Data Dynamics
パートナー

Databricks

Databricks公式デリバリーパートナーとして、LakehouseおよびMosaic AIプラットフォームのライセンス販売から技術サポート、トレーニングまで、ライフサイクル全体をカバーします。

生データから分析・AI向けデータへ

データを段階的に整備し、目的に適したデータセットを分析とAIで活用します。

Bronzeの原本をSilverで整備しGoldで集計するレイクハウス。GoldはSQL・BIへ、Silverは独立してML特徴量の準備へ接続します。
注文の重複を除去し売上を集計する例です。SQL・BIは集計データを、ML・AIは目的に応じた整備済みデータと特徴量を利用します。図を選択すると拡大できます。番号ごとの説明と製品・サービスの詳細は下の項目を開いて確認できます。
図・製品・サービスの詳細を見る
1.データ収集
業務DB、ファイル、イベントをLakeflowなどのパイプラインで収集します。
2.Bronze → Silver → Gold
注文イベントの原本を保持し、重複排除と検証を経て日別売上などの業務指標に加工します。
3.SQL・BI分析
Databricks SQLで整備したデータを照会し、ダッシュボードや業務分析につなげます。
4.ML・AI活用
Mosaic AIで目的に適したデータと特徴量を活用します。すべてのAI入力がGoldを経由する必要はありません。

Databricks Lakehouse概要

DatabricksはAWS・Azure・GCPで提供されるデータ・AIプラットフォームです。Delta Lakeのデータ管理、Unity Catalogの対応資産のアクセス制御とリネージ、Databricks SQL、Mosaic AIを連携します。クラウド、リージョン、コンピュート方式ごとの対応範囲を確認します。

  • Delta Lake：ACIDトランザクション対応のオープンフォーマットLakehouseストレージ
  • Unity Catalog：テーブル、ファイル、モデル、ダッシュボードの統合ガバナンス
  • Databricks SQLおよびPhoton：高性能サーバーレスクエリエンジン
  • Mosaic AI：MLflow、Model Serving、Vector Search、Agent Framework

Unity Catalogは対応するデータ・モデル資産のアクセスとリネージを管理します。元システムの権限が自動統合されるわけではなく、三層構成も必須ではありません。

公式ドキュメント

データから運用可能なAIサービスへ

開発から評価、デプロイ、監視までをつなぎ、業務で利用できるAIサービスを構築します。

データから運用可能なAIサービスへ — データ準備 → 実験と学習 → 評価と登録 → 提供と改善
データ分割、MLflow実験比較、品質確認、モデル登録・サービング、運用フィードバックを接続します。指標とリクエスト・レスポンスの値は説明用です。図を選択すると拡大できます。番号ごとの説明と製品・サービスの詳細は下の項目を開いて確認できます。
図・製品・サービスの詳細を見る
1.データ準備
需要予測に使う販売履歴と特徴量を準備し、学習用と評価用のデータを分けます。
2.実験と学習
MLflowで実験、モデルのバージョン、結果を記録し、再現可能な開発を行います。
3.評価と登録
業務基準に沿って品質を検証し、デプロイするモデルを登録します。
4.提供と改善
Model Servingで予測を提供し、品質、レイテンシ、コストを監視して改善します。

生成AI・RAGでは文書処理、検索、応答評価を別途設計します。クラシックとサーバーレスではコンピュートプレーンの場所と運用責任が異なります。

公式ドキュメント

Data DynamicsのDatabricksサービス

製品と用途の選定から、要件分析、検証、運用引き継ぎまでをつなぎます。

Databricks — 製品と導入手順の詳細図。要件、製品選定、検証成果物、運用引き継ぎ、受け入れ基準を示します。
上段は製品別の用途と構成、下段は導入段階と検証成果物を示します。図を選択すると拡大できます。番号ごとの説明と製品・サービスの詳細は下の項目を開いて確認できます。
図・製品・サービスの詳細を見る
1.要件分析
既存システム、データ、ワークロード、運用制約を調査し、導入範囲を定めます。
2.製品と構成の選定
用途に合わせて製品、配置方式、容量、アクセス権、調達範囲を検討します。
3.検証と移行
代表的なワークロードで整合性、性能、連携を確認し、受け入れ基準と復旧手順を検討します。
4.運用と教育
監視、運用手順書、アップグレード計画、担当者教育を通じて引き継ぎを準備します。

Databricks製品ポートフォリオ

Databricks Lakehouse Platform

Delta LakeとUnity Catalogを核に、データエンジニアリング、分析、BI、MLを一つのプラットフォームで提供。Databricks SQLとPhotonが高性能ワークロードに対応。

Delta Lake · Unity Catalog · Databricks SQL · Photon

Lakeflow

Lakeflowの宣言型パイプラインとLakeflow Jobsで収集、変換、品質検証、タスク実行を構成します。既存のDelta Live Tables（DLT）とWorkflowsからの移行も検討します。

Lakeflow · Spark Declarative Pipelines · Lakeflow Jobs · Auto Loader

Mosaic AI

MLflowベースのMLOps、Model Serving、Vector Search、Agent Framework、DBRX、主要なFoundation Modelsをカバーする統合エンタープライズ生成AI環境。

MLflow · Model Serving · Vector Search · DBRX / RAG

導入前に確認するポイント

機能一覧だけでなく、実際のデータ要件と運用条件から導入範囲を決めます。

移行範囲

既存ETL・DWHの依存関係とデータ品質を分析し、段階的な移行対象を定めます。

権限・配置・コスト

Unity Catalogの権限、クラウドとリージョン、コンピュート方式、実行コストを検討します。

運用体制

パイプライン運用、モデル評価・配備、監視、担当組織の役割を整理します。

Data DynamicsのDatabricksサービス

ライセンス販売

公式パートナーとして、Lakehouse PlatformおよびMosaic AIを含むDatabricksライセンス・コミットの調達をサポート。ワークロードベースのサイジングとコスト最適化も提供。

  • Databricksワークスペースおよびコミット契約
  • Unity CatalogおよびLakehouseライセンス
  • Mosaic AI（Model Serving）利用計画
  • マルチクラウド（AWS、Azure、GCP）導入コンサルティング
技術サポート

Databricksに対するエンドツーエンドの技術サポート — ソリューション設計・実装から移行、パフォーマンスチューニング、MLOpsまで。

  • LakehouseおよびUnity Catalogの実装
  • 既存DW・データレイクからDatabricksへの移行
  • Delta Live TablesおよびWorkflows設計
  • Databricks SQLおよびPhotonパフォーマンスチューニング
  • MLflowおよびModel ServingによるMLOps
  • 生成AI（DBRX、RAG）実装サポート
トレーニング

データエンジニア、アナリスト、MLエンジニア向けのハンズオンDatabricksトレーニング。組織内にLakehouseおよびAIの専門性を迅速に構築します。

  • Databricksプラットフォーム管理者コース
  • データエンジニア（DLT、Spark）コース
  • Databricks SQLおよびアナリストコース
  • MLflowおよびMosaic AIハンズオンコース
  • 生成AIおよびRAGワークショップ

導入手順の例です。製品・バージョンごとの対応範囲、受け入れ基準、提供サービスは環境と契約に応じて確定します。

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