データ活用とAI活用
を、ひとつの基盤で

従来のデータレイクとDelta Lake

Delta Lakeは、Databricksにおけるデータ管理の中心となる機能で、非構造化データ/構造化データの両方の取り扱いを実現する仕組みです。データレイクの柔軟さを活かしつつ、信頼性や管理のしやすさを高めることで、分析やAI活用の前提となる安定したデータ基盤を実現します。

データとAI資産を
一元管理する仕組み

Unity Catalogは、DatabricksにおけるデータとAI資産を一元的に管理するガバナンス機能です。データ活用が広がる中で、「誰が、どのデータを、どの目的で使っているか」を把握し、統一されたルールのもとで管理できます。

データ、テーブル、ファイル、AIモデルといった資産を横断的に管理し、権限設定やアクセス制御を一箇所で行えます。管理の分散や属人化を防ぎ、全体を見渡せる状態を維持します。

安全に共有し、活用を広げる基盤

Unity Catalogは、セキュリティやコンプライアンスを確保しながら、組織全体で安心してデータを共有できる環境を提供します。データの利用状況を把握しやすくなることで、ガバナンスと利活用の両立が可能になります。

これは、データ活用を制限するための仕組みではありません。信頼できるルールのもとで、データとAIの活用を継続的に広げていくための基盤です。

Lakehouseを基盤としたBI環境

DatabricksのBI機能は、Lakehouse上に蓄積されたデータを直接活用し、組織全体でデータドリブンな意思決定を支える分析・可視化環境です。従来のように専門チームや特定ツールに依存することなく、ビジネス部門を含む幅広いユーザーが同じデータをもとに分析を行える設計になっています。

Lakehouseを基盤とした
統合的な分析環境

DatabricksのLakehouseは、従来分断されがちであったデータ管理と分析環境を一体化します。分析者は複数のシステムを行き来する必要がなくなり、常に同じ前提条件のデータを用いて作業できます。特に、分析前工程の負担が軽減される点は大きく、分析のスピード向上だけでなく、前提のずれによる認識齟齬や手戻りの防止にも寄与します。

チームでの探索と
再現性を支える協働機能

Python、R、SQLなど複数の言語に対応したノートブック環境を用いながら、チームでの共同編集やコメント共有が可能です。

Git連携やバージョン管理により、分析プロセスやコードの変更履歴を明確に保てるため、知見の蓄積と再現性を確保できます。これにより、分析担当者やデータサイエンティストが同じ環境で効率よく協力できます。

スケーラブルで柔軟な実行環境

Databricksはサーバーレスに近い形で利用でき、インフラ管理を意識せずにスケーラブルな分析が可能です。ローカル環境の制約に縛られることなく、大規模データの処理や高度な分析をクラウド上で実行できます。また、任意のIDEとの連携にも対応しており、使い慣れた開発環境を維持したまま作業を進められる点も特長です。

主なメリット