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                  • パートナー
                    • クラウドプロバイダ
                      Databricks on AWS、Azure、GCP
                      • コンサルティング・SI
                        Databricks の構築・デプロイ、Databricks への移行のエキスパート
                        • 技術パートナー
                          既存のツールをレイクハウスに接続
                          • C&SI パートナー
                            レイクハウスの構築・デプロイメント、レイクハウスへの移行
                            • データパートナー
                              データコンシューマーのエコシステムにアクセス
                              • パートナーソリューション
                                業界・移行のニーズに応じたカスタムソリューション
                                • Databricks で構築
                                  ビジネスの創造・マーケティング・成長
                                • Databricks プラットフォーム
                                  • プラットフォームの概要
                                    データ・分析・AI のための統合プラットフォーム
                                    • データ管理
                                      データの信頼性・セキュリティ・パフォーマンス
                                      • 共有
                                        オープン、セキュア、ゼロコピーでのデータ共有
                                        • データウェアハウジング
                                          バッチ、ストリーミングデータのための ETL とオーケストレーション
                                          • ガバナンス
                                            データ・分析・AI のための統合ガバナンス
                                            • リアルタイム分析
                                              リアルタイム分析、AI、アプリケーションをシンプルに
                                              • 人工知能(AI)
                                                ML と生成 AI アプリケーションの構築とデプロイメント
                                                • データエンジニアリング
                                                  バッチ、ストリーミングデータのための ETL とオーケストレーション
                                                  • BI
                                                    実世界データのインテリジェント分析
                                                    • データサイエンス
                                                      データサイエンスの大規模な連携
                                                    • 統合とデータ
                                                      • マーケットプレイス
                                                        データ、分析、AI のためのオープンマーケットプレイス
                                                        • IDE 統合
                                                          お気に入りの IDE(統合開発環境)でレイクハウスを構築
                                                          • パートナーコネクト
                                                            Databricks エコシステムの検索と統合
                                                          • ご利用料金
                                                            • Databricks のご利用料金
                                                              料金設定、DBU、その他
                                                              • コスト計算ツール
                                                                クラウド利用でのコンピュートコストの試算
                                                              • オープンソース
                                                                • オープンソーステクノロジー
                                                                  プラットフォームを支えるイノベーションをもっと詳しく
                                                                • 業界向け Databricks
                                                                  • 通信
                                                                    • メディア・エンターテイメント
                                                                      • 金融サービス
                                                                        • 官公庁・公共機関
                                                                          • 医療・ライフサイエンス
                                                                            • リテール・消費財
                                                                              • 製造
                                                                                • 全て見る
                                                                                • クロスインダストリーソリューション
                                                                                  • サイバーセキュリティ
                                                                                    • マーケティング
                                                                                    • 移行・デプロイメント
                                                                                      • データの移行
                                                                                        • プロフェッショナルサービス
                                                                                        • ソリューションアクセラレータ
                                                                                          • ソリューションアクセラレータ一覧
                                                                                            成果を加速
                                                                                          • トレーニング・認定試験
                                                                                            • 学習の概要
                                                                                              トレーニング、認定、イベントなどのハブ
                                                                                              • トレーニング概要
                                                                                                ニーズに合わせたカリキュラムを探す
                                                                                                • Databricks アカデミー
                                                                                                  Databricks ラーニングプラットフォームにサインインする
                                                                                                  • 認定
                                                                                                    スキル・認定で差別化を図る
                                                                                                    • 大学との連携
                                                                                                      Databricks を教材として活用
                                                                                                    • イベント
                                                                                                      • DATA+AI サミット
                                                                                                        • Data+AI ワールドツアー
                                                                                                          • Data Intelligence Days
                                                                                                            • イベントカレンダー
                                                                                                            • ブログ・ポッドキャスト
                                                                                                              • Databricks ブログ
                                                                                                                最新情報、製品発表、その他の情報
                                                                                                                • Databricks Mosaic AIリサーチブログ
                                                                                                                  AI世代に関する最新リサーチ
                                                                                                                  • Data Brew ポッドキャスト
                                                                                                                    ご相談・お問い合わせ
                                                                                                                    • ポッドキャスト:Data+AI のチャンピオン
                                                                                                                      イノベーションを支えるデータリーダーのインサイト
                                                                                                                    • お役立ちリソース
                                                                                                                      • カスタマーサポート
                                                                                                                        • ドキュメント
                                                                                                                          • コミュニティ
                                                                                                                          • もっと詳しく
                                                                                                                            • リソースセンター
                                                                                                                              • デモセンター
                                                                                                                              • 企業概要
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                                                                                                                                    • Databricks Ventures
                                                                                                                                      • ご相談・お問い合わせ
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                                                                                                                                            Databricks における Databricks:Unity Catalog でガバナンスへの旅を始める

                                                                                                                                            Unity Catalog を使用して、最大の Databricks ワークスペースを 10 か月で管理されたレイクハウスに変換

                                                                                                                                            Databricks on Databricks: Kicking off the Journey to Governance with Unity Catalog

                                                                                                                                            Published: July 23, 2024

                                                                                                                                            ソリューション1分未満

                                                                                                                                            スアン・ワン、アルパン・ゴーシュ、ナブニート・カプール による投稿

                                                                                                                                            この投稿を共有する

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                                                                                                                                            データガバナンスを実現するために Unity Catalog に移行する理由は何か?

                                                                                                                                            データ移行は難しく、費用もかかります。 そこで私たちは自問しました。すべてのデータを Unity Catalog に移行せずにガバナンスの目標を達成できるだろうか?

                                                                                                                                            私たちはすべてのテーブルを管理するために Databricks のデフォルトの Hive Metastore (HMS) を使用していました。HMS 上に独自のデータガバナンス機能をゼロから構築するのは無駄な作業であり、数四半期の遅れにつながります。 一方、Unity Catalog は、すぐに使用できる非常に大きな価値を提供しました。

                                                                                                                                            • HMS 上のすべてのデータは誰でも読み取ることができました。 UC は、きめ細かなアクセスを安全にサポートします。
                                                                                                                                            • HMS はリネージや監査ログを提供しません。 リネージ サポートは、データ フローを理解し、効果的なデータ ライフサイクル管理を実現するために不可欠です。 監査ログと組み合わせることで、データの変更と伝播に関する可観測性が得られます。
                                                                                                                                            • 製品内検索機能との統合が強化された UC により、ユーザーは高品質なデータに注釈を付けたり、データを発見したりするための優れたエクスペリエンスを実現できます。
                                                                                                                                            • Delta Sharing、クエリ フェデレーション、カタログ バインディングは、セキュリティやコンプライアンスのリスクを生み出すことなく、リージョン間のデータ メッシュを作成するための効果的なオプションを提供します。

                                                                                                                                            Unity Catalog の移行はガバナンス戦略から始まる

                                                                                                                                            大まかに言うと、次の 2 つのパスのいずれかに進むことができます。

                                                                                                                                            • リフトアンドシフト:すべてのスキーマとテーブルをそのままレガシー HMS から UC カタログにコピーし、すべてのユーザーにすべてのデータへの読み取りアクセス権を付与します。 このパスは、短期的には少ない労力で済みます。 しかし、HMS または有機的な成長を動機として、古いデータセットや一貫性のない悪いプラクティスを持ち込むリスクがあります。 クリーンアップのために、その後の複数の大規模な移行が必要になる可能性が高くなります。
                                                                                                                                            • 変革:Unity Catalog でのデータ編成のコア構造を確立しながら、データセットを選択的に移行します。 この道筋は短期的にはより多くの努力を必要としますが、軌道修正の重要な機会を提供します。 その後の増分 (小規模) クリーンアップが必要になる場合があります。

                                                                                                                                            私たちは後者を選びました。 これにより、将来のガバナンス ポリシーを導入するための基礎を築くと同時に、構築に必要な骨組みを提供することができました。 私たちは、デフォルトですべての従業員にアクセスを開放するのではなく、明確なデータ所有権、命名規則、意図的なアクセスを保証する舗装されたパスを可能にするインフラストラクチャを構築しました。

                                                                                                                                            そのような例の 1 つは、事前に選択したカタログ整理戦略です。

                                                                                                                                            カタログ 目的 ガバナンス
                                                                                                                                            ユーザー 個々のユーザースペース(スキーマ)
                                                                                                                                            • デフォルトで非公開
                                                                                                                                            • 30日間の保存期間
                                                                                                                                            • 入社時に自動プロビジョニング
                                                                                                                                            チーム 一緒に働くユーザーのためのコラボレーションスペース
                                                                                                                                            • デフォルトで非公開
                                                                                                                                            • 出生権によるアクセスを可能にする
                                                                                                                                            • 他のチームシステムと統合
                                                                                                                                            統合 チーム間の特定の統合プロジェクトのためのスペース
                                                                                                                                            • デフォルトで非公開
                                                                                                                                            • 関係者へのアクセスを一時的に拡大する「ワンクリック」ワークフロー
                                                                                                                                            • 使用頻度(不足)に基づいて自動クリーニング
                                                                                                                                            メイン 本番運用環境
                                                                                                                                            • データは、品質基準を満たした後に明示的な「プロモーション」を必要とします
                                                                                                                                            • デフォルトでは非公開だが、幅広いアクセスが許可されている

                                                                                                                                            課題

                                                                                                                                            以前に明らかになったように、HMS にはリネージとアクセス制御がないため、社内のデータレイクは時間の経過とともにさらに「データ スワンプ」のようになっていました。 移行に不可欠な 3 つの基本的な質問に対する答えはありませんでした。

                                                                                                                                            • テーブル "foo" の所有者は誰ですか?
                                                                                                                                            • "foo" の上流にあるすべてのテーブルは、すでに新しい場所に移行されていますか?
                                                                                                                                            • 更新する必要があるテーブル "foo" の下流の顧客は誰ですか?

                                                                                                                                            以下のような規模のデータレイクで可視性が欠如していることを想像してください。

                                                                                                                                            さて、4 人のエンジニアリング チームが、専任のプログラム管理サポートなしで 10 か月でこれをやり遂げると想像してください。

                                                                                                                                            アプローチ

                                                                                                                                            移行は、実際には 4 つのフェーズに分けることができます。

                                                                                                                                            フェーズ1: HMS のリネージをアンロックして計画を立てる

                                                                                                                                            私たちは Unity Catalog および Discovery チームと協力して、社内の Databricksワークスペース上に HMS 用のリネージ パイプラインのデータを構築しました。これにより、次のことを確認できました。

                                                                                                                                            A. 誰がいつテーブルを更新したか
                                                                                                                                            B. 誰がいつテーブルから読み取ったか
                                                                                                                                            C. データはダッシュボード、クエリ、ジョブ、ノートブックのどれを介して消費されたか

                                                                                                                                            A により、テーブルの所有者である可能性が最も高い人物を推測することができました。 B と C は、差し迫った移行の「影響範囲」、つまり、通知するすべてのダウンストリーム消費者は誰で、どれがミッションクリティカルかを確立するのに役立ちました。 さらに、B により、データレイク内にどれだけの「古い」データが残っていて、それを単に無視して(最終的には削除して)移行を簡素化できるかを推定できるようになりました。

                                                                                                                                            この可観測性は、全体的な移行作業を見積もり、会社にとって現実的なタイムラインを作成し、チームが投資する必要のあるツール、自動化、ガバナンス ポリシーを通知する上で非常に重要でした。

                                                                                                                                            社内でこの有用性が実証された後、顧客の Unity Catalog 移行を支援するために、一定期間 HMS リネージを有効にするパスを顧客に提供しています。有効にするには、アカウント担当者にお問い合わせください。

                                                                                                                                            フェーズ 2: データ保持を強制して流出を止める

                                                                                                                                            リネージの可観測性により、2 つの重要な知見が明らかになりました。

                                                                                                                                            • データレイクには、しばらく使用されていない「古い」テーブルが大量に存在し、移行する価値がない可能性があります。
                                                                                                                                            • HMS 上の新規テーブル作成率はかなり高かったです。 最終的に Unity Catalog への切り替えを成功させ、移行を成功させるには、これを大幅に (ほぼ 0 まで) 削減する必要がありました。

                                                                                                                                            これらの知見により、私たちはデータ保持インフラストラクチャに先行投資し、次のポリシーを展開することになり、私たちの取り組みがさらに強化されました。

                                                                                                                                            1. 古いデータのガベージコレクション:このポリシーは、リリース直後から、30 日間更新されなかった HMS テーブルをすべて削除しました。 私たちはチームに免除を登録するための猶予期間を与えました。 これにより、「干し草の山」のサイズが大幅に縮小され、データ担当者は実際に重要なデータに集中できるようになりました。
                                                                                                                                            2. HMS に新しいテーブルを作成できない:移行が進行中で会社全体に認識が広まってから 1 四半期後、新しい HMS テーブルの作成を防止するポリシーを導入しました。 この措置により、レガシー メタストアを抑制しながら、新しいテーブルを作成するためにデータ パイプラインを拡張または変更できなくなったため、 HMS 上のデータ パイプラインは実質的に停止されました。

                                                                                                                                            データ保持ポリシーが HMS 内のテーブル総数を 10 か月でゼロに減らす効果
                                                                                                                                            Effect of data retention policies on lowering the total number of tables in HMS to zero in 10 months

                                                                                                                                            これらが整ったことで、私たちはもはや動くターゲットを追いかける必要がなくなりました。

                                                                                                                                            フェーズ 3: セルフサービス追跡ツールを使用して作業を配布する

                                                                                                                                            社内のほとんどの組織では、計画のリズム、実行を追跡するためのプロセス、優先順位や制約が異なります。 小規模なデータ プラットフォーム チームとして、私たちの目標は、調整を最小限に抑え、チームが独自のデータセット移行作業を自信を持って見積もり、調整し、追跡できるようにすることでした。 この目的を達成するために、私たちはリネージの可観測性データをエグゼクティブレベルのダッシュボードに変換し、各チームがデータの作成者と消費者の両方として、重要度順に並べられた未解決の作業を把握できるようにしました。 これにより、マネージャーレベルと個々のコントリビューターレベルにさらにドリルダウンすることができました。 これらは、進行状況を追跡する目的で毎日更新されました。

                                                                                                                                            さらに、データはリーダーボードに集約されたため、リーダーシップは可視性を持ち、必要に応じてプレッシャーをかけることができました。 グローバル トラッキング ダッシュボードは、Unity Catalog に移行された新しいテーブルの場所を消費者が見つけることができる参照テーブルという 2 つの目的も果たしました。

                                                                                                                                            Databricks 組織の人材とプロセスのダイナミクスの管理に重点を置いたことが、成功の重要な原動力でした。 組織はそれぞれ異なり、会社に合わせてアプローチを調整することが成功の鍵です。

                                                                                                                                            フェーズ4: 自動化を使用してロングテールに取り組む

                                                                                                                                            ロングテールを効果的に管理することは、会社のすべてのチーム全体で 2.5K のデータ消費者と 50K を超える消費エンティティによる移行の成否を分けます。 データプロデューサーや小規模なプラットフォームチームに頼って、これらすべての消費者を追跡し、期限までに自分の役割を果たすことは不可能でした。

                                                                                                                                            私たちは、「移行ウィザード」という名前で、データ プロデューサーがテーブルを削除したり、 Unity Catalog のカタログに移行したりできるデータ プラットフォームを構築しました。 プロデューサーは、テーブルパス (新旧) とともに、レガシーテーブルのサポート終了 (EOL) 日や、質問や懸念事項の連絡方法などの運用メタデータを提供しました。

                                                                                                                                            移行ウィザードは、次の操作を行います。

                                                                                                                                            • リネージを活用して消費を検出し、下流のチームに通知します。 この的を絞ったアプローチにより、チームはデータ廃止メッセージを全員に繰り返し送信する必要がなくなりました
                                                                                                                                            • EOL の日に、アクセス権の削除による「論理的な削除」を行い、1 週間後にデータを消去します
                                                                                                                                            • 新しい場所から読み取るレガシ データに応じた DBSQL クエリの自動更新

                                                                                                                                            廃止されたレガシー HMS テーブルを使用したクエリの自動更新の例
                                                                                                                                            Example of the automated update to queries using legacy deprecated HMS tables

                                                                                                                                            したがって、数行の設定で、データプロデューサーは、ダウンストリームの影響を心配することなく、効果的かつ自信を持って移行作業から切り離されました。 自動化は顧客への通知を継続し、廃止トリガーが引かれた後に発見されたクエリの破損に対しても迅速な修正を提供しました。

                                                                                                                                            その後、DBSQL およびノートブック クエリを従来のHMSテーブルから新しい UC 代替テーブルに自動更新する機能が製品に追加され、お客様のUnity Catalogへの移行を支援しました。

                                                                                                                                            着地を成功させる

                                                                                                                                            2024 年 2 月に、 Hive Metastore へのアクセスを削除し、残っているすべてのレガシー データの削除を開始しました。 コミュニケーションと調整の量を考えると、この潜在的に破壊的な変化はスムーズであることが判明しました。 この変更によるインシデントは発生せず、すぐに 「成功」 を宣言することができました。

                                                                                                                                            孤立したジョブを排除することで、下流の消費者が約 3 倍削減されます。 変革的なアプローチを選択することで効率が向上
                                                                                                                                            ~3x reduction in downstream consumers by eliminating orphaned jobs. Efficiency gains from choosing a transformational approach.

                                                                                                                                            変更により失敗した所有されていないジョブをオフにできるようになったため、コスト面でのメリットがすぐに現れました。 暗黙的に非推奨となったダッシュボードは、限界的なコンピュートコストが発生しながらも機能しなくなり、同様に廃止される可能性があります。

                                                                                                                                            重要な目標は、Databricks の顧客が Unity Catalog に移行しやすくするための機能を特定することでした。 Unity Catalog およびその他の製品開発チームは、製品の改善に役立つ広範な実用的なフィードバックを収集しました。 データ プラットフォーム チームは、まもなく顧客に展開されるさまざまな機能のプロトタイプを作成し、提案し、設計しました。

                                                                                                                                            旅は続く

                                                                                                                                            Unity Catalog への移行により、データ担当者の負担が軽減され、データの拡散が大幅に軽減され、新しい機能が利用できるようになりました。 たとえば、マーケティング アナリティクス チームは、廃止されたデータセットのリネージ対応の識別 (および削除) によって管理されるテーブルが 10 分の 1 に削減されたことを確認しました。 一方、アクセス管理の改善とリネージにより、強力なワンクリックアクセス取得パスとアクセス削減の自動化が可能になりました。

                                                                                                                                            詳細については、Data + AI Summit 2024 での統合ガバナンスに関する講演をご覧ください。 このシリーズの今後のブログでは、ガバナンスの決定についてもさらに詳しく説明します。 データガバナンスへの旅の詳細をお楽しみに!

                                                                                                                                            Vinod Marur 氏、Sam Shah 氏、Bruce Wong 氏のリーダーシップとサポート、そして製品エンジニアリング @ Databricks 、特にUnity Catalog とデータブライトンのこの取り組みにおける継続的なパートナーシップに感謝します。

                                                                                                                                            最新の投稿を通知します

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                                                                                                                                            Introducing Collations to Databricks

                                                                                                                                            製品

                                                                                                                                            January 10, 2025/2分で読めます

                                                                                                                                            Databricksにコレーション機能が登場!

                                                                                                                                            DeepSeek R1 on Databricks

                                                                                                                                            お知らせ

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                                                                                                                                            DeepSeek R1 on Databricks

                                                                                                                                            databricks logo
                                                                                                                                            Databricks を選ぶ理由
                                                                                                                                            Databricks を選ぶ理由
                                                                                                                                            • エグゼクティブ向け
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                                                                                                                                            • 全て見る
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                                                                                                                                            • データパートナー
                                                                                                                                            • Databricks で構築
                                                                                                                                            • コンサルティング・SI
                                                                                                                                            • C&SI パートナー
                                                                                                                                            • パートナーソリューション
                                                                                                                                            Databricks を選ぶ理由
                                                                                                                                            • エグゼクティブ向け
                                                                                                                                            • スタートアップ向け
                                                                                                                                            • レイクハウスアーキテクチャ
                                                                                                                                            • Mosaic Research
                                                                                                                                            導入事例
                                                                                                                                            • 全て見る
                                                                                                                                            • 注目の導入事例
                                                                                                                                            パートナー
                                                                                                                                            • クラウドプロバイダ
                                                                                                                                            • 技術パートナー
                                                                                                                                            • データパートナー
                                                                                                                                            • Databricks で構築
                                                                                                                                            • コンサルティング・SI
                                                                                                                                            • C&SI パートナー
                                                                                                                                            • パートナーソリューション
                                                                                                                                            製品
                                                                                                                                            レイクハウスプラットフォーム
                                                                                                                                            • プラットフォーム
                                                                                                                                            • 共有
                                                                                                                                            • データガバナンス
                                                                                                                                            • 人工知能(AI)
                                                                                                                                            • DBRX
                                                                                                                                            • データ管理
                                                                                                                                            • データウェアハウス
                                                                                                                                            • データストリーミング
                                                                                                                                            • データエンジニアリング
                                                                                                                                            • データサイエンス
                                                                                                                                            ご利用料金
                                                                                                                                            • 料金設定の概要
                                                                                                                                            • 料金計算ツール
                                                                                                                                            オープンソース
                                                                                                                                            統合とデータ
                                                                                                                                            • マーケットプレイス
                                                                                                                                            • IDE 統合
                                                                                                                                            • パートナーコネクト
                                                                                                                                            レイクハウスプラットフォーム
                                                                                                                                            • プラットフォーム
                                                                                                                                            • 共有
                                                                                                                                            • データガバナンス
                                                                                                                                            • 人工知能(AI)
                                                                                                                                            • DBRX
                                                                                                                                            • データ管理
                                                                                                                                            • データウェアハウス
                                                                                                                                            • データストリーミング
                                                                                                                                            • データエンジニアリング
                                                                                                                                            • データサイエンス
                                                                                                                                            ご利用料金
                                                                                                                                            • 料金設定の概要
                                                                                                                                            • 料金計算ツール
                                                                                                                                            統合とデータ
                                                                                                                                            • マーケットプレイス
                                                                                                                                            • IDE 統合
                                                                                                                                            • パートナーコネクト
                                                                                                                                            ソリューション
                                                                                                                                            業種別
                                                                                                                                            • 通信
                                                                                                                                            • 金融サービス
                                                                                                                                            • 医療・ライフサイエンス
                                                                                                                                            • 製造
                                                                                                                                            • メディア・エンタメ
                                                                                                                                            • 官公庁・公共機関
                                                                                                                                            • リテール・消費財
                                                                                                                                            • 全て表示
                                                                                                                                            クロスインダストリーソリューション
                                                                                                                                            • サイバーセキュリティ
                                                                                                                                            • マーケティング
                                                                                                                                            データの移行
                                                                                                                                            プロフェッショナルサービス
                                                                                                                                            ソリューションアクセラレータ
                                                                                                                                            業種別
                                                                                                                                            • 通信
                                                                                                                                            • 金融サービス
                                                                                                                                            • 医療・ライフサイエンス
                                                                                                                                            • 製造
                                                                                                                                            • メディア・エンタメ
                                                                                                                                            • 官公庁・公共機関
                                                                                                                                            • リテール・消費財
                                                                                                                                            • 全て表示
                                                                                                                                            クロスインダストリーソリューション
                                                                                                                                            • サイバーセキュリティ
                                                                                                                                            • マーケティング
                                                                                                                                            リソース
                                                                                                                                            ドキュメント
                                                                                                                                            カスタマーサポート
                                                                                                                                            コミュニティ
                                                                                                                                            トレーニング・認定試験
                                                                                                                                            • トレーニング概要
                                                                                                                                            • トレーニング
                                                                                                                                            • 認定
                                                                                                                                            • 大学との連携
                                                                                                                                            • Databricks アカデミー
                                                                                                                                            イベント
                                                                                                                                            • DATA+AI サミット
                                                                                                                                            • Data+AI ワールドツアー
                                                                                                                                            • Data Intelligence Days
                                                                                                                                            • イベントカレンダー
                                                                                                                                            ブログ・ポッドキャスト
                                                                                                                                            • Databricks ブログ
                                                                                                                                            • Databricks Mosaic AIリサーチブログ
                                                                                                                                            • Data Brew ポッドキャスト
                                                                                                                                            • Data+AI のチャンピオンシリーズ
                                                                                                                                            トレーニング・認定試験
                                                                                                                                            • トレーニング概要
                                                                                                                                            • トレーニング
                                                                                                                                            • 認定
                                                                                                                                            • 大学との連携
                                                                                                                                            • Databricks アカデミー
                                                                                                                                            イベント
                                                                                                                                            • DATA+AI サミット
                                                                                                                                            • Data+AI ワールドツアー
                                                                                                                                            • Data Intelligence Days
                                                                                                                                            • イベントカレンダー
                                                                                                                                            ブログ・ポッドキャスト
                                                                                                                                            • Databricks ブログ
                                                                                                                                            • Databricks Mosaic AIリサーチブログ
                                                                                                                                            • Data Brew ポッドキャスト
                                                                                                                                            • Data+AI のチャンピオンシリーズ
                                                                                                                                            企業情報
                                                                                                                                            企業概要
                                                                                                                                            • Databricks について
                                                                                                                                            • 経営陣
                                                                                                                                            • Databricks Ventures
                                                                                                                                            • ご相談・お問い合わせ
                                                                                                                                            採用情報
                                                                                                                                            • 採用情報概要
                                                                                                                                            • 求人情報
                                                                                                                                            プレス・ニュース記事
                                                                                                                                            • ニュースルーム
                                                                                                                                            • 受賞歴と業界評価
                                                                                                                                            セキュリティと信頼
                                                                                                                                            企業概要
                                                                                                                                            • Databricks について
                                                                                                                                            • 経営陣
                                                                                                                                            • Databricks Ventures
                                                                                                                                            • ご相談・お問い合わせ
                                                                                                                                            採用情報
                                                                                                                                            • 採用情報概要
                                                                                                                                            • 求人情報
                                                                                                                                            プレス・ニュース記事
                                                                                                                                            • ニュースルーム
                                                                                                                                            • 受賞歴と業界評価
                                                                                                                                            databricks logo

                                                                                                                                            Databricks Inc.
                                                                                                                                            160 Spear Street, 15th Floor
                                                                                                                                            San Francisco, CA 94105
                                                                                                                                            1-866-330-0121

                                                                                                                                            採用情報

                                                                                                                                            © Databricks 2025. All rights reserved. Apache, Apache Spark, Spark and the Spark logo are trademarks of the Apache Software Foundation.

                                                                                                                                            • プライバシー通知
                                                                                                                                            • |利用規約
                                                                                                                                            • |現代奴隷法に関する声明
                                                                                                                                            • |カリフォルニア州のプライバシー権利
                                                                                                                                            • |プライバシー設定