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<rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" version="2.0" xml:base="https://www.databricks.com/jp"><channel><title>Databricks</title><link>https://www.databricks.com/jp</link><description>The Data and AI Company</description><language>ja</language><lastBuildDate>Thu, 27 Aug 2026 06:10:09 GMT</lastBuildDate><image><url>https://www.databricks.com/jp/wp-content/uploads/2019/12/cropped-databricks-icon-32x32.png</url><title>Databricks</title><link>https://www.databricks.com/jp</link><width>32</width><height>32</height></image><item><title>資本市場ファイナンスがバランスシートの収益を保護する方法</title><link>https://www.databricks.com/jp/blog/how-capital-markets-finance-protects-balance-sheet-returns</link><guid isPermaLink="false">https://www.databricks.com/jp/blog/how-capital-markets-finance-protects-balance-sheet-returns</guid><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 20:00:01 GMT</pubDate><description>保険会社は、損失が発生してから数ヶ月後に請求を解決します。アセットマネージャーは、一日の終わりに他者のファンドを値決め（マーク）します。セルサイドには、そのような猶予期...</description><category>業界</category><category>金融サービス</category></item><item><title>エンタープライズデータガバナンスのためのデータガバナンスツールの選定</title><link>https://www.databricks.com/jp/blog/data-governance-tools</link><guid isPermaLink="false">https://www.databricks.com/jp/blog/data-governance-tools</guid><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 16:17:44 GMT</pubDate><description>データガバナンスツールとは、組織がデータ資産をカタログ化、保護、監視、監査し、データの正確性、検出可能性、規制要件への準拠を維持できるように支援するソフトウェアプラットフォームです。データカタログ作成、データリネージの追跡、アクセス制御、コ...</description><category>Data + AIの基盤</category></item><item><title>データメッシュ vs. データファブリック：主な違いとレイクハウスがこの議論をどのように解決するか</title><link>https://www.databricks.com/jp/blog/data-mesh-vs-data-fabric</link><guid isPermaLink="false">https://www.databricks.com/jp/blog/data-mesh-vs-data-fabric</guid><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 16:05:34 GMT</pubDate><description>エグゼクティブの結論：組織 vs. テクノロジーデータメッシュとデータファブリックの選択は、1つの問いにかかっています。それは、「自社の制約は組織的なものか、それとも技術的なものか」という問いです。データメッシュは、ドメインチームがデータを...</description><category>Data + AIの基盤</category></item><item><title>宣言型パターンを使用したレイクハウスにおけるSQL ETLのモダン化</title><link>https://www.databricks.com/jp/blog/modernizing-sql-etl-lakehouse-declarative-patterns</link><guid isPermaLink="false">https://www.databricks.com/jp/blog/modernizing-sql-etl-lakehouse-declarative-patterns</guid><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 15:00:00 GMT</pubDate><description>Databricks は、Lakehouse でのデータウェアハウジングのワークフローに宣言的 ETL を導入し、SQL 実務担当者がすでに使い慣れている作業環境で複雑な変換ロジックを簡単に簡素化できるようにします。これは、Apache...</description><category>プラットフォーム</category></item><item><title>オープンテーブルフォーマットの解説：Iceberg vs. Delta vs. Hudi</title><link>https://www.databricks.com/jp/blog/open-table-formats</link><guid isPermaLink="false">https://www.databricks.com/jp/blog/open-table-formats</guid><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 07:37:09 GMT</pubDate><description>オープンテーブルフォーマットは、オブジェクトストレージ内のデータファイルの上層に位置するメタデータレイヤーであり、データレイクに保存されたデータにACIDトランザクション、スキーマの進化、タイムトラベル機能を追加します。現在、本番環境で使用されている主なオープンテーブルフォーマットはApache...</description><category>Data + AIの基盤</category></item><item><title>ローカルIDEからDatabricksのワークロードを実行、デバッグ、スケール</title><link>https://www.databricks.com/jp/blog/run-debug-and-scale-databricks-workloads-your-local-ide</link><guid isPermaLink="false">https://www.databricks.com/jp/blog/run-debug-and-scale-databricks-workloads-your-local-ide</guid><pubDate>Mon, 24 Aug 2026 17:01:08 GMT</pubDate><description>Databricksワークスペースは、データ分析やデータエンジニアリング向けに専用設計されています。しかし、独自のツールやCursor、Copilot、Claude...</description><category>プラットフォーム</category></item><item><title>DatabricksがAIを活用してインシデント調査を迅速化する方法</title><link>https://www.databricks.com/jp/blog/how-databricks-uses-ai-accelerate-incident-investigation</link><guid isPermaLink="false">https://www.databricks.com/jp/blog/how-databricks-uses-ai-accelerate-incident-investigation</guid><pubDate>Mon, 24 Aug 2026 17:00:00 GMT</pubDate><description>前回のブログ記事では、DatabricksがAIを使用して数千のデータベースをデバッグする方法をご紹介しました。今回は、その続きとして、当社のエンジニアがAIを活用し、70以上のリージョンと3つのクラウドにまたがる1,500以上のKuber...</description><category>エンジニアリング</category></item><item><title>リレーショナルデータベースと非リレーショナルデータベース：最適なデータストアの選び方</title><link>https://www.databricks.com/jp/blog/relational-vs-non-relational-database</link><guid isPermaLink="false">https://www.databricks.com/jp/blog/relational-vs-non-relational-database</guid><pubDate>Mon, 24 Aug 2026 16:56:45 GMT</pubDate><description>リレーショナルデータベースと非リレーショナルデータベースのどちらを選択するかは、データシステムを構築する際にチームが下す最も重要なアーキテクチャ上の決定の1つです。そして、どちらが最適かは、ワークロードが構造化データの整合性を優先するか、そ...</description><category>Data + AIの基盤</category></item><item><title>トランザクション型データベースと分析型データベース：OLTP、OLAP、ハイブリッドの選び方</title><link>https://www.databricks.com/jp/blog/transactional-vs-analytical-database</link><guid isPermaLink="false">https://www.databricks.com/jp/blog/transactional-vs-analytical-database</guid><pubDate>Mon, 24 Aug 2026 16:53:46 GMT</pubDate><description>トランザクションデータベース vs 分析データベース：OLTP、OLAP、またはハイブリッドの選択トランザクションデータベースと分析データベースは、根本的に異なるワークロード向けに設計されています。トランザクションデータベースは、業務システ...</description><category>Data + AIの基盤</category></item><item><title>小売の需要予測をキャンペーンや店舗での実行に連携</title><link>https://www.databricks.com/jp/blog/connecting-retail-demand-planning-campaign-and-store-execution</link><guid isPermaLink="false">https://www.databricks.com/jp/blog/connecting-retail-demand-planning-campaign-and-store-execution</guid><pubDate>Fri, 21 Aug 2026 17:20:00 GMT</pubDate><description>小売・消費財チームは、相互に関連しながらも複雑な業務サイクルの全体にわたって意思決定を行っています。月曜朝のレビューは、売上、在庫、取引数、来店客数、配送などのKPIから始まり、カテゴリーのパフォーマンス、需要予測、キャンペーン計画、店舗で...</description><category>業界</category><category>小売・消費財</category></item></channel></rss>
