データサイエンス

データサイエンスの大規模な連携

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オープンなレイクハウス基盤に構築されたコラボレーション型の統合データサイエンス環境により、データの準備、モデリング、気づきの共有まで、エンドツーエンドのシームレスなデータサイエンスワークフローを実現。クリーンで信頼性の高いデータへの迅速なアクセス、事前構成されたクラスタ、多言語対応の機能など、データサイエンスチームに最大限の柔軟性を提供します。

背景

データサイエンスのコラボレーションチャート

データサイエンスワークフロー全体におけるコラボレーション

Databricks の Notebook では、Python、R、Scala、SQL などの言語を使用した共同開発、インタラクティブな視覚化によるデータ探索が可能で、新たな気づきを発見できます。また、共同編集、コメント作成、自動バージョニング、Git の統合、ロールベースのアクセス制御により、高い信頼性でのセキュアなコード共有が可能です。

インフラ管理からの解放

ノート PC のデータ許容量やコンピューティング利用枠の制限など、インフラに関する懸念は不要になり、データサイエンスに注力できます。Databricks のプラットフォームでは、ローカル環境からクラウドへの移行、Notebook の自動管理クラスタへの接続が容易で、分析のワークロードを柔軟にスケーリングできます。

Learn to Use Databricks のスクリーンショット

テクノロジーのロゴ

任意のローカル IDE でスケーラブルなコンピューティング

IDE(統合開発環境)の選択肢はさまざまです。Databricks では、任意の IDE の接続が可能です。使い慣れた環境で、無制限のデータストレージとコンピューティングを利用できます。さらに、Databricks で直接使用できる RStudio や JupyterLab が、シームレスなエクスペリエンスを提供します。

データサイエンスのためのデータ供給

Delta Lake は、バッチ、ストリーミング、構造化、非構造化のあらゆるデータを単一システムに集約し、クリーニング、カタログ化します。これにより、組織全体が一元化されたデータストアを使用してデータを探索できるようになります。データ品質の自動チェック機能により、分析の要件に適合する高品質なデータを供給します。データの追加や変換に際しても、バージョニング機能により、コンプライアンス要件に対応します。

タクシーのヒートマップ

新たな気づきの発見と共有

分析をダイナミックダッシュボードに素早く反映し、分析結果を容易に共有、エクスポートできます。ダッシュボードは常に最新の状態で、インタラクティブなクエリの実行も可能です。ロールベースのアクセス制御で、セル、視覚化、Notebook を共有し、HTML や IPython ノートブックなどの複数のフォーマットでエクスポートできます。

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シェル社導入事例

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インベントリ管理をグローバルに最適化

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FINRA 導入事例

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統合データサイエンスワークフローによるセキュアな証券市場

FINRA は、大規模で複雑な SQL コードから、より効果的な Python ベースのデータサイエンスに移行しました。

H&Mグループ
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導入事例

ファッション業界のための機械学習

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背景

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