジネス上の意思決定の洞察獲得までの時間が短縮され、運用効率の向上を通じて大幅なコスト削減が実現しました。
Watch: How FedEx Achieved Self-Serve Analytics and Data Democratization on Databricks
BP は、エンタープライズ全体のデータ戦略を変革するためにUnity Catalogを採用し、堅牢なガバナンスとセキュリティを維持しながらサイロを打破しました。
Watch: Low-Emission Oil & Gas: Engineering the Balance Between Clean and Reliable
T-Mobile は、Databricksを導入して毎日数百テラバイトのデータを管理しています。これには、スケーラブルなアーキテクチャのためのDelta Lake、自動スケーリングクラスターのためのUnity Catalog、データパーティショニングとキャッシングによるパフォーマンス最適化、および包括的なデータガバナンスが含まれます。最終的に、これらの戦略により、T-Mobileはネットワーク最適化、コミュニティ支援、エネルギー管理などを通じて、イノベーションを推進し、運用を合理化し、データのインパクトを最大化することができました。
Watch: Managing Databricks at Scale
CoorsTek は、規制上の課題に対処しつつ、大幅な運用効率の向上を達成するために、Unity Catalogの活用でDatabricksと提携しています。
Watch: Mastering Data Security and Compliance: CoorsTek's Journey With Databricks Unity Catalog
Corning は、プラットフォームの利用を最適化し、大幅なコスト削減を達成するためにUnity Catalogを導入しました。その結果、同社はデータ資産に対する包括的な可視性とガバナンスを獲得し、より情報に基づいた意思決定と効率的なリソース配分につながりました。
Watch: How Corning Harnesses Unity Catalog for Enhanced FinOps Maturity and Cost Optimization
State Street は、Databricks Data Intelligence Platformを活用して多様なセキュリティデータを管理・分析しており、構造化データと非構造化データの効率的な管理、リアルタイムでの50ペタバイトのデータ分析へのスケールアップ、重要なセキュリティデータストリームのデータ取り込みと解析、高度なサイバーセキュリティデータ製品の構築、自動化によるサイバーセキュリティ運用の合理化を可能にしています。
Watch: State Street Uses Databricks as a Cybersecurity Lakehouse for Threat Intelligence & Real-Time Alerts
Capital One は、Delta Lake、Apache Spark™ Streaming、およびDatabricksツールを活用して、毎秒数百万件のサイバーセキュリティイベントを処理できる検出および相関エンジンを構築しています。
Watch: Data Intelligence for Cybersecurity Forum: Insights From SAP, Anvilogic, Capital One, and Wiz
Morgan Stanley は、規制遵守の取り組みを大幅に軽減する、完全に管理されたコンピューティングおよびストレージソリューションでDatabricksと提携しています。この革新的なアプローチにより、プラットフォームへの新規プロジェクトの迅速なオンボーディングと、最高のセキュリティおよびコンプライアンスレベルを維持しながら運用効率を向上させることができます。
Watch: Enhancing Efficiency With Security: How Morgan Stanley is Adopting a Fully-Managed Lakehouse
SAP は、Databricks上でAnvilogicを使用して、モジュール式のAI駆動型検出エンジニアリングライフサイクルを採用しています。
Watch: Data Intelligence for Cybersecurity Forum: Insights From SAP, Anvilogic, Capital One, and Wiz
Navy Federal Credit は、データレイクから分析セマンティックデータにアクセスするための代替パスを提供し、複数のレイクに保存さ れている重複データ資産を削除するためにUnity Catalogを実装しました。これにより、データエンジニアリングの労力、コンピューティング、およびストレージコストで数十万ドルを節約できました。
Watch: How Navy Federal's Enterprise Data Ecosystem Leverages Unity Catalog for Data + AI Governance
Westat は、政府、財団、およびプライベートクライアント向けの数百の研究プロジェクトをサポートするために、中央集権化されたDatabricksプラットフォームを実装しました。この統合アプローチは、完全な財務可視性とガバナンスを提供すると同時に、データチームが価値を提供できるようにします。
Watch: FinOps: Automated Unity Catalog Cost Observability, Data Isolation and Governance Framework
Coinbase は、Databricks上にグラフクエリエンジンを構築し、大規模なオブザーバビリティデータの複雑なトラバーサルを可能にしました。これにより、ユーザーはサービス依存関係を追跡し、アップストリーム/ダウンストリームの影響を分析し、繰り返し発生するエラーパターンを特定して、問題の診断とシステムパフォーマンスの最適化を容易にすることができます。
Watch: Graph-Powered Observability Data Analysis in Databricks With Credential Vending
Rabobank Credit は、セキュアで監査対応可能なデータアーキテクチャへの移行と、クレジット分析における重要な規制上の課題に対処するためにUnity Catalogを使用しています。
Watch: Transforming Credit Analytics With a Compliant Lakehouse at Rabobank
Arctic Wolf は、顧客のために疑わしい脅威アクターを調査するためのMDRパイプラインを強化し、データサイロを排除するためにDatabricksを使用しています。
Watch: How Arctic Wolf Modernizes Cloud Security and Enhances Threat Detection with Databricks
Marvell は、AI駆動型ソリューションを強化するためにDatabricks Data Intelligence Platformを活用しており、セキュアでコンプライアンスに準拠し、透明性の高いデータおよびAIワークフローのための堅牢なフレームワークを提供しています。特に、Unity Catalogは、品質、セキュリティ、リネージ、ガバナンスのガードレールを備えたデータおよびAIアセットの中央集権的な管理を保証します。
Watch: Semiconductor AI Success: Marvell’s Data + AI Governance
Nubank は、大規模なデータ環境のニーズに対応するためにUnity Catalogに移行しました。これにより、データガバナンス機能が向上し、セキュリティ対策が強化され、同社の多くの ユーザーベースにとってより使いやすいエクスペリエンスが実現し、最終的にはNubankの広範なデータリソースのより良い管理と活用につながりました。
Watch: Unity Catalog を使用したガバナンス、セキュリティ、ユーザーエクスペリエンスの向上：Nubank の事例
Amgen は、構造化データにおけるガバナンスの事実上の標準として Databricks を採用し、トレーサビリティの向上、アクセス標準の一貫性、包括的な監査を備えた、統合されたセキュアなアクセス制御システムを確立しました。
Watch: Databricks を活用した Amgen におけるマルチモーダルデータのデータガバナンスの変革
Hinge Health は、柔軟性とコラボレーションを犠牲にすることなく、HIPAA コンプライアンスをサポートするために、きめ細かなアクセス制御をデプロイするために Unity Catalog を活用しています。
Watch: Hinge Health における HIPAA：きめ細かなアクセス制御によるシンプルな PHI ガバナンス
Schiphol Group は、標準的なセットアップから Unity Catalog の高度な機能へと移行し、データオペレーションを強化するために Databricks を利用しています。
Watch: Schiphol Group の Unity Catalog への変革
PepsiCo は、Unity Catalog の下でデータと AI のアセットを統合し、Databricks 以外のチームでも安全なコラボレーションを可能にしています。
Watch: Unity Catalog Open API を活用した PepsiCo におけるセキュアでスケーラブルなデータガバナンスの実現
Atlassian は、きめ細かなガバナンスのために Unity Catalog を活用し、大規模な行レベルおよび列レベルのセキュリティを可能にしています。
Watch: Atlassian におけるデータガバナンスとアクセスの再考
PicPay は、Unity Catalog を使用してメタデータ管理を一元化し、規制コンプライアンスをサポートし、複数のプラットフォームにわたるデータアクセスを制御しています。
Watch: データガバナンスのスケーリング：Unity Catalog が Picpay のデータガバナンス戦略をどのように強化しているか
National Australia Bank は、データを戦略的イネーブラーとして位置付けることで、データと AI の戦略を再構築するために Databricks を利用しています。Unity Catalog、Serverless、Gen AI、および Lakeflow が、主要なアーキテクチャ、セキュリティ、およびガバナンス機能を支えています。
Watch: NAB におけるデータインテリジェンスのスケーリング：イノベーションとエンタープライズグレードのガバナンスのバランス
Databricks 101: 実践入門
データエンジニアリングとストリーミング
Adobe は、Apache Spark Streaming と Delta Lake を、複数のリージョンとクラウドにわたる 25 以上の Databricks デプロイメントと共に活用し、リアルタイム顧客データプラットフォームで毎日テラバイトのデータを処理し、毎秒 100 万件以上のレコードを処理しています。
Watch: Spark Streaming & Delta Lake を使用したアイデンティティグラフの取り込みを毎秒 100 万イベントにスケーリング
HP Inc. は、Databricks のサーバーレスコンピューティングと Lakeflow Declarative Pipelines を使用して Adobe Analytics データ取り込みを合理化し、運用をより迅速、安価、かつ容易にしています。
Watch: サーバーレスが新しい「イージーボタン」に：HP Inc. がサーバーレスを使用してデータパイプラインをターボチャージした方法
SEGA は、複雑なストリーミングパイプラインを簡素化するために Lakeflow Declarative Pipelines を採用し、自動スキーマ進化、シンプルなデータ品質管理、およびシームレスなストリーミング信頼性をサポートしています。
Watch: ストリーミングパワーの解放：SEGA が Lakeflow Declarative Pipelines で勝利する方法
Zillow は、スケーラブルで本番グレードのデータ品質を強制するために Databricks Lakeflow Declarative Pipelines を使用しています。
Watch: Zillow におけるデータ品質のスケーリング：Databricks でのデータ品質システムの移行と強化
Elliptic は、Structured Streaming、Delta Lake、およびその他の Databricks ソリューションを利用して、ユーザー向け分析の提供方法を根本的に変更し、速度とスケーラビリティを向上させるだけでなく、分析が運用システムの精度とインテリジェンスを直接強化できるようにしています。
Watch: クリプトを大規模に：リアルタイムブロックチェーンデータのためのコスト効率が高く高性能なプラットフォームの構築
Barracuda’s XDR は、セキュリティ分析プラットフォームの基盤として Databricks を採用し、従来の SIEM ツールからデカップリングするだけでなく、より大きな制御と柔軟性を実現しました。同社は Lakeflow Declarative Pipelines、Spark Structured Streaming、および detection-as-code CI/CD パイプラインを活用して、スケーラビリティ、精度、およびコスト効率を向上させたリアルタイム検出エンジンを構築しました。
Watch: Databricks が Barracuda XDR におけるリアルタイム脅威検出をどのように強化しているか
Insulet は、Databricks AI ソリューションを活用してコードを修正し、複雑なクエリの作成を支援しています。Apache Spark™ と Databricks の統合は、セットアップを簡素化しコストを削減する一方で、Databricks Lakeflow Connect はリアルタイム更新を可能にします。
Watch: コードからインサイトへ：高度なインフラストラクチャと AI 機能の活用
Earnin は、Lakeflow Declarative Pipelines と Databricks AI/BI を活用して GenAI オブザーバビリティプラットフォームを構築しています。
Watch: カスタマーケアにおける GenAI オブザーバビリティ
DraftKings は、Spark Structured Streaming、Apache Kafka、および Databricks Dashboards を使用して、生のシミュレーション出力を実行可能なデータに変換し、価格設定のきめ細かな制御を可能にし、より正確なオッズ、より効率的なスポーツブック、および向上した顧客エクスペリエンスを実現しています。
Watch: Spark Structured Streaming を使用したリアルタイムスポーツモデルインサイトの構築
Lennox は、Databricks Data Intelligence Platform 上の Apache Spark や Delta Lake を含むいくつかのツールを使用して、HVAC 設置からのリアルタイムデータを分析し、設計仕様と現場パフォーマンスの間の矛盾を特定し、エンジニアがアルゴリズムを最適化し、非効率性を削減し、顧客満足度を向上できるようにしています。
Watch: エンジニアリングのための Genie：データと AI を使用した HVAC 設計と運用インサイトの最適化
Bayada は、Snowflake やその他のシステムを Databricks 搭載のエンタープライズデータプラットフォームに統合しました。これにより、データ処理時間が 35% 短縮され、レポートの精度が向上し、照合作業が 40% 削減され、運用コストが 20% 削減され、リアルタイム分析を使用して効率が 15% 向上すると予想されています。
Watch: Bayada の Snowflake から Databricks への移行：速度と効率のためのデータ変換
Quantum Capital Group は、Delta テーブル、Apache Spark™ SQL、および Unity Catalog を使用して、独自の評価モデルを強化し、複雑なワークフローを自動化するゴールデンデータセットを構築しています。Databricks を使用すると、データはシームレスにキュレーション、エンリッチ、および配布され、内部および外部のステークホルダーに、セキュアで管理されたスケーラブルな方法で提供されます。
Watch: 投資決定のリスク低減：Databricks を活用した QCG のよりスマートなディール評価プロセス
Stack Overflowは、Databricks Asset Bundles（DAB）を使用して、スケーラブルで効率的なパイプライン展開のためにデータエンジニアリングワークフローを最適化しています。
視聴はこちら： Databricks Asset Bundlesの活用：Stack Overflowにおけるパイプライン管理の変革
The Global Water Security Centerは、レイクハウスアーキテクチャ、Auto Loader、Apache Spark™ Streaming、Spatial SQL、H3ジオスパイシャルインデックス、Databricks Liquid Clusteringを使用して、環境科学を数秒で、数営業日ではなく、米国国防総省のための実行可能な洞察に変換しています。同組織はまた、Databricks Workflows、Databricks Asset Bundles、Git、Git Actionsを組み込んで、ワークスペース全体でCI/CDをサポートしています。
視聴はこちら： 数日から数秒へ — 大規模ジオスパイシャルデータセットのクエリ時間を99%削減
Bradesco Bankは、Databricks Data Intelligence Platformを使用して、新しい社内カスタマーデータプラットフォームを強化しています。UniformやLakeflow Declarative Pipelinesなどのツールを使用することで、同社はデータの整合性を向上させ、レイテンシと処理時間を削減し、そして最も重要なことに、個人の生産性とビジネスの俊敏性を向上させています。
視聴はこちら： Lakeflow Declarative Pipelinesによる顧客プロセスの変革と生産性の向上
Globe Telecom は、Databricks Workflowに依存して、断片化されたプロセスから統合されたスケーラブルなシステムへの移行を実現しています。例えば、自動化されたパイプラインを構築することで、モデル開発、推論、監視が合理化され、本番環境での信頼性が確保されます。
視聴はこちら： MLOpsのバックボーンとしてのDatabricks：オーケストレーションから推論まで
Delaware BeLux は、Databricks Lakeflow Connectを活用して、データ損失やデータ品質の問題を回避するために複雑なアーキテクチャを介さずに直接ソースからデータを抽出し、より効率的でインテリジェントなデータプロビジョニングを推進しています。
視聴はこちら： Lakeflow Connect：複雑なイベント駆動型アーキテクチャのためのゲームチェンジャー
DigiCertは、Apache Spark™を並列処理に、Structured Streamingをリアルタイムの取り込みと重複排除に使用しています。また、Deltaテーブルをデータの信頼性のために、プールとジョブをコスト最適化とデータの鮮度、正確性、コスト効率の維持に使用しています。
視聴はこちら： セールスインテリジェンスのスーパーチャージ：Structured Streamingによる数十億件のイベント処理
Porsche Holdingは、Lakeflow Connectを採用し、専用のCRMおよびデータサイエンスチームが、データ取り込み統合に貴重な時間を費やすのではなく、イノベーションを支援するためのコアワークにより生産的に集中できるようにしました。
視聴はこちら： Lakeflow Connectによる新しい自動車体験を推進するための顧客データの統合
Mastercardは、Delta Lakeを実装してデータパイプラインを 最適化し、クエリ時間を80%削減し、ストレージスペースを70%削減しました。同社はまた、Databricks Workflowsを使用して複数のクラスターで計算集約的なパイプラインを実行し、処理時間を数ヶ月から数日に大幅に短縮しました。
視聴はこちら： データエンジニアリングパイプラインのスケーリング：クレジットカード取引データの機械学習準備
United Airlinesは、ImpetusおよびDatabricksと協力し、Apache Spark™ベースの処理を含む、10分未満で2000万行以上のデータを分析しました。これには、異常を最小限に抑えるための自動化されたヘルスチェックと、スケーラブルでユーザーフレンドリーな収益予測ダッシュボードが含まれ、最終的に運用コストを50%削減し、データから洞察までのワークフローを加速させました。
視聴はこちら： リアルタイム学習と分析：DatabricksによるSWIMデータ取り込みが状況認識と意思決定速度をもたらす
CK Deltaは、Lakeflow Declarative Pipelines上にストリーミングパイプラインを構築し、Databricks Dashboardsに直接接続して、ステークホルダーに運用メトリクスに関する即時の洞察を提供しました。
視聴はこちら： IoTデバイスの監視とレポートのためのリアルタイム分析パイプライン
Swiggyは、Databricks LakehouseアーキテクチャとUnity Catalogを使用して、需要予測、ルート最適化、パーソナライズされた推奨事項、予測配信SLA、およびGenerative AIユースケースなどの重要なAIアプリケーションを強化しています。
視聴はこちら： オープンでスケーラブルかつセキュアなデータプラットフォームがSwiggyのAIによるクイックコマースをどのように強化しているか
データレイクハウスアーキテクチャと実装
T-Mobileは、Databricksをクロスプラットフォーム相互運用性の中心的なハブとし、Unity CatalogとIceberg REST APIを介したシームレスなSnowflake統合を可能にしました。この柔軟でベンダーニュートラルなアーキテクチャは、パフォーマンスやセキュリティを損なうことなく、DatabricksとSnowflakeをブリッジしました。
視聴はこちら： サイロの打破：IcebergとUnity CatalogによるDatabricks-Snowflake相互運用の実現
Bayer’s Consumer Health部門は、Databricks Data Intelligence Platformを活用して、再利用可能なコアデータ資産とスケーラブルなデータ製品を開発しました。このグローバルに分散されたプラットフォームは、コスト効率の高いダッシュボード、アドホック分析、機械学習およびAIソリューションをサポートし、世界中の数千人のステークホルダーに力を与えています。
視聴は こちら： すべての人への洞察 — Bayer Consumer Healthのセルフサービス分析ジャーニーを大規模に
Barclaysは、Databricks Lakehouseをフレームワークで活用し、FinCrime監視に不可欠なデータ柔軟性とACIDトランザクション保証の両方を達成しています。このフレームワークは、異常検出、パターン認識、予測分析のための高度なMLモデルを組み込み、規制当局が必要とする明確なデータリネージと監査証跡を維持しながら、誤検知を削減し、検出速度を向上させ、規制レポートを加速させました。
視聴はこちら： エンタープライズ金融犯罪検出：FATF、Basel III、およびBSAコンプライアンスのためのレイクハウスフレームワーク
Capital One Financialは、Delta Lakeと最適化モデル、およびDatabricks photonとApache Spark™ Connectを使用して、高機能でコスト効率が高くパフォーマンスの高いセキュリティ情報およびイベント管理ユーザーエクスペリエンスを構築しています。
視聴はこちら： DeltaとDatabricks：パフォーマンスの高いエクサバイトスケールアプリケーションバックエンドとして
Nationwideは、DatabricksのサーバーレステクノロジーとUnity Catalogを活用して、スケーラブルで世界クラスのBIソリューションを構築 しています。AI/BIダッシュボード、Genie、Materialized Views、Lakehouse Federation、Lakehouse Appsなどの主要機能により、ビジネスチームはより迅速でスケーラブルかつスマートな洞察を提供できるようになり、最終的にNationwideは新たなレベルの効率性とビジネスインパクトを解き放つことができました。
視聴はこちら： サーバーレスがNationwideのコスト効率が高く世界クラスのBI構築をどのように可能にしたか
Italgasは、Data Intelligence Platformを展開して、より応答性が高く、効率的で持続可能なガスネットワークを作成しました。Databricks SQLに移行したことで、同社はコストを50%削減し、パフォーマンスを20%向上させました。Italgasは41のML/GenAIモデルを本番環境に展開し、すべてのワークロード（100%）がUnity Catalogによってガバナンスされ、Genie Dashboardsを通じて従業員の80%がセルフサービスBIを利用できるようになりました。
Watch: Italgas’ AI Factory and the Future of Gas Distribution
DoorDashは、顧客プロファイルの一元化と管理の基盤となる「DoorDash Customer 360 Data Store」を構築するためにDelta Lakeを活用しています。これにより、ターゲティングとパーソナライズされた顧客体験が可能になります。
Watch: Doordash Customer 360 Data Store and Its Evolution to Become an Entity Management Framework
DoorDashは、過剰なデータ移動を排除し、シームレスな統合とクエリエンジンのレイヤー統合を実現し、クエリパフォーマンスを最適化し、さまざまなコンピューティングプラットフォーム全体で使用される統一メタデータカタログを作成するためにDatabricksを採用しました。
Watch: Iceberg Table Format Adoption and Unified Metadata Catalog Implementation in Lakehouse Platform
テキサス・レンジャーズは、競争の激しい野球の世界で一歩先を行くためにDatabricksを導入しました。
Watch: How the Texas Rangers Use a Unified Data Platform to Drive World Class Baseball Analytics
Riskifiedは、次世代のレイクハウスを構築するために、DatabricksのネイティブApache Iceberg™サポートとUnity Catalogを活用しています。
Watch: Breaking the Ice(berg): Riskified’s Journey to its Next-Generation Lakehouse
HelloFreshは、メタデータの保存とテーブル管理のために、Apache Iceberg™ RESTカタログとしてUnity Catalogを使用しています。
Watch: Apache Iceberg™ with Unity Catalog at HelloFresh
Bagelcodeは 、ETLパイプラインの再設計、パーティション化されたテーブルログの最適化、および最小限の中断でのシームレスな移行を実行するためにDelta Lakeを利用しています。この取り組みにより、ガバナンスが向上し、管理が簡素化され、Unity Catalogの高度な機能が解放されました。Bagelcodeはまた、Genie RoomとSlackを統合して自然言語クエリを可能にし、意思決定と運用効率を加速させています。そしてUnity Catalogは、ガバナンスとイノベーションを向上させ、データエコシステムに革命をもたらしています。
Watch: Embracing Unity Catalog and Empowering Innovation With Genie Room
Boschは、Databricksをコアデータプラットフォームとして導入しました。中央データレイクハウスは、dbtやLLMなどの変革的なコンポーネントとシームレスに統合され、複雑なサプライチェーンプロセス全体で実行可能なインサイトと運用上の卓越性を推進します。
Watch: End-to-End Interoperable Data Platform: How Bosch Leverages Databricks Supply Chain Consolidation
Games24x7は、Databricks Apache Spark™、Delta Lake、UC、MLflow、Databricks SQLを使用してコストを20%削減し、データ民主化を通じてビジネス価値を解放しています。同社は、EventEcho（Games24x7の中核市場でのユーザー獲得を5%増加させたデジタルキャンペーン最適化プラットフォーム）を含むいくつかのデータ製品をDatabricks上に構築しました。
Watch: Games24x7's Revolutionizing Online Skill Gaming With Databricks
Tonalは、ユーザーのフィットネスへの願望を捉える新しい優先オプションを導入した4部構成のソリューションであるTraining Goal（TG）エコシステム内で、Apache Spark™、MLflow、およびWorkflowsを活用しています。Databricksを使用することで、同社はTGメトリクスを計算し、モデル開発を管理し、データパイプラインをオーケストレーションして、スケーラビリティ、信頼性、そしてメンバーが進捗状況を追跡するためのより有意義でパーソナライズされた方法をサポートしています。
Watch: Empowering Progress: Building a Personalized Training Goal Ecosystem with Databricks
Disneyは、liquid clustering、dynamic file pruningを備えたPhoton、Deltaのidentity column、Unity Catalogなどの最先端のDatabricks機能を利用して、Foundational Medallionを構築しています。これは、同社が大規模なデータを管理する方法を再定義するアーキテクチャの基盤です。
Watch: Disney's Foundational Medallion: A Journey Into Next-Generation Data Architecture
Supercellは、スケーラブルでプライバシーに準拠したリアルタイムインサイトのためのデータプラットフォームを構築するために、DatabricksおよびSnowplowと提携しています。
Watch: Leveling Up Gaming Analytics: How Supercell Evolved Player Experiences With Snowplow and Databricks
Nasdaqは、断片化されたシステムから統一されたプラットフォームへの移行のためにDatabricksを使用しています。
Watch: How We Transformed Two Businesses With Databricks as the Cornerstone
Bayer’s Consumer Health部門は、再利用可能なコアデータ資産とスケーラブルなデータ製品を開発するためにDatabricks Platformを利用しました。このグローバルに分散されたプラットフォームは、コスト効率の高いダッシュボード、アドホック分析、機械学習およびAIソリューションをサポートし、世界中の何千ものステークホルダーに力を与えています。
Watch: Insights for All — Bayer Consumer Health’s Journey on Self-Service Analytics at Scale
Dow Inc.は、運用効率を向上させながら二酸化炭素排出量を追跡および削減する能力を変革するためにDatabricksプラットフォームを実装しました。これにより、メンテナンスの最適化とダウンタイムの削減を通じて大幅なコスト削減が実現しました。
Watch: Manufacturing Cleaner: How Data Intelligence Cuts Carbon, Not Profits
Michelinは、2026年までにエネルギー消費量を3%削減するという野心的な戦略を達成するためにDatabricksを活用しています。
Watch: Manufacturing Cleaner: How Data Intelligence Cuts Carbon, Not Profits
Adobeは、10PBを超えるセキュリティデータ全体でのスケーラブルなリアルタイム脅威検出のために、洗練されたデータセキュリティアーキテクチャとOpen Cybersecurity Schema Frameworkとともに、Databricksセキュリティレイクハウスを使用しています。
Watch: Adobe’s Security Lakehouse: OCSF, Data Efficiency and Threat Detection at Scale
ThredUpは、データ管理を改善し、分析、機械学習、リアルタイムの意思決定を強化するためにDelta LakeとUnity Catalogを採用しました。
Watch: ThredUp’s Journey with Databricks: Modernizing Our Data Infrastructure
P&Gは、レイクハウスアーキテクチャの有効化を通じて、データガバナンスを強化し、データ冗長性を削減し、開発者エクスペリエンスを向上させるためにUnity Catalogを実装しました。
Watch: Unlocking Enterprise Potential: Key Insights from P&G's Deployment of Unity Catalog at Scale
Eli Lilly and Companyは、さまざまなペルソナがサイトおよびグローバルで使用する変革的なデータ製品の基盤を築く、Global Manufacturing Data Fabric（GMDF）を構築するためにDatabricksと提携しています。
Watch: Transforming Bio-Pharma Manufacturing: Eli Lilly's Data-Driven Journey With Databricks
Boeingは、年間450万件以上の重要な航空情報（NOTAM）を処理し、商業航空の75%を支えるJeppesen Smart NOTAMsシステムをサポートするために、MLflow、GenAI、Delta Sharingのテクノロジーを活用しています。これは、航空安全における複合AIの力を実証しています。
視聴はこちら: Smart Data, Smarter Vehicles: 交通の未来のための基盤構築
Health Catalystは、Databricksを使用してCI/CD戦略を変革しています。現在、Databricks Asset Bundlesは、医療データおよび分析プロバイダーの俊敏性と効率性を高め、顧客ワークスペースとHealth Catalystのコアプラットフォーム全体でのデプロイメントを合理化し、洞察を得るまでの時間を短縮し、継続的なイノベーションを推進しています。
視聴はこちら: 成功への処方箋: DABを活用して迅速なデプロイメントとより良い患者アウトカムを実現
Epsilon Data Managementは、Delta Lake、Unity Catalog、MLflow、LLMエンドポイントを使用して、大量のデータを処理し、データ重複を削減し、リネージの可視性を向上させ、データサイエンスとAIを加速し、プライバシーを保護した方法でEpsilonプラットフォーム全体で新しいデータを即座に利用できるようにしています。
視聴はこちら: AIがEpsilonのID戦略を強化: Databricks上の統合マーケティングプラットフォーム
Pella Corporationは、Databricksソリューション（liquid clustering、Unity Catalog内のマネージドスキーマ/テーブル、BI分析ダッシュボードなど）を使用して、パフォーマンスの最適化とコスト削減を推進しています。例えば、ワークフロー/ジョブデプロイメントのためのDatabricks Asset Bundlesにより、年間3万ドル以上の大幅なコスト削減が実現しました。
視聴はこちら: Pella Next Generation: コスト削減のための最適化技術と自動デプロイメントの実装
Kaizen Gamingは、Unity Catalogを使用して、新しく再設計されたクラウドアーキテクチャにおけるガバナンスとセキュリティを確保しています。Delta SharingとDBx Asset Bundlesも移行を簡素化し、迅速な洞察、改善されたコスト管理、およびオンボーディング時間の短縮につながりました。
視聴はこちら: Kaizenのクラ ウドデータレイクの未来に向けた再設計
LSportsは、Apache Iceberg™を採用して最新のレイクハウスアーキテクチャを構築し、Databricksの高度なIcebergサポートを活用してそれを次のレベルに引き上げています。
視聴はこちら: Icebergの力を解き放つ: Databricks上の統合レイクハウスへの道のり
データ共有とコラボレーション
Dun & Bradstreetは、Delta Sharingに依存して、マスターデータのセキュアでリアルタイムなエンタープライズ全体への配布を可能にし、すべてのシステムが一貫性のある信頼できる基盤から動作することを保証しています。
視聴はこちら: Databricks、Delta Sharing、Dun & BradstreetによるモダンMDMのスケーリング
Procoreは、Delta Sharingとレイクハウスアーキテクチャを使用して、顧客とビジネスにゲームを変えるような成果をもたらしています。これには、データ専門家がデータ資産の可能性を最大限に引き出し、意味のあるビジネス成果を推進することが含まれます。
視聴はこちら: サイトからインサイトへ: Delta Sharingによる建設分析の推進
Sleep Numberは、Unity CatalogとDelta Sharingをデプロイして、AWS、Azure、GCPなどの複数のクラウ ド環境にまたがるDatabricksワークスペースとアカウント間で匿名化されたデータセットの共有を促進しています。これにより、データセキュリティとプライバシー基準への準拠を確保しながら、洞察の取得を加速できます。
視聴はこちら: DatabricksとDelta Sharingによる睡眠科学研究の実現
FreeWheel（Comcast社）は、Databricks Clean Roomsを選択し、k-匿名化制約と差分プライバシーをプログラムで強制することで、セキュアで柔軟なデータ探索を可能にしています。
視聴はこちら: テレビ視聴インサイトの解明: Clean Roomsによるプライバシー準拠のデータ共有
HPの3Dプリント部門は、Delta Sharing、Unity Catalog、AI/BIダッシュボードを使用して、データ共有と分析のためのセキュアでスケーラブルなソリューションを提供し、Databricksを利用していない顧客でもシームレスなデータアクセスを可能にしています。
視聴はこちら: HPがDelta Sharingを使用して3Dプリントサプライチェーンを最適化する方法
Walmartは、Databricks Delta Sharing上にCloud Feedsを構築し、顧客がバックグラウンドでそれを実現するための専用の技術チームなしで、はるかに少ない労力でデータに簡単にアクセスできるようにしました。
視聴はこちら: Walmartによるクラウド間データ共有: Delta Sharingによるオムニチャネル販売データへの直接アクセス
Deep Syncは、Databricks Lakehouseを活用して、米国の世帯の98%以上の最も正確で最新の属性データを含むIDスパインを管理しています。
視聴はこちら: Delta SharingとData Clean Roomsによるデータ収益化
Danoneは、Delta Sharingを使用して、従来のハブアンドスポークモデルから、より効率的でスケーラブルなデータ共有アプローチへの移行を支援しており、これは地域やプラットフォーム間でシームレスに機能しました。
視聴はこちら: DanoneがDelta Sharingでグローバルデータ共有を強化した方法
Komodo Healthは、Delta Sharingを使用して、患者のプライバシーを侵害することなく、匿名化された縦断的患者データを使用するなど、ライフサイエンスエコシステム全体で新しい機会を解き放っています。
視聴はこちら: データ共有がヘルスケアを変革する方法: リアルワールドインサイト
Intuitは、Databricks Clean Roomsを活用して、セキュアでプライバシーに配慮したレンディングマーケットプレイスを作成し、中小企業向け融資パートナーが機密性の高いデータ資産に対して分析を実行し、ML/AIワークフローをデプロイできるようにしています。
視聴はこちら: Intuitのプライバシーに配慮したレンディングマーケットプレイス: Databricks Clean Roomsの活用
Mercedes-Benzは、Databricksソリューション（Delta Sharingを含む）に依存して、Mercedes-Benz Data PlatformsをAWSとAzureで開発するチームに統一された開発エクスペリエンスを提供しています。
視聴はこちら: Delta SharingとUniFormによるクロスクラウドデータメッシュ（Mercedes-Benz）
データ戦略
Goldman Sachsは、Legend LakehouseでDatabricksを使用して、高品質でガバナンスされたデータを大規模に提供しています。Apache IcebergとUnity Catalogは、プラットフォームの相互運用性とベンダーニュートラル性を保証しました。Unity Catalogは、同社のデータ契約に沿った堅牢な権限システムも提供し、プロデューサーとコンシューマーのワークスペース全体で一貫したアクセス制御を保証します。
視聴はこちら: データガバナンスのためのGoldman SachsのLegend Lakehouseから学ぶ
FIS Global、PicPay、HSBCなどの大手銀行は、Databricks を活用して新しい収益機会を発見し、顧客との関係を深め、市場リーチを拡大しています。
視聴はこちら: 成功のスケーリング: 銀行がデータとAIで成長をどのように実現しているか
Alabama Power Company は、リアルタイムデータと予測分析を組み合わせたアプリケーションを開発し、信頼性、効率性、顧客サービスを向上させるなど、グリッド管理と嵐への備えを近代化するためにDatabricksを使用しています。ご覧ください: 近代化する重要インフラストラクチャ：原子力およびユーティリティ業務におけるAIとデータ主導のソリューション
Second Dinnerは、パーソナライズされた応答性の高いゲームプレイ体験を大規模にサポートするために、DatabricksでリアルタイムのFeature Servingを実装しました。
ご覧ください: ゲームにおけるデータとAIの実際のユースケース
Seven West Media は、AI主導のユースケースの立ち上げを加速し、イノベーションを促進し、市場投入までの時間を短縮するためにDatabricksを使用しています。
ご覧ください: Databricks AI FactoryがSeven West Mediaを変革
Rheemは、組織全 体での迅速なデータ製品開発と効率的なデータ共有のためにDatabricksに依存しています。これにより、販売、調達、サービス、運用全体で大幅なビジネス価値がアンロックされ、意思決定と運用効率が向上します。
ご覧ください: Rheemのデータを変革：サイロからDatabricksとUnity Catalogによるスケーラブルなデータレイクハウスへ
Morgan Stanleyは、パフォーマンス、計算精度、規制遵守などを改善するために、Databricksを活用して最も重要な規制計算機（SACCR）の1つをスケーリングしています。
ご覧ください: カウンターパーティ信用リスク（SACCR）の革新 – Morgan StanleyがDatabricksでどのようにスケーリングしたか
Mastercardは、Databricks Clean Rooms（およびより広範なData Intelligence Platform）上に構築された新しいサービスを開発しました。このサービスは、いくつかのDatabricksコンポーネントとMastercardのIPを組み合わせて、データ主導の洞察と付加価値サービスのための進化した方法を提供し、ユニークでスタンドアロンのターンキーサービスを保証します。その結果、複数の関係者が互いの情報に直接アクセスすることなく、機密データで共同作業できる安全な環境が実現しました。
ご覧ください: Mastercardにおけるプライバシーを考慮したデータ洞察の進化
FrieslandCampinaは、グローバルデータプラットフォームでDatabricksを使用して、インパクトの高いユースケースとAI主導の意思決定、およびUnity Catalogによる統合ガバナンスをサポートしています。
ご覧ください: データが酪農を推進：Royal FrieslandCampinaのデータ中心の変革（Databricksを使用）
84.51˚は、データサイエンティストとエンジニアがデータ探索、分析、機械学習オペレーション、オーケストレーション、自動デプロイメント、コラボレーションを行えるように、レイクハウスアーキテクチャを利用しています。
ご覧ください: データ+AIの未来の夢想家を育成する：84.51˚がスキルアップを構築して導入を加速する方法
GovTechは、GovTech Data Platformの中核にDatabricksを採用し、データ成熟度に基づいたデータサービスをステークホルダーに提供できるようにしました。生データからデータ製品まで、多数のデータ資産がすべてDatabricks経由で提供され、データ品質、セキュリティ、ガバナンスなどのデータ管理のベストプラクティスに裏打ちされた、きめ細かなアクセス制御によって実現されています。
ご覧ください: 政府をデータとAIで変革する：シン ガポールGovTechのDatabricksによる道のり
J.P. Morgan Paymentsは、Cash Flow Intelligenceを含む顧客製品を作成するために使用されるデータプラットフォームでDatabricksとAWSソリューションを活用しています。
ご覧ください: 規制産業におけるデータの民主化：J.P. Morgan Paymentsのベストプラクティスと成果
Techcombankは、Databricks Data Intelligence Platformを導入し、50以上のシステムからのデータをより効率的に統合し、ガバナンスを改善し、日々の運用分析パイプラインを合理化し、高度な分析ツールとAIを使用して、顧客により有意義でパーソナライズされた体験を創出しています。
ご覧ください: TechcombankのクラウドとDatabricksを活用した多額の変革
Standard Chartered Bankは、Databricksを使用して従来のSIEMを置き換え、インシデント検出時間の80%削減、脅威調査の92%高速化、コスト35%削減、検出精度の60%向上など、顕著なビジネス成果を達成しています。
ご覧ください: サイバーセキュリティの革新：SCBのセルフマネージドSIEMへの道のり
GM Financialは、Databricksを活用して最先端のクラウド分析プラットフォームを設計・実装し、分散した限定的なデータ機能、高コストのハードウェア、古いソフトウェアなどの課題を克服して、確立された堅牢なデータガバナンスとサイバーセキュリティ対策を備えた統合されたCustomer360ビューを開発しています。
ご覧ください: クラウドデータ近代化によるGM Financialのデータ洞察とバイヤーエクスペリエンスの革新
データウェアハウジング
PacificSource Health Plansは、データと分析のエコシステム全体をレイクハウスに移行しました。
ご覧ください: レガシーSASコードをDatabricks Lakehouseに移行する：その過程で学んだこと
Walmartは、Data Intelligence Platformに依存して、シームレスなデータ統合、高性能分析、ガバナンスされた共有を可能にし、AI/BI Genieを使用してセルフサービス分析を強化し、非技術ユーザーの導入を促進し、最終的に価値実現までの時間を90%削減し、年間コストを560万ドル削減しています。
ご覧ください: Walmartスケールでのセルフサービス品揃えとスペース分析
Rivian Volkswagen Group Technologyは、Unity Catalog、Databricks Apps、Workflows、ネイティブ機能を活用して、単一の真実の情報源を作成し、ガバナンスを合理化し、イノベーションを妨げることなくコンプライアンスを確保しています。また、セマンティクスを活用してAI/BIダッシュボードや下流アプリケーションでの信頼性の高いAI主導のセルフサービスを可能にすることで、そのカタログの価値を最大化しています。
ご覧ください: サイロを打破し、未来を形作る：次世代エコシステムにおけるすべてのためのデータ
PepsiCoは、Databricks SQL serverlessを使用して、古いデータプラットフォームをモダンで統合された中央集権的なデータおよびAI対応プラットフォームに変革しています。このプラットフォームは、ビジネスへの多様なデータ主導の洞察の提供を促進し、運用コストを削減し、全体的なパフォーマンスを向上させます。
ご覧ください: PepsiCoのBI機能を革新する：従来のBIから次世代分析パワーハウスへ
Funplusは、Databricksを活用して、主要な課題に対処し、データエンジニアリングとMLの効率を向上させ、ゲーム開発と運用へのベストプラクティスとその影響を示す、費用対効果が高く効率的なデータプラットフォームを構築しています。
ご覧ください: FunPlusにおけるDatabricksによる費用対効果の高いデータアーキテクチャとAIプラクティス
NCS Australiaは、Databricks SQL、DBT Transformフレームワーク、および革 新的なテスト自動化フレームワークを統合して、パフォーマンスとスケーラビリティを最適化し、データ品質を確保しています。Unity Catalogは、制御を維持しながら洞察を作成できるセルフサービス分析ワークスペースをビジネスユニットに提供します。
視聴はこちら: データ変革の加速：ガバナンス、アジリティ、イノベーションのためのベストプラクティス
Haleonは、Databricks APIとサーバーレスコンピューティングを活用して顧客向けアプリケーションを開発し、運用システムからSAPデータに直接アクセスする際の摩擦を解消すると同時に、パフォーマンス能力を向上させています。Databricksにより、HaleonはAPIコールから3秒未満の応答時間を達成しています。このソリューションの実装により、カスタマーサービスコストが15%削減され、カスタマーサポートチームの生産性が28%向上しました。
視聴はこちら: ビジネスの輝きを創出：次世代アプリケーションのためのDatabricks SQLの活用
世界銀行は、Databricksをコアサービングレイヤーとして統合し、多様なビジネスニーズに対応する統一データプラットフォームを構築しています。Databricks SQLを活用して分析ツールや下流アプリケーションに効率的にデータを提供し、Delta Sharingを使用して安全でコスト効率の高いデータ配布を可能にしています。
視聴はこちら: データ配信の統合：Databricksをエンタープライズサービングレイヤーとして使用する
First Horizon Bankは、Data Intelligence Platformを使用してエンタープライズデータハブを構築し、成長、効率、準備性を推進しており、高度な分析とGenAIの可能性を解き放っています。
視聴はこちら: 銀行のデータ、分析、AIに革命を起こす：Databricksによるエンタープライズデータハブの構築
HP Printは、レイクハウス上のモジュラーでスケーラブルなデータエコシステムに移行し、30〜40%のコスト削減、さまざまなデータコンシューマーおよびETLワークロードのためのスケーラブルで分離されたリソース、そしてさまざまなクエリタイプのパフォーマンス最適化を実現しました。
視聴はこちら: HPのデータプラットフォーム移行ジャーニー：Redshiftからレイクハウスへ
組織でイノベーション、生産性、データインテリジェンスを推進するためにデータとAIをどのように活用できるか、さらにインスピレーションが必要な場合は、2025 Data + AI Summitのオンデマンドのカスタマーセッション200件以上をこちらでご覧ください。
最新のカスタマー事例をご覧になり、データとAIチームがDatabricksソリューションを使用して革新的なデータおよびAIソリューションをどのように構築しているかをご確認ください。
(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事