本日、6月11日、a Databricks, 、データとAIの会社は、サンフランシスコ(米国)で開催される会社イベントであるデータ+ AIサミットの20225 年版でいくつかのニュースを発表しました US$ 1 億の投資を発表 グローバルなデータおよび AI 教育において、業界全体の人材ギャップを埋め、次世代のエンジニア、アナリスト、データ サイエンティストを準備することを目標としています。.
この投資の一環である取り組みの 1 つは、Databricks プラットフォームの無料版の立ち上げです。これにより、この地域のすべての学生、アマチュア、将来の専門家に、すべての機能への無料アクセスが提供されます データインテリジェンス プラットフォーム Databricks. 。以下の他のハイライトをチェックしてください:
主なニュース:
- Databricks 無料 版: これは、この地域のすべての学生、アマチュア、将来の専門家に、のすべての機能への無料アクセスを提供する新しいオファーです データインテリジェンス プラットフォーム Databricks そして、データテクノロジーと AI に関する知識を加速するための包括的なトレーニングセット。. 続きはこちら.
- Databricks つ: データと AI を世界の隅々まで届ける新しいエクスペリエンスにより、ビジネス ユーザーは、が提供するデータと AI 機能に簡単かつ安全にアクセスできるようになります Data Intelligence Platform.エンタープライズ ユーザーは初めて、AI/BI ダッシュボードと対話し、詳細な調査に基づいて AI/BI Genie を通じて自然言語データについて質問し、関連するダッシュボードを迅速に見つけ、カスタム Databricks および IE アプリケーションを使用できるようになります。すべて、ニーズに合わせて設計されたスタイリッシュでコードフリーの環境にあります。. 続きはこちら.
- エージェント ブリック: 高性能な AI エージェントを作成する新しい自動化された方法であり、ビジネス向けにカスタマイズされています。エージェントのタスクを詳細に説明し、会社のデータを接続するだけです。残りの作業は IEAgent Bricks が行います。ソリューションは、構造化された情報抽出、信頼性の高い知識支援、カスタム テキスト変換、オーケストレーションされたマルチエージェント システムなど、業界の一般的なユースケースに合わせて最適化されています。. 続きはこちら.
- Lakeflow デザイナー:この新しいノーコードETL機能により、技術系ユーザー以外でも、ドラッグアンドドロップのビジュアルインターフェイスと自然言語GenAIウィザードを使用して本番データパイプラインを構築できます.Lakeflow Designerはサポートされています レイクフロー, データ エンジニアが、現在誰もが利用できるビジネス クリティカルなデータをすべて使用して、信頼性の高いデータ パイプラインをより迅速に構築するための統合ソリューション。. 続きはこちら.
- レイクベース:AI用に開発された初のフルマネージドpostgresデータベースであるDatabricks Lakebaseは、に運用データベース層を追加している Data Intelligence Platform 開発者や企業は、単一のマルチクラウド プラットフォーム上でデータ アプリケーションや AI エージェントをより迅速かつ簡単に構築できるようになりました。Lakebase はパブリック ビューで利用できるようになりました。. 続きはこちら.
- Unity カタログの新機能: Unity Catalog は、Apache Iceberg REST Catalog API のネイティブサポートを含む、Apache Iceberg テーブルのフルサポートを追加しました。 これで、Unity Catalog は、外部エンジンが読み書きできる唯一のカタログとなり、きめ細かいガバナンス、パフォーマンスに最適化された Iceberg 管理テーブルにより、依存性が排除され、シームレスな相互運用性が可能になりました Databricks は、エンタープライズユーザー向けに Unity Catalog を拡張する 2 つの新しい機能強化も導入しています
- Apache Spark オープンソース プロジェクトへの宣言パイプラインの寄付 : Databricksは、同社のコア宣言型ETLフレームワークであるApache Sparkをオープンソースの宣言型パイプラインとして利用できるようにしている。 この取り組みは、Apache Sparkが20 億ダウンロードに達し、最近リリースされた後に行われた Apache Spark 4.0. 。.これらのリリースは、オープンエコシステムに対するdatabricksの長年の取り組みに基づいて構築されており、ユーザーがベンダーに依存することなく必要な柔軟性と制御を確保できるようにします。 Spark Declarative Pipelinesは、データエンジニアリングにおける最大の課題の1つに対処し、信頼性が高くスケーラブルなデータパイプラインをエンドツーエンドで簡単に構築および運用できるようにします。.
