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Databricks Japan🧱 retweeted
Load billions of rows into Lakebase Postgres without competing with live application workloads.
With LTAP, Spark handles bulk loads on separate compute, keeping the primary focused on serving queries. databricks.com/blog/load-ter…
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ontologyやknowledge graphが構築できるdatabricksの ontobricksではグラフ上で選んだエンティティをダッシュボードで分析できる機能があります。設定に手こずったのでブログにまとめました。
OntobricksのDashboard Mappingを使ってみる - Vポイントマーケティング｜TECH LABの Tech Blog techblog.vpoint.co.jp/entry/… #Databricks
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Now available on Databricks: GPT-6.1 Terra.
On our OfficeQA Pro v2 benchmark, it shows a large quality improvement and sits on the quality-cost pareto frontier.
Use it, or any of 70+ other models, on the data already in your Lakehouse to build governed AI apps and agents.
Unity Gateway governs, monitors, and secures every call from a single control plane.
Try GPT-6.1 Terra ↓
docs.databricks.com/aws/en/r…
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Icebergだからオープン！？
違います！
真にオープンになるためのカタログについての解説とDatabricksがUnity Catalogでそれに対してどのような取り組みをしているのかのBlogとなります！
🔓「オープンフォーマット対応」だけで、本当にオープンと言えますか？
真にオープンなカタログを見極める3つの条件と、Unity Catalogの取り組みをご紹介します。
▶︎databricks.com/jp/blog/what-…
✅ データは「お客様のもの」
・テーブルはプロバイダー所有ではなく、お客様自身のクラウドストレージに置くことが重要です。Unity Catalogでは、マネージドテーブルの99％がお客様所有のストレージ上にあります。
⚙️ 自分のストレージでも機能はフル活用
・「マネージド」は所有ではなく、保守を担うという意味です。自動最適化や不要ファイルの削除、削除したテーブルの最大30日間の復元などを利用できます。
・Zeptoでは、年間100万ドル以上のストレージコスト削減を実現しています。
🔄 コピーせずにカタログを移行
・DatabricksはApache Iceberg RESTカタログ仕様にUNREGISTERを寄贈しました。REGISTERとの組み合わせで、データをコピー・移動せずにテーブルの登録先を変更できます。
・現在はプライベートプレビューです。ご希望の方は担当アカウントチームへご相談ください。
#Databricks #UnityCatalog #レイクハウス
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IDOM、「Gulliver AX宣言」を発表 AgentforceとDatabricksを全面採用 enterprisezine.jp/news/detai…
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MIXIさんの事例がでております！
全社のデータ・AI基盤として「Databricks Data+AI プラットフォーム」を採用！
主な目的は、意思決定から価値提供までのリードタイムの短縮と、人とAIエージェントが連携して事業価値を生み出す環境の構築のためです！
これまでは、データの部署間分散や、専門部門への抽出依頼による待ち時間の発生、AI活用のためのガバナンス強化などが課題となっており、Databricks導入により、データの統合と安全な権限管理を実現します！
全従業員が自然言語で自律的にデータ分析を行えるようになり、統制されたAIエージェントの運用と併せることで、意思決定の迅速化とデータドリブンなAI経営を推進していくとのことです！
databricks.com/jp/company/ne…
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AI is getting more autonomous, and governance has to keep up. Teams need control over what AI can access and do, a handle on rising AI costs and the freedom to choose the best models, agents and tools.
The Big Book of AI Governance shows how leading organizations manage all three at enterprise scale without slowing innovation.
Download the eBook →
databricks.com/resources/ebo…
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AI Runtime is now generally available, bringing serverless, on-demand GPUs directly into Databricks to power the next generation of AI development.
As AI teams scale model training and agent-driven experimentation, they need GPU infrastructure that can keep pace. AI Runtime delivers seconds-level launch latency, reliable multinode training, and Unity Catalog governance on every workload.
Hundreds of customers, including Robinhood, PicPay, Flo Health and FactSet already use it to ship deep learning models to production.
Accelerate AI innovation, from experimentation to production → databricks.com/blog/ai-runti…
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書いた。
Databricks でデータ分析基盤を作成してみた。
dbt も使えるし、開発体験が非常に良かった。
無料なのに、かなり便利なので他のデータも全て Databricks に集約していこうかと考えている。
zenn.dev/kkk555/articles/dat…
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Databricks、DBのブランチ分岐できるのは良いな。
たしかに、コーディングエージェントを並行で動かすと、コードは Git の worktree で分けられても、DB は取り合いになる。
しかもDBのサイズに関係なく、1秒以内でDB全体をブランチにできるのか。
databricks.com/blog/lakebase…
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DatabricksのGenieが分析アシスタントから「AI Coworker」へ大きく変化。対話で依頼した定型業務をそのままエージェント化できる流れと、その精度を支えるGenie Ontologyの位置づけが分かる。オントロジーが製品の裏側の部品として組み込まれていく流れが注目。
zenn.dev/nttdata_tech/articl…
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無料でちゃんと使えるDatabricks Free Edition！
よろしくおねがいしますー！
書いた。
Databricks でデータ分析基盤を作成してみた。
dbt も使えるし、開発体験が非常に良かった。
無料なのに、かなり便利なので他のデータも全て Databricks に集約していこうかと考えている。
zenn.dev/kkk555/articles/dat…
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Here’s how we’re building memory in Genie and the new Agent Bricks Memory service you can use in your own agents. MemCurrent automatically synthesizes new memories from traces to produce better results than alternatives.
Introducing MemCurrent, a persistent memory architecture designed to help production agents stop starting from zero.
MemCurrent combines episodic memory with derived memory across three access patterns:
• Plugins to log and load context automatically
• Tools the agent calls on demand
• An offline “dreaming” pipeline that consolidates memory in the background
Agents carry forward user preferences, prior corrections, metric definitions and successful workflows instead of rediscovering them every session.
On our internal benchmark built from real enterprise data, MemCurrent triples the agent's pass rate while using 31% fewer tokens and running 26% faster. It's built into Agent Bricks' Memory offering and already powers memory in Genie.
Read the research: databricks.com/blog/memcurre…
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JEDAIの番外編というかグローバル編というか、今回は様々なお話をSA、開発チームからさせていただく回となっております！
ぜひご参加くださいませ！！！
🔥JEDAI特別回🔥
Databricks DevConnect Tokyo開催します！
▶︎jedai.connpass.com/event/407…
いつものJEDAI Meetupとは少し趣向を変えた特別回となる、『Databricks DevConnect Tokyo』を11/5に開催いたします！
✨Databricks本社のDeveloper Relationsチームが世界各地の都市で開催している技術ミートアップ「Databricks DevConnect」の東京版を、JEDAIとの共同開催でお届け！
✨今回はDatabricksのメンバーが登壇し、最新技術を実践的な視点でご紹介いたします、セッションはデータ基盤の最新機能、AIを活用した開発ワークフロー、そしてデータの専門家以外への成果の届け方などなど多種多様なテーマでお話します！
✨会場は豊洲、イベントパートナーにはNTTデータ様をお迎えしてお届けいたします
セッション後は軽食とドリンク付きのネットワーキングもありますので、ぜひお気軽にご参加ください🥤
📅日時：2026年11月5日（木）17:00受付開始、18:00イベント開始
📍場所：INFORIUM豊洲イノベーションセンター（東京都江東区豊洲3-3-3 豊洲センタービル10F）
👤主催：Databricks Developer Relationsチーム、データブリックス・ジャパン
👤イベントパートナー：株式会社NTTデータ
💰参加費：無料
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Databricks が公開している認定資格の勉強用に AI を活用する方法、めっちゃいい。
これで勉強して expire しかけた資格を延長した。
Databricks 以外の資格の勉強にも活用できそう。
databricks.com/sites/default…
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【インターン情報】IVRy関西オフィスにて、リアルな音声データとDatabricks等の最新基盤を用いたエンジニア向け「5日間実践就業インターン」の募集を開始しました！✨
📍 勤務地：大阪オフィス
🗓 開催：5日間（2月〜3月の選べる候補週）
herp.careers/v1/ivry/cUq8_hx…
RT @minoru_osuka: 私が開発している OSS の形態素解析器 Lindera が、Databricks (databricks.com) のマネージドPostgreSQL「Lakebase」に採用されましたー。
Lakebase の全文検索用…
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Lakebaseでハイブリッドサーチができる、Lakebase Searchがさらに進化し、日本語、中国語、韓国語のトークナイザーも付きました！
これでSudachiなどを使った形態素解析がいらなくなり、Databricks内で処理が完結します！
はい、便利！
Lakebase Searchが日本語・中国語・韓国語の全文検索に対応🔥
lakebase_tokenizer 0.2.0では、形態素解析と内蔵辞書で文章を意味のある単語に分割。辞書の自作なしで利用でき、BM25ランキングとも併用可能です。既存の設定・インデックスを変更せずに更新できます。
#Databricks #Lakebase
docs.databricks.com/aws/en/r…
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Decide faster. TypeSafe's Jev-1.14 is now available on Databricks.
Jev isn't a text generator. It's a structured decision model. It classifies, scores, and returns calibrated probabilities, resolving each decision in roughly 70 to 500 milliseconds, 20 to 200 times faster and up to 400 times lower cost than standard LLMs. For Databricks customers, that means real-time decisioning across millions of records at a fraction of the cost.
With our frictionless access, you can get started testing Jev right away. Put Jev to work directly on the data in your Lakehouse through ai_classify and ai_decide. Tag documents, route records, and score decisions across millions of rows, with every call governed, monitored, and secured by Unity Gateway.
Try Jev → dbricks.co/3TQncpg