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クラウドを活用する企業のためのレイクハウス

データ、分析、AI をスケーラブルにサポートする単一の高性能データプラットフォーム

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Next-Generation Products Built on Databricks Lakehouse

Hear from Built on Lakehouse customers Hunters and Kythera Labs as they share about innovating with data, their journey to the Lakehouse, data platform considerations and architecture guidance.

成長スピードが速ければ速いほど、データは複雑になっていきます。Databricks Lakehouse Platform - データ、アナリティクス、AIへのシンプルでコスト効率の高いアプローチにより、何千ものデジタルネイティブ企業やスタートアップ企業の生産性を高めています。
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オープンソースの柔軟性を活用した革新

場所を問わず、いつでもデータを利用できます。ベンダーロックインはありません。Apache Spark™ の開発者がオープンフォーマットと API で構築したレイクハウスです。
オープンソースプロジェクトを見る
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スケーラブルなデータワークロードの構築

Databricks がインフラを自動管理し、さらにストリーミングデータとバッチデータの ETL ワークロードで、信頼性の高い高速なパフォーマンスを可能にします。
データエンジニアリングを見る
Value Action

迅速な知見の抽出

あらゆるデータの取り込み、変換、クエリを 1つの場所で行うことができます。サーバーの管理を不要にし、サーバーレスでオンデマンドに拡張し、最大 12 倍の価格性能を提供します。
Databricks SQL を見る
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ML を活用した次世代アプリの開発

実験から実運用までの機械学習ライフサイクルを高速化します。コラボレーション可能な Notebook、MLflow、MLOps などのツールを活用して生産性を向上させることができます。
ML 機能を見る
Built-On Databricks Programs

ビルトオンプログラム

データドリブンなアプリケーションを湖畔に構築し、Databricksでビジネスの成長を加速させよう

スタートアップのための Databricks

スタートアップ・プログラムですぐに始められる。Databricks で利用できる無料のクレジット、専門家のアドバイス、Go To Market 戦略のサポートを提供します。

詳しく見る

ビルトオン・パートナー

ビルトオンパートナーになると、技術、Go-to-market、共同マーケティングなどの特典を利用でき、リーチを拡大しビジネスを成長させるのに役立ちます。

詳しく見る

Databricksで構築する次世代ビジネス

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Zipline
Grammarly
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Atlassian
butcherbox
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Gousto
Abnormal
Samsara

デジタルネイティブなビジネスのためのソリューションアーキテクチャ

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高パフォーマンス、スケーラブルな ETL パイプライン

エンドツーエンドのデータエンジニアリングと ETL プラットフォームを構築することで、主要なクラウド上で価値のある知見を取得することに集中できるようになります。パイプラインの構築と維持、ETL ワークロードの実行が不要になります。

Delta Live TablesUnity CatalogWorkflows など、実運用に適したツールを活用できる。

・Git との統合、オーケストレーション、データ品質管理などの堅牢な機能を利用できる。

・シンプルなアーキテクチャで、バッチ処理とストリーミング処理を統合し、データパイプラインの開発とテストを効率化。

・Apache Spark、Trino、Presto、Flink などで使用可能なオープンソースのファイルプロトコルである Delta Lake により、データ品質とデータスキップの強化を確保。

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SQL アナリティクスとデータウェアハウス

あらゆるデータの取り込み、変換、クエリを 1つの場所で容易に行うことができます。

・最大 12 倍の価格性能で、あらゆる SQL および BI アプリケーションを大規模に実行し、ガバナンスとセキュリティを確保。

・コンピューティングリソースのロードバランシングとスケーリングを完全に管理し、高い並行処理を実現。

・カスタムビルドコネクタを使用して、オープンフォーマットや API、取り込み、変換、任意のBI ツールを活用できる。

・サーバーレスコンピューティングがリソース管理を削減。

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革新的な機械学習

レイクハウスでの生産性とコラボレーションを向上させて、機械学習とデータサイエンスを加速させます。

・コラボレーションツールやグラスボックスアプローチの AutoML のオプションを活用できる。

・データや機能の準備、処理、管理をセルフサービスで行い、モデルを管理。また、ホストされているフィーチャストアも利用できる。

ML ライフサイクル 実験から本番まで MLflow を通じて標準化し、モデルパラメータ、メトリクス、イテレーションを経時的に追跡可能。

・バッチまたはサーバーレスのリアルタイム REST エンドポイントを使用したモデルのデプロイメント。

Solving Common Data Challenges
技術ガイド

データに関する共通の課題を解決する

スタートアップとデジタルネイティブ企業向け

コスト効率と生産性を向上させながら、規模に応じたデータ活用事例をサポートする方法をご紹介します。アーキテクチャ図、ステップバイステップのソリューション、クイックスタートガイドの恩恵を受けることができます。また、Grammarly、Rivian、ButcherBox、Abnormal Security、Iterable、Ziplineといったリーディングカンパニーによる実際の使用例も紹介されています。

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