DATA+AI Summit2023に関する投稿まとめ（2023年6月28日分）

はじめに

エーピーコミュニケーションズでは現地参加メンバーと日本から視聴するメンバーで連携しDATA+AI SUMMIT2023に関するポータルサイトを展開し、イベントに関する情報をお届けしています。是非とも[こちらの特設サイト]のチェックもよろしくお願いいたします！

2023年6月28日　Data +AI Summit 投稿一覧

Data Analytics Visualization and BI

• Jet Streaming Data and Predictive Analytics(ジェット ストリーミング データと予測分析)

• How Rec Room Processes Billions of Events Per Day with Databricks and RudderStack（Rec Room が Databricks と RudderStack を使用して 1 日に何十億ものイベントを処理する方法）

• Data Democratization at Michelin（ミシュランでのデータ民主化）

• Building and Managing a Data Platform for a Delta Lake that Exceeds 13 Petabytes and Has Thousands of Users: AT&T's Story（13ペタバイトを超え、数千人のユーザーを持つデルタレイクのデータプラットフォームの構築と管理： AT&Tのストーリー）

Data Engineering

• Taking Your Cloud Vendor to the Next Level: Solving Complex Challenges with Azure Databricks ( クラウド ベンダーを次のレベルに引き上げる: Azure Databricks で複雑な課題を解決する)

• Introduction to Data Engineering on the Lakehouse (Lakehouse でのデータ エンジニアリングの紹介)

• Databricks Connect Powered by Spark Connect: Develop and Debug Spark From Any Developer Tool (Spark Connect を利用した Databricks Connect: あらゆる開発者ツールから Spark を開発およびデバッグ))

• Data Quality: Fast and Slow(データの品質:Fast and Slow)

Data Governance

• Introduction to Governance on the Lakehouse for Data, Analytics and AI（データ、分析、AIのためのレイクハウスのガバナンス）

• Multicloud Data Governance on the Databricks Lakehouse（Databricks LakehouseでのMulticloudデータガバナンス）

• Managing Data Encryption in Apache Spark™ （Apache Spark™のデータ暗号化の管理）

• How Comcast Effectv Drives Data Observability with Databricks and Monte Carlo-01（Comcast Effectvがデータブリックスとモンテカルロでデータ可観測性を推進する方法-01）

• How Comcast Effectv Drives Data Observability with Databricks and Monte Carlo-02（Comcast Effectvがデータブリックスとモンテカルロでデータ可観測性を推進する方法-02）)

Data Sharing

Data Strategy/management/Culture

• Getting Insight From Anything: Gathering Data With IoT Devices and Delta Live（インサイトを得る：IoTデバイスとデルタライブでデータを収集する）

• Optimizing Batch and Streaming Aggregations（バッチとストリーミング集約の最適化）

• The Future is Open: Data Streaming in an Omni-Cloud Reality

• Using Lakehouse to Fight Cancer: Ontada’s Journey to Establish a RWD Platform on Databricks Lakehouse（がんと闘うためにLakehouseを使う: Databricks LakehouseにRWDプラットフォームを確立するオンタダの旅）

• Databricksにおけるモダンデータスタックでデータレイクハウスを構築する（Build Your Data Lakehouse with a Modern Data Stack on Databricks）

Machine Learning

• Building a Real-Time Model Monitoring Pipeline on Databricks (Databricks でのリアルタイム モデル監視パイプラインの構築)

• Real-Time ML in Marketplace at Lyft(Lyftのマーケットプレイスでのリアルタイム機械学習)

• Labcorp Data Platform Journey: From Selection to Go-Live in Six Months

• Ray on Apache Spark™　Part 1

• Ray on Apache Spark™　Part 2

Others

おわりに

本記事は以上となります。

最後までご覧いただきありがとうございます。 私たちはDatabricksを用いたデータ分析基盤の導入から内製化支援まで幅広く支援をしております。 もしご興味がある方は、お問い合わせ頂ければ幸いです。

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