今日は6月11日です。ダブリックスデータとAIの企業は、サンフランシスコ（アメリカ）で開催される同社のイベント、Data + AI Summit 20225の第1版で、さまざまな新機能を発表しました。 会社100百万ドルの投資を発表したデータとAIのグローバル教育において、業界全体の人材ギャップを解消し、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育成することを目的としています。
この投資の一環として、学生、アマチュア、将来の専門家を問わず、すべての人に無料で利用できるDatabricksプラットフォームの無料版をリリースすることが含まれています。Databricksデータインテリジェンスプラットフォーム他の注目ポイントは以下をご覧ください。
主要なニュース：
- Databricks 無料版: これは、学生、アマチュア、将来の専門家を含むすべての人に無料で提供される新しいオファーであり、すべてのリソースへのアクセスを提供します。Databricksデータインテリジェンスプラットフォームデータ技術とAIに関する知識を加速させるための包括的なトレーニングセット。こちらで続きを読む.
- データブリックス・ワン: すべての場所にデータとAIを届ける新しい体験を提供し、企業ユーザーに対して提供されるデータとAIリソースへのシンプルで安全なアクセスを可能にしますデータインテリジェンスプラットフォーム初めて、企業ユーザーはAI/BIパネルと対話し、AI/BI Genieを通じて自然言語でデータに関する質問を行い、詳細な調査によって駆動され、関連するパネルを迅速に見つけ、カスタマイズされたDatabricksアプリケーションを使用できるようになります。すべてが洗練されたノーコード環境で、あなたのニーズに合わせて開発されています。こちらで続きを読む.
- エージェント・ブリックス：あなたのビジネスに合わせてカスタマイズされた高性能なAIエージェントを自動的に作成する新しい方法です。 エージェントのタスクの詳細な説明を提供し、あなたの会社のデータと接続してください。Agent Bricksが残りを処理します。解決策は、構造化された情報の抽出、信頼できる知識支援、カスタマイズされたテキスト変換、調整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最適化されています。こちらで続きを読む。
- レイクフローデザイナーこの新しいコード不要のETL機能により、非技術者のユーザーはドラッグアンドドロップのビジュアルインターフェースと自然言語のGenAIアシスタントを使用して、運用データパイプラインを作成できます。 Lakeflow Designerはサポートを備えていますレイクフローへデータエンジニアが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で、ビジネスにとって重要なすべてのデータを活用できるものが、今すべての人に利用可能になっています。こちらで続きを読む.
- レイクベースAI向けに開発された完全管理型の最初のPostgresデータベース、DatabricksのLakebaseは、運用データベースの層を追加しますデータインテリジェンスプラットフォーム会社の。 今、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作成できるようになりました。 Lakebaseは既にパブリックビューで利用可能です。こちらで続きを読む.
- Unity Catalogの新機能Unity Catalogは、Apache Iceberg™のテーブルに完全なサポートを追加し、Apache IcebergのREST Catalog APIのネイティブサポートも含まれています。 現在、Unity Catalogは、外部エンジンがIcebergによって管理され、パフォーマンスに最適化されたテーブルを精密なガバナンスで読み書きできる唯一のカタログであり、依存性を排除し、シームレスな相互運用性を可能にします。Databricksはまた、企業ユーザー向けにUnity Catalogを拡張する2つの新しい改善を導入しています。
- Apache Spark™ オープンソースプロジェクトへの宣言型パイプラインの寄付:Databricksは、同社の主要な宣言型ETLフレームワークであるApache Spark™ Declarative Pipelinesのオープンソースコードを提供しています。 この取り組みは、Apache Sparkが20億ダウンロードを達成し、最近のリリース後に行われます。アパッチ・スパーク 4.0これらのリリースは、Databricksの長年にわたるオープンエコシステムへのコミットメントに基づいており、ユーザーがサプライヤーに依存せずに必要な柔軟性とコントロールを持てるようにしています。 Spark Declarative Pipelinesは、データエンジニアリングの最大の課題の一つに取り組み、信頼性が高くスケーラブルなエンドツーエンドのデータパイプラインの構築と運用を容易にします。
