製造業を変革する自動化されたワークフローの革命とは？
現代の製造業者にとって、効率化され自動化されたワークフローは、手動データ管理や設備のダウンタイムなどの課題を克服するために不可欠です。自動化されたワークフローを活用し、予測保守を可能にすることで、製造業者は非効率性と廃棄物を減らすリアルタイムの生産洞察を得ることができます。データのサイロ化の排除と分析のスケーリング能力は、より良い意思決定を可能にし、増大する運用データの量をサポートします。データ駆動の風景では、自動化されたワークフローはビジネス成功のために不可欠となり、データ実践者が反応的な問題解決から積極的なイノベーションへとシフトすることを可能にします。 Databricks Workflows は、データ、 分析、AIの統一されたオーケストレーションツールで、ETL、分析、機械学習パイプラインの自動化ワークフローを簡単に定義、管理、監視することで、データチームの増大する要求に対応するのに役立ちます。データインテリジェンスプラットフォームと完全に統合されたWorkflowsは、シンプルなワークフロー定義体験、高
Mosaic AIエージェントフレームワークで自律AIアシスタントを構築する
大規模な言語モデルは、高度な自然言語処理を活用して複雑なタスクを実行することで、私たちがテクノロジーと交流する方法を革新しています。近年では、最先端のLLMモデルが幅広い革新的なアプリケーションを可能にしてきました。昨年は、RAG（Retrieval Augment generation）に向けたシフトが見られ、ユーザーは自組織のデータ（ベクトル埋め込みを通じて）をLLMに供給することで、対話型AIチャットボットを作成しました。 しかし、まだ表面をかすっているだけです。 強力ではありますが、「Retrieval Augment Generation」は私たちのアプリケーションを静的な知識の取得に制限します。 内部データからの質問にだけ答えるのではなく、 行動 も最小限の人間の介入で取る典型的なカスタマーサービスエージェントを想像してみてください。LLMを使用すれば、ユーザーのクエリに対して単に応答するだけでなく、行動する完全自動化された意思決定アプリケーションを作成することができます。可能性は無限大で、内部データ
マネージドAzureリソースへのアウトバウンドアクセスを包括的にカバーするAzure Private Linkの提供開始を発表！
Azure Private LinkがDatabricksサーバーレスおよびMosaic AIモデル提供ワークロード向けに一般提供（GA）となったことをお知らせします！ これにより、Databricks SQL、Jobs、Notebooks、Delta Live Tables、Mosaic AIモデル提供のCPU/GPUエンドポイントから、Azure Data Lake Storage（ADLS）やマネージドAzureリソースへのプライベート接続が可能になります。また、本日、Azure OpenAIやAzure SQLなど、 60以上のAzureファーストパーティリソース への新たなサポートも導入しました。今年初めに発表した DBSQLウェアハウスからAzure Storageへのプライベートリンクサポート に加え、さらに強化された内容となっています。 Azure Private Link は、クラウドストレージ、シークレット、SQLデータベース、AIモデルなどの顧客リソースへのアウトバウンドアクセスにおいて、パ
TealiumとDatabricks：リアルタイムの洞察とAI駆動の顧客体験を提供
TealiumがDatabricksを使用して、リアルタイムのストリーミングCustomer Data Platform（CDP）の要素をどのように動かしているかを学びましょう。このプラットフォームは、クライアントに包括的な顧客洞察を提供し、パーソナライズされたマーケティングと顧客エンゲージメントを可能にします。Databricks Mosaic AIを使用すると、Tealiumは予測的なMLモデルの構築から最新のGenAIアプリのデプロイまで、AIとMLソリューションを安全に構築、デプロイ、評価、管理することができます。
DatabricksのサーバーレスコンピュートでVM起動を7倍高速化
Databricksのサーバーレスコンピュートインフラは、3大クラウドプロバイダー上で毎日数百万台の仮想マシン（VM）を起動・管理しています。この規模で効率的にインフラを運用することは、大きな課題です。本日は、真のサーバーレス体験を実現するための最近の取り組みをご紹介します。これにより、コンピュートリソースだけでなく、Apache SparkクラスタやLLMの提供など、あらゆるデータとAIのワークロードを大規模に処理するための基盤システムが数秒で準備完了します。 私たちの知る限り、これほど多様なデータおよびAIワークロードを大規模に数秒以内で実行できるサーバーレスプラットフォームは他にありません。最大の課題は、VM環境を最適なパフォーマンスでセットアップするための時間とコストにあります。このセットアップには、さまざまなソフトウェアパッケージのインストールだけでなく、実行環境の十分なウォームアップも必要です。たとえば、Databricks Runtime（DBR）では、JVMのJITコンパイラをウォームアップするこ
Xcel Energy：Databricks上でRAGベースのチャットボットを開発
"私たちはMLFlowトレーシングの機能をより深く探求しています。この機能は、パフォーマンスの問題を診断し、カスタマーコールサポートチャットボットからの応答の質を向上させるために重要な役割を果たします。さらに、私たちはいくつかのエキサイティングなプロジェクトに取り組んでいます。これには、私たちの野火LLMのフィードバックループを確立し、エージェントベースのRAGイニシアチブをより多く実装することが含まれます。私たちの目標は、LLMをXcel全体でよりアクセシブルにすることも含まれており、チームがタグ付け、感情分析、その他必要なアプリケーションなどのタスクにそれらを利用できるようにします。"- ブレイク・クラインハンス、シニアデータサイエンティスト、Xcel Energy 序章 Xcel Energy は、 コロラド州、ミシガン州、ミネソタ州、ニューメキシコ州、ノースダコタ州、サウスダコタ州、テキサス州、ウィスコンシン州の8つの州で340万人の電気顧客と190万人の天然ガス顧客にサービスを提供する主要な電気・天然ガ
ビジネスユーザーを支えるセルフサービス型データインテリジェンスの実現
はじめに データは力です。しかし、リテールバンキングにおいては、その力を行動可能なインサイトに変えると同時に、データセキュリティのリスクを慎重に管理することが求められます。金融機関は、機密データを保護しながらも、データの民主化を取り入れて顧客体験を向上させ、リスクを軽減し、イノベーションを推進するというバランスを取らなければなりません。 Sigma Computing は次世代の分析およびビジネスインテリジェンスプラットフォームとして、安全なアプローチを提供し、顧客セグメンテーションからリスク評価までのインサイトを銀行が活用できるようにします。そして、それを実現する際にセキュリティを妥協することはありません。 ここからは、DatabricksとSigma Computingがどのようにこれらの重要なユースケースを支援し、銀行がより賢く、安全な意思決定を行えるようにしているかを掘り下げていきます。 データインテリジェンスは銀行業界の新たな生命線 NubankのようなデジタルバンクやWiseやBrexのようなフィンテ
🏆生成AIワールドカップの受賞者発表🏆
生成AIワールドカップの受賞者を発表します！ このイベントには、18か国以上から1,500人を超えるデータサイエンティストやAIエンジニアが参加しました。さまざまな業界の現実的な課題を解決するための革新的な生成AIソリューションが競い合う場となりました。 参加者たちは、Databricksの最先端技術である Mosaic AI を活用し、Model Serving、Vector Search、Databricks Notebooks、Databricks Appsなどを駆使して革新的なソリューションを構築しました。エントリー作品は、技術的な卓越性、創造性、そしてそれぞれの業界への潜在的な影響を基準に評価されました。 すべての提出物が驚くべき創意工夫を示しましたが、地域ごとに3チームが、現実のGenAI課題への優れたアプローチで際立っていました。ここに、生成AIワールドカップの受賞者を発表いたします！ グランプリとEMEAの勝者 🏆 : Exyte Exyteは、半導体、ライフサイエンス、データセンター産業を専門
AI導入のギャップを埋める：データ＆AI分野の女性リーダーが語る業界トレンドと洞察
急速に進化するAIの世界において、あらゆる業界の企業がその変革力を活用しようとしています。しかし、AIの成功した活用と導入には、単なる技術投資を超えた包括的なアプローチが求められます。最先端の技術を取り入れると同時に、戦略的なスキル開発とのバランスを取ることが必要です。データの質や管理が多くのリーダーにとって重要視される一方で、AI成功のカギとなるのは、しばしば見過ごされがちな「人」の要素です。適切な人材と組織文化を育て、AIの能力を効果的に統合し、大規模に活用できる体制を構築することが重要です。 MITスローン・マネジメント・レビューの最近の研究 によると、C-suite（経営幹部）の94％が技術投資を増やす計画を立てている一方で、そのうちスタッフのスキル向上に焦点を当てた投資はわずか26％に過ぎず、2023年時点で生成AIに関するトレーニングを全従業員に提供している企業は5％にとどまっています。このように、包括的なトレーニングプログラムと継続的な学習文化の重要性が明らかです。これにより、選ばれたプラットフォー
Databricksマネージドのアシスタントの発表
Databricks内で完全にホストおよび管理される Databricks Assistant のパブリックプレビューの提供を発表できることを嬉しく思います！このバージョンでは、AssistantはDatabricks Model Servingを支えるのと同じセキュアなインフラストラクチャを活用し、Databricksがホストするモデルのみを使用します。この強化により、すべてのお客様は、データ処理が確実にDatabricksアカウント内にとどまる形で、AI支援機能の恩恵を最大限に享受できます。 Databricks Assistant Databricks Assistant は、エンタープライズデータのための最高のAI支援生産性ツールを構築することを目指して開発されました。プレビュー以降の採用は驚くべきものでした。Assistantは、Databricksで最も急速に成長している機能の1つとなり、毎週17万人以上のユーザーが、コードの自動生成と修正、エラーのトラブルシューティング、さらには可視化とダッシュボー