データ活用におけるスケーラビリティは喫緊の課題です。企業の成長に伴ってデータは加速度的に膨大・複雑になり、迅速なイノベーションの重要性も高まります。Databricks のレイクハウスプラットフォームは、データ、分析、AI のためのシンプルでコスト効率の高い手段として、数千に及ぶデジタルネイティブな企業の生産性向上に貢献しています。
オープンソースの柔軟性を活用した革新
スケーラブルなデータワークロードの構築
迅速な知見の抽出
ML を活用した次世代アプリの開発
Databricks を使ってみる
技術サポート
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
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 Tables、Unity Catalog、Workflows 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。
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。
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。
Databricksで構築する次世代ビジネス
パートナーおよびプログラム
Databricks プラットフォームから直接、お気に入りのデータおよび AI ツールやサービスを発見し、統合することができます。
業種別ソリューション
次世代の業界リーダーは、Databricks でデータ分析、AIソリューションを構築しています。
