データインテリジェンスを一歩ずつ構築する: Databricks のプレイブックから

データに基づく意思決定を行う場合、最大の課題の 1 つは、現代のデータの複雑さにどう対処するかを考えることです。適切なツールを用意するだけでなく、必要なものすべてを 1 か所にまとめることが重要です。データにはさまざまな形、サイズ、形式があり、収集するデータが増えるほど、管理、分析、ビジネス インテリジェンスの提供、信頼性が高く影響力のあるモデルの構築が難しくなります。

さまざまなチーム メンバーが複数のサイロ化されたデータ ソースを扱い、さまざまなスキル セットを持ち込み、さまざまなばらばらのツールを使用することで、混乱、遅延、結果の不一致が生じる可能性があります。また、データが増えるにつれて、より高速な処理とよりスムーズなコラボレーションの必要性も高まります。

では、この複雑さを、チームが迅速かつ正確に成果を出せる効率的なプロセスにするにはどうすればよいでしょうか。その答えは、データ処理、コラボレーション、分析、AI を 1 つの統合ソリューション (Databricks Data Intelligence Platform など) に統合するソリューションを見つけることにあります。

オプションの分析

Databricks データ インテリジェンス プラットフォームは、大量の多様なデータを処理する能力、統合機能、統合プラットフォーム、ビジネス インサイトと機械学習プロジェクトの配信を簡素化する能力を備えているため、多くの CDO とデータ チームの要件をすべて満たしています。

各ソリューションが提供する内容とそれが目標とどのように一致するかを理解することで、どのソリューションがデータとチームの潜在能力を最大限に引き出すのに役立つかについて、より情報に基づいた決定を下すことができます。

• パフォーマンス- データ インテリジェンスのニーズを十分に理解することで、データ インテリジェンス ソリューションに必要なパフォーマンス レベルを評価する出発点が得られます。膨大な量のデータを効率的に処理および分析できるプラットフォームは、正確なデータに基づく決定を下すために必要な手順を簡素化し、微妙なパターンや傾向を特定してインテリジェントな意思決定を行います。また、リアルタイム処理によって、企業が市場の変化に迅速に対応できるようになります。

  
  

• スケーラビリティ- データとビジネスの成長に対応し、パフォーマンスや運用効率を損なうことなく高度な分析の実装を可能にすることで、組織のニーズに合わせてソリューションを柔軟に調整し、長期的にはコストと労力を節約できます。

  
  

• 統合機能- データ インテリジェンス ソリューションを、現在のテクノロジ スタックと統合する機能、および可能な場合は将来の変更について評価することが重要です。強力な統合機能がなければ、データは別々のシステムにサイロ化されたままになり、顧客とビジネス オペレーションの完全なビューを取得したり、包括的な分析を実行したり、システム間のワークフローを自動化したりすることが難しくなります。現代の企業は通常、多数の専門ツールとアプリケーションを使用しており、これらすべてのソースからのデータを統合する機能により、組織はデータをより適切に制御できます。強力な統合機能は、データ プラットフォームが新しいテクノロジとデータ ソースに適応できるようにしながら、従来のシステムとの下位互換性を維持できるようにすることでも役立ちます。

• チーム間の生産性- さまざまなデータ チームがデータ インテリジェンス プラットフォームとやり取りする方法を検討します。プラットフォームがチームのワークフロー、ツール、および設定と連携すると、プロセス全体の摩擦が軽減され、実装時間が短縮され、エラーの可能性が減少します。ジェネレーティブ AI (GenAI) テクノロジを活用した組み込みのインテリジェンス ツールで非技術系データ ユーザーをサポートすることで、データは真に民主化され、非エンジニアリング チームが特定のニーズに合わせてデータを探索および運用できるようになります。同様に、開発者にとって、使い慣れたプログラミング言語のサポート、明確なドキュメントの提供、直感的な API の提供、一般的な開発ツールとの統合により、データ プラットフォームは、開発者が複雑なインフラストラクチャやなじみのないパラダイムと格闘するのではなく、価値の創造に集中できるようにします。

• データ ガバナンスとセキュリティ- 現代のデータ戦略の中核となるのは、重要なデータが管理され、安全であることを確認することです。これは、機密データを保護し、ビジネス関係者、パートナー、顧客間の信頼を維持するために設計された規制コンプライアンス標準 (GDPR、HIPAA など) を遵守する必要性によって推進されます。効果的なデータ ガバナンスは、明確なポリシーの定義、説明責任の確立、組織全体のデータ品質の管理に役立ち、組織が透明性と自信を持ってデータの可能性を最大限に活用できるようにします。

• 運用オーバーヘッド- 運用オーバーヘッドは、データ インフラストラクチャの総所有コストと長期的な持続可能性に直接影響します。これは、データ プラットフォームの購入プロセスにおける重要な特徴です。データ インテリジェンス ソリューションを評価するときは、初期のライセンス コスト、メンテナンス、更新、監視、トラブルシューティング、スタッフのトレーニング、システムの信頼性の確保に必要な時間とリソースを考慮してください。最初は費用対効果が高いと思われるプラットフォームでも、専門的なスキル、大規模な手動介入、複雑な統合プロセス、頻繁なトラブルシューティングが必要な場合は、結局はより高価になる可能性があります。さらに、運用オーバーヘッドはチームの生産性、システム パフォーマンス、拡張性に影響します。合理化された運用と優れた自動化機能を備えたプラットフォームを選択すると、チームは日常的なメンテナンス タスクではなく付加価値の高いアクティビティに集中できるようになります。

Databricks Data Intelligence が最適なソリューションである理由は何でしょうか?

Databricks は、上記の各主要要因に効果的に対処する包括的なデータ インテリジェンス プラットフォームです。そのパフォーマンス機能は Apache Spark 上に構築されており、膨大なデータセットを迅速かつ効率的に処理および分析し、急速に変化する市場で企業が機敏性を維持するのに役立つリアルタイムの分析情報を提供します。

クラウドベースのプラットフォームのサーバーレス コンピューティングは、増大するデータ ニーズと進化するビジネス要件をサポートし、パフォーマンスを犠牲にすることなく、チームがオンデマンドで運用を拡張できるようにします。堅牢な統合機能を備えた Databricks は、従来のツールや最新のツール、データ ソースとシームレスに接続し、データ サイロを排除してすべてのシステムが連携して統一されたビューを提供します。プラットフォームに組み込まれたデータ ガバナンス ツールにより、組織はきめ細かなアクセス制御を実施してデータの品質を維持し、機密データが保護され、責任を持って使用されるようにすることができます。

Databricks の開発エクスペリエンスは合理化されており、Python や SQL などの一般的なプログラミング言語、直感的な API、強力な機械学習ツールをサポートしているため、開発チームの負担が軽減され、実装が迅速化されます。GenAI を利用した組み込みのデータ インテリジェンス ツールを備えた Databricks は、強力な会話エクスペリエンスにより、ビジネス チームが自然言語でデータとやり取りできるようにすることで、組織内のすべてのユーザーが分析と洞察を民主化できるようにします。最後に、Databricks は、システムの監視、更新、スケーリングなどの多くの日常的なプロセスを自動化することで運用オーバーヘッドを最小限に抑え、チームが手動メンテナンスではなく価値の高いタスクに集中できるようにし、最終的には長期的なコストを削減します。

Databricksデータインテリジェンスプラットフォームが優れている理由

これらの要素はデータ インテリジェンス プラットフォームを評価するための強固なフレームワークを提供しますが、プラットフォームが本当にニーズを満たしているかどうかを理解する最良の方法は、すでにそれを実装した人々の経験を見ることです。Databricks を使用している組織からの実際のフィードバックを調べることで、それが目標とどの程度一致しているか、チームが直面している特定のデータ管理の課題に効果的に対処できるかどうかをより明確に把握できます。

1. 現実世界の成功指標

   
   

「当社の ROI は、1 回の導入で年間 75,000 米ドル程度でした。年間 100,000 米ドル以上を部門に請求していたオンサイトの Hadoop クラスターから、その 4 分の 1 の費用でクラウド内の Databricks ワークスペースにワークロードを切り替えることができました。」 - 大手コンピュータ ソフトウェア会社のデータ サイエンティスト、Tristan B.

「Databricks が気に入っているのは、15 分で導入でき、すぐに使えるようになったからです。私たちは、クライアントが Databricks を使用して最初のデータ プラットフォームを導入するのを頻繁にサポートしているので、これは非常にありがたいことです。」 - Axel R.、Ekimetrics のテクニカル リード コンサルタント / データ エンジニアリング マネージャー。

2. ロールベースのアクセス制御

「セキュリティ機能により、アクティブ ディレクトリと統合し、さまざまな人をさまざまなデータベースに割り当てることができます。」 - 大手保険会社のソリューション アーキテクト、Juraj H.

Databricks Data Intelligence Platform は、管理者がワークスペース、クラスター、ノートブック、およびデータ レベルで権限を定義できる、きめ細かなロールベースのアクセス制御 (RBAC) を実装します。ユーザーにはカスタマイズされたアクセス レベルを持つ特定のロールを割り当てることができるため、組織はチーム間で安全なコラボレーションを維持しながら、最小権限の原則を適用できます。

3. 高速コンピューティングパフォーマンス

「このソリューションの最も価値ある機能は、特に計算や、あらゆるソリューションでデータを読み取る際の原子性などの機能に関して、非常に高速であることです。当社にはストレージ アカウントがあり、外出先でデータを読み取って使用できます。これは、現在 Databricks に統合カタログがあるためです。これは、処理するデータのメタデータに関する洞察を得るのに非常に役立ちます。」 - Karan S.、Allianz のデータ アナリスト

Databricks Data Intelligence Platform は、分散コンピューティングと最適化された Apache Spark を活用して、膨大なデータセットを驚異的な速度で処理し、複雑な分析ジョブの時間を節約します。プラットフォームの Photon エンジンと Delta Lake の機能を組み合わせることで、データの信頼性と一貫性を維持しながら、超高速の SQL クエリと機械学習ワークロードが可能になります。

4. ワンストップショップ

「Databricks の最も大きな利点は、プラットフォーム内ですべてを実行できることです。すべてのプロセスを実行できるワンストップ ショップなので、プラットフォームを離れる必要はありません。」 - 大手コンピューター ソフトウェア会社のプリンシパル

Databricks データ インテリジェンス プラットフォームは、データ エンジニアリング、分析、AI を単一のプラットフォームに統合し、複数のツールを切り替えることなく、データの取り込みと処理から機械学習モデルの展開までをシームレスに移行できるようにします。このプラットフォームの Lakehouse アーキテクチャは、データ レイクとデータ ウェアハウスの最良の側面を組み合わせながら、エンタープライズ グレードのセキュリティ、ガバナンス、コラボレーション機能を提供し、組織のデータ ニーズに対応する包括的なソリューションを実現します。

5. コスト効率の高いスケーリング

「Databricks Apache Spark の使い方は非常に簡単です。並列実行でワークロードをスケールアップするのに非常に適しています。このコンテキストでは、仮想マシンの使用が中心になります。」 - Nabil F.、dotFIT LLC 最高経営責任者

Databricks データ インテリジェンス プラットフォームの Delta Lake アーキテクチャは、ファイルの圧縮とデータのスキップによってストレージ コストを自動的に最適化することでコスト効率の高いスケーリングを可能にし、プラットフォームの自動クラスター管理によって未使用のリソースをスピンダウンして無駄な支出を防止します。コンピューティングをストレージから分離し、重要でないワークロードにスポット インスタンスを活用する機能により、従来のオンプレミス ソリューションと比較してコストをさらに削減できます。

Databricksの競争上の優位性

高い拡張性と高いセキュリティレベル

「このソリューションと比較するために他のソリューションも検討しました。この製品は、当社の銀行業務環境で極めて重要な、より高い拡張性と高いレベルのセキュリティを提供していたため、この製品を選択しました。」 - 大手サービス組織のデータエンジニアリングおよび分析担当副社長、Shiva Prasad E.

Databricks Data Intelligence Platform は、Apache Spark の分散コンピューティング アーキテクチャを中核として活用しており、組織がコンピューティング リソースとストレージ リソースの両方を複数のクラウド間で独立してシームレスに拡張できるようにします。これは、複雑なデータ処理ニーズやマルチクラウド戦略を持つ組織にとって特に有利です。プラットフォームは、ワークロードの需要に基づいてクラスター構成を自動的に最適化し、リソースを拡大または縮小できるため、さまざまなコンピューティング要件を処理しながらコスト効率を維持できます。

セキュリティの観点から見ると、Databricks Data Intelligence Platform は Unity Catalog を通じてきめ細かなアクセス制御を提供し、組織が生データから ML モデルまで、データ資産全体にわたって正確な権限管理を実装できるようにします。

使いやすさ

「Databricks を検討した際、市場にある他のソリューションもいくつか評価しました。その結果、Databricks が最も使いやすいソリューションの 1 つであることがわかりました。」 - PIMCO のシニア データ エンジニア、Anand S.

Databricks Data Intelligence Platform は、他のソリューションに比べてより合理的で直感的なエクスペリエンスを提供します。主な理由は、データ エンジニア、科学者、アナリストが複数の環境を切り替えることなく、使い慣れたノートブック インターフェイスと SQL ベースのツールを使用して共同作業できる統合ワークスペースを提供しているためです。このプラットフォームの自動クラスター管理と最適化された Spark ランタイムにより、他のソリューションでユーザーが直面するインフラストラクチャの複雑さが大幅に軽減されます。他のソリューションでは、パイプラインの作成に高度な技術的専門知識とさまざまなコンポーネントの手動構成が必要になることがよくあります。

高い安定性と高速処理

「以前のソリューションから Databricks に切り替えたのは、数秒でコードを計算して本番環境対応のコードに変換できるためです。また、安定性も比較的高いです。」 - ジュニパーネットワークスの財務アナリスト 4、Jithin J.

Databricks Data Intelligence Platform は、ネイティブの Apache Spark 統合とクラウド ファースト アーキテクチャにより計算パフォーマンスが向上し、ワークロードの需要に基づいて動的に拡張できる分散クラスター全体での大規模な並列処理が可能になります。Delta Lake を活用してデータ レイクハウス操作を最適化するプラットフォームの機能と、SQL ワークロード用の GPU アクセラレーションと Photon エンジンのサポートを組み合わせることで、組織は従来のインメモリ処理アプローチよりも高速にペタバイト規模のデータ セットを処理できます。

より良い統合

「データのストリーミング機能とウィンドウ機能は貴重です。ターゲットを絞った統合ポイントが多数あるため、それが Databricks と他のソリューションの違いです。統合の入力または出力は Databricks の方が優れています。Python や Java のどれでも使用できます。サードパーティを使用して、展開して使用できます。」 - Infosys のテクニカル アーキテクト、Sudhendra U.

Databricks データ インテリジェンス プラットフォームは Delta Lake とのネイティブ統合を提供し、ストリーミング データとバッチ データの両方で信頼性の高いデータ操作によるアトミック性、一貫性、分離性、耐久性 (ACID) トランザクションを実現します。また、Databricks はノートブック環境を通じてより高度なデバッグおよび監視機能を提供するため、開発者はデータ パイプライン全体をより詳細に把握しながら、ストリーミング アプリケーションを対話的に開発およびトラブルシューティングできます。

決断を下す

Databricks データ インテリジェンス プラットフォームは、次のような場合に最適な選択肢となります。

1. 業務を効率的に拡張する必要がある
2. 簡素化された導入と管理の価値
3. 運用コストを削減したい
4. より高速な計算パフォーマンスが必要
5. きめ細かなデータガバナンスとセキュリティを求める
6. 組織全体でデータを民主化したい

結論として、オンプレミスの Hadoop クラスターから移行して年間 75,000 ドルの ROI を達成したデータ サイエンティストから、わずか 15 分で実稼働環境を展開した技術コンサルタントまで、実際のユーザーは一貫して、Databricks Data Intelligence Platform がパフォーマンスと価値の両方を提供できることを高く評価しています。データ エンジニアリング、分析、AI に対するこのプラットフォームの統一されたアプローチは、データ ガバナンスとセキュリティ ツール、効率的なスケーリング機能、および展開しやすいプロセスと組み合わされ、組織にとって魅力的な選択肢となっています。

大手ソフトウェア会社の社長が簡潔に述べたように、Databricks Data Intelligence Platform は、チームがプラットフォームを離れることなくすべてのデータ プロセスを実行できる「ワンストップ ショップ」として機能します。したがって、Databricks Data Intelligence Platform は、高度な機能と運用効率のバランスを取りながら、将来のデータ課題にチームを積極的に対応させたいと考えている組織に最適です。