あなたのデータ、あなたのAI、あなたの未来
AIネイティブ製品の提供方法を発見し、より速い知見を解き放ち、AIやアプリ、エージェントを活用して複雑なワークフローを自動化しましょう。
MLとAIの本番運用を加速
エージェント開発
組み込みのガバナンスとオブザーバビリティにより、基盤モデルと独自のデータおよびモデルを使用して、エージェントワークフローを設計、テスト、デプロイします。
RAGと検索パイプライン
構造化されたテーブルと非構造化文書を組み合わせ、大規模に正確で監査可能なAI回答を支える検索システムを作り出します。
LLMのファインチューニングと評価
独自のデータでモデルをファインチューニングすることで、精度を向上させ、推論コストを削減し、IPと出力の管理を維持できます。
低レイテンシーのリアルタイムアプリ
顧客データのエンリッチメント
生データをアクションにつながる360度の顧客ビューへと転換。より賢明な意思決定を促し、エンゲージメントを向上させます。
リアルタイム不正検出
100ミリ秒未満のレイテンシーで250以上の機械学習特徴量を計算し、不正をリアルタイムで検知 — 専用のストリーミングインフラは不要です。
リアルタイム パーソナライゼーション
包括的なデータを活用して、エンゲージメント、コンバージョン、顧客ロイヤルティを高める動的でパーソナライズされたインタラクションを実現しましょう。
モデルを選択
リソースの最適化
リソースを効果的に分析して割り当て、コストを削減し、チームやシステム全体の生産性をリアルタイムで向上させます。
大規模なモデルサービング
オートスケール Endpoint、A/Bテスト、drift モニタリングにより、あらゆる規模でモデルをデプロイできます — 個別のMLOpsスタックは必要ありません。
需要予測
データドリブンの予測を使用して需要を予測し、無駄を削減し、製品とサービスのタイムリーな提供を保証します。
注目の製品
テクノロジーおよびAIパートナーのエコシステム
Databricksのパートナーは、テクノロジー業界に特化したソリューションとデータツールを提供することで、お客様のイノベーションの加速、コスト削減、データからのより大きな価値の創出を支援します。
関連リソース
Web セミナー
ブログ
ガイド
よくある質問
製品アナリティクスプラットフォームとは、主にソフトウェア アプリケーション内でのユーザーの行動を理解するために使用される専門的なツールであり、製品エクスペリエンスを最適化するために、機能の導入、ユーザーフロー、コンバージョ ン イベントなどに焦点を当てます。
しかし、統合データプラットフォーム上に構築されたSaaSデータ分析戦略は、はるかに広範です。販売、マーケティング、財務、運用データなど、他のすべてのビジネスデータとともに製品データを、単一のガバナンスの効いた環境で一元管理します。
この統合アプローチにより、テクノロジー企業は自社のデータ上でAI、アプリ、エージェントを構築できます。具体的には、これにより、アプリ内行動への注力にとどまらず、正確な顧客360度ビューの構築、AIとMachine Learningの適用によるリアルタイムのパーソナライゼーションの強化、顧客ライフサイクル全体にわたるリテンションの最適化など、包括的なユースケースが可能になります。運用データと分析データにLakebaseとLakehouseのような単一の基盤を使用することで、個別のシステムを管理する際の複雑さとレイテンシーが解消されます。
ソフトウェア企業は、ダッシュボード、レポート、AIの推奨をアプリケーションインターフェースに直接統合することで、組み込みアナリティクスを活用して顧客にインサイトを提供します。このプロセスは、効果的に製品内にインテリジェンスを組み込みます。これにより顧客は、別の分析ポータルに移動することなく、コンテキスト内で重要なデータ知見を確認できるようになります。
ダッシュボードとお客様のデータに基づいて構築されたAIレコメンデーションを組み込むことで、個別のアナリティクススタックを必要とせずに、エンゲージメントを促進し、製品価値を高めることができます。
テクノロジー企業は、自社のデータ上に構築されたAI、アプリ、エージェントの力を活用し、以下のようなデータドリブンなユースケースを通じて、顧客チャーンへのプロアクティブな対処とリテンション強化を実現します：
- リテンションの最適化：データ主導の知見を使用して、解約が発生する前に予測・防止し、意思決定を加速させ、長期的な顧客エンゲージメントを促進します。
- 顧客360と行動セグメンテーション: 顧客行動を分析し、包括的で360度の顧客ビューを作成し、パーソナライズされたキャンペーンを実現しましょう。この戦略は、あらゆるチャンネルにおけるエンゲージメントとコンバージョンの向上に役立ちます。
- ライフタイムバリューモデリング：顧客生涯価値をモデル化してビジネス戦略の指針とし、支出を最適化して、価値の高いセグメント全体でエンゲージメントを高めます。
- 次善策モデル：AIモデルと機械学習モデルをデータに適用し、各顧客に最適なアクションを推奨することで、コンバージョンとライフタイムバリューを向上させます。
- リアルタイムのパーソナライズ: 包括的なデータを活用して、大規模に動的でパーソナライズされたインタラクションを推進し、エンゲージメント、コンバージョン、顧客ロイヤルティを高めます。