データ/AI担当者向け
Databricks
を選ぶ理由
データエンジニアリングから
AI活用までを
一貫して支える
Databricks
なぜ今、
Databricks
が
AI/データ技術者から
選ばれているのか
AIやデータ活用の現場では、モデルやアルゴリズム以前に、
基盤そのものがボトルネックになるケースが増えています。
Databricksが技術者から選ばれている背景には、次のような実務的な理由があります。
データ準備・分析・AI開発が
分断されなくなった
Data preparation, analysis, and AI development are no longer siloed.
従来は、データレイク、DWH、ETL、分析環境、ML基盤が別々に存在し、データコピーや環境差分調整に多くの時間を取られてきました。
Databricksでは、同じデータ基盤の上でデータエンジニアリング、分析、AI開発までを行えるため、準備のための作業が大幅に減り、本来の開発や検証に集中できます。また、部門ごとに基盤やツールを作り直す必要がなくなります。
PoCで終わらせない前提で
設計されている
It is designed from the outset with the assumption that it will go beyond a proof of concept.
「モデルは作れたが、本番で回らない」という問題です。Databricksは、PoCと本番で同じデータ基盤を利用、またモデル管理、運用までを含めて設計されており、 最初から本番運用を見据えたAI開発が可能です。
PoCと本番を別物として作り直す必要がありません。検証で終わらず、投資した成果をそのまま業務に展開できます。
データエンジニアリングが作って
終わりにならない
Data engineering does not end at delivery but continues to generate value.
データパイプラインは、一度作っても、データ構造の変化や運用負荷で破綻しがちです。
Databricksでは、データの品質管理や再処理、ストリーミングとバッチの統合など、運用を前提にしたデータエンジニアリングが標準で組み込まれています。
技術的な自由度と
全社利用を両立できる
It balances technical flexibility with company-wide usability.
全社展開の段階でガバナンスに阻まれる基盤は少なくありません。
Databricksは、技術者が必要とする柔軟性を保ちながら、権限管理や利用状況の可視化といった全社視点の要件にも対応できます。そのため、後から制限されるリスクが低く、安心して設計に関われます。
Databricks
の技術的全体像
Databricksは
何を解決する
プラットフォームか
Lakehouseアーキテクチャという考え方により
データ収集から活用までをワンプラットフォームで実現。
個別の分析基盤やAIツールでは、技術検証は進められても、
全社展開や長期運用で壁に当たることが少なくありません。
Databricksは、その壁を前提に設計されたプラットフォームです。
従来
不整合やスキーマ変更への対応、データ品質の維持が難しい
Databricks
シンプルでオープンでマルチクラウドに対応
分断を前提としないデータ基盤設計
Databricksは、データ基盤そのものを分断させないことを前提に設計されています。
用途や組織ごとに個別の基盤を作り直すのではなく、1つの基盤を軸にしながら、
段階的に利用範囲を広げていくことができます。
これにより、PoCや一部チームでの利用から始めても、
本番利用や全社展開へと無理なくつなげることが可能になります。
・データレイクとDWHを分断しない
・分析・AI・BIが同じデータを見る
・データコピーを最小化
これにより、部門や用途ごとに異なるデータを見る状況を避け、
共通のデータを前提にした分析・意思決定が可能になります。
また、不要なデータコピーを抑えることで、
運用負荷やコスト、データ品質リスクを最小限に抑えながら、
全社での活用を現実的なものにします。
様々なことを部分でも実行可能
01
Dataエンジニアリング
バッチ処理とストリーミング処理を同一基盤で扱い、取込から保存を一貫して管理。
02
SQL / BI
AI Geinieにより自然言語でSQLを操作し、柔軟なデータ活用を実現。
03
Dataサイエンス
ノートブックと可視化機能を活用し、探索から分析までを効率化。
04
ML/MLOps
分析基盤上でAI開発を行い、準備から運用までを一体で推進します。
役割を分けずに使えるプラットフォーム
Databricksは、データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニアといった役割ごとに
ツールや基盤が分断されることを前提としていません。
それぞれの専門性を活かしながら、同じ基盤の上で
継続的に価値を生み出すことを目的としたプラットフォームです。
データエンジニア
視点でのDatabricks
データを使える形で
流し続けるために
Databricksは、データを「作って終わり」にしないためのデータエンジニアリング基盤を提供します。
データの取り込みから変換、保存、下流での活用までを
一貫して意識した設計により、運用を前提としたデータパイプラインを構築できます。
Point 01
Delta Lakeが提供するデータ管理
Delta Lakeは、信頼性の高いデータ管理を可能にします。ACIDトランザクションやスキーマ管理により、データの整合性と変更への対応を両立し、タイムトラベルによって検証や復旧も容易にします。
Point 02
Delta Live Tablesによるパイプライン設計
Delta Live Tablesは、バッチとストリーミングを統合したパイプライン設計を可能にします。品質チェックや再処理を含め、運用を前提としたETL / ELTをシンプルに構築できます。
データサイエンティスト
視点でのDatabricks
探索・検証をチームで
回し続けるために
Databricksは、探索や検証を個人作業に留めず、
チームで継続的に進めるための環境を提供します。
分析結果を次の工程へつなげることを前提とした設計です。
Point 01
Notebookベースの協働作業
Python、SQL、Rを使ったノートブック上で、共同編集や再現性のある分析が可能です。Git連携により、コード管理やチーム開発にも対応します。
Point 02
分析が属人化しない理由
データ準備が共通基盤で行われるため、分析プロセスや結果を共有しやすくなります。探索結果はAI開発やBI活用へ自然につながります。
MLエンジニア
視点でのDatabricks
PoCで終わらせない
AI開発・運用
Databricksは、分析から本番運用までを見据えたAI開発基盤を提供します。
工程を分断せず、PoCから実運用へつなげることができます。
Point 01
MLflowによるMLOps
MLflowにより、実験管理、モデル管理、デプロイまでを一貫して管理できます。再現性と運用性を両立したMLOpsを実現します。
Point 02
Feature Store / AutoML / Model Serving
特徴量の再利用からモデル作成、本番提供までを同じ基盤で扱えます。運用フェーズまで含めたAI基盤として設計されています。
ガバナンス・全社
視点との接続
技術を全社で
使える形にするために
技術的に正しい基盤であっても、全社で使えなければ意味はありません。
Databricksは、個別最適に陥りがちなデータ・AI基盤を、
全社で継続的に利用できる形にすることを前提に設計されています。
Point 01
Unity Catalogによる統制
Unity Catalogにより、データやAI資産を一元的に管理できます。権限管理、利用状況の可視化、監査や説明責任といった要件を、追加の仕組みを作り込むことなく満たすことが可能です。これにより、ガバナンスを理由に利用が制限される状況を避けられます。
Point 02
なぜ技術者こそ全社視点が必要か
後から制限を追加される基盤は、技術者にとって大きな負担になります。一方で、最初から全社利用を前提とした基盤であれば、技術的な自由度を保ったまま活用範囲を広げることができます。
DatabricksはIT部門や経営と対立しない形で
導入・運用できる設計を持っています。
技術的な自由度と、全社利用に必要な統制を
同時に満たすための基盤です。
Databricks
はどう始めるべきか
SCSKは、Databricksを単なるツール導入で終わらせず、
実務で使い続けられる形にするための技術者向け支援を提供します。
設計・実装から社内調整まで、現場の技術者が直面しやすい課題に対応します。
技術者として
関与すべきポイント
初期設計への関与が重要
初期設計の判断が、後の運用や拡張性に影響します。早い段階から技術者が関与することが重要です。
小さく始めて広げる
最初は限定的な用途から始め、段階的に利用範囲を広げていきます。無理なく全社展開につなげる進め方です。
IT・情シスとの協業が前提
全社利用を見据える場合、IT部門や情シスとの連携は欠かせません。後戻りを防ぐためにも、早期の協業が必要です。
よくある
失敗パターン
個人PoCで終わる
個人検証に留まると、本番利用につながりません。初期から共有や展開を意識する必要があります。
後付けのガバナンス
後付けのガバナンスは、現場の負担になります。最初から前提として設計することが重要です。
運用を考えていない
検証だけで終わると、継続利用が難しくなります。運用まで含めた設計が必要です。
SCSKが提供する
技術者向け支援
SCSKは、Databricksを単なるツール導入で終わらせず、
実務で使い続けられる形にするための技術者向け支援を提供します。
設計・実装から社内調整まで、現場の技術者が直面しやすい課題に対応します。
実務でデータを
使える形にするために
Databricksを使ったデータ・AI基盤を、
実運用を前提に設計・実装することを支援します。
技術的に正しいだけでなく、
組織として使い続けられる形にすることを重視しています。
Databricks設計・実装支援
PoCから本番への移行
IT・経営との橋渡し
PoCで得られた成果を一過性のものにせず、
本番環境へとつなげるための設計や実装を支援します。
また、技術的な内容をIT部門や経営層に伝えるための整理を行い、
導入後の対立や手戻りを防ぎます。
Databricksを
技術的に試したい方へ
Databricksをこれから検証したい、
あるいは採用可否を判断したい技術者向けの支援です。
導入前の不確実性を減らし、次の判断につながる材料を整理します。
技術検証段階
既存基盤との比較検討
社内提案前の整理
既存のデータ基盤や分析環境と比較しながら、
Databricksの適用範囲や価値を明確にします。
社内提案や説明に必要な論点を事前に整理することで、
その後の導入や展開をスムーズに進められるよう支援します。
