Why a Major Japanese Financial Institution Chose Databricks to Accelerate its Data and AI-Driven Journey（日本の大手金融機関がデータとAI主導の旅を加速するためにDatabricksを選んだ理由）

はじめに

GLB事業部Lakehouse部の阿部です。現地でのData + AI SUMMIT2023（DAIS）に参加している永江の報告をもとに、セッションの内容をまとめた記事を書きました。

DAISでのセッションに関する記事は、以下の特設サイトにまとめています。こちらも見ていただけると幸いです。

https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit-2023/

はじめに

今回は、先日視聴した講演「Why a Major Japanese Financial Institution Chose Databricks to Accelerate its Data and AI-Driven Journey」について解説します。この講演では、NTT Dataのビジョンと、Databricksを活用したデータとAIの民主化を目指すTrusted Data Foundationの事例が紹介されました。データ分析やAIに興味のある企業の経営者や担当者、クラウドサービスやビッグデータに関心のある技術者にとって、非常に興味深い内容となっています。

NTT DataのビジョンとTrusted Data Foundationの紹介

NTT Dataは、データ可視化を進める中で、AI可視化によるデータの成熟度を高めることをミッションとしています。そのために、データの品質向上、データの活用促進、データの価値最大化といった取り組みを行っています。これらの取り組みを通じて、企業がデータをより効果的に活用できるように支援しています。

この講演では、NTT Dataが開発したクラウドベースのデータ分析プラットフォーム「Trusted Data Foundation」について紹介されました。また、Databricksを活用し、データとAIの民主化を目指す取り組みについても語られました。

NTT Dataが目指すデータの成熟度向上

NTT Dataは、データ可視化を進める中で、AI可視化によるデータの成熟度を高めることをミッションとしています。そのために、以下のような取り組みを行っています。

データの品質向上
データの活用促進
データの価値最大化

これらの取り組みを通じて、企業がデータをより効果的に活用できるように支援しています。

Trusted Data Foundationの特徴

Trusted Data Foundationは、クラウドベースのデータ分析プラットフォームであり、以下のような特徴があります。

クラウドネイティブ: クラウド上で動作するため、スケーラビリティや柔軟性が高い
データとAIの統合: データ分析とAI技術を組み合わせることで、より高度な分析が可能
セキュリティとプライバシー: データの保護に重点を置いた設計がされている

これらの特徴を活かし、企業がデータ分析を効率的に行える環境を提供しています。

Databricksを活用したデータとAIの民主化

Trusted Data FoundationにDatabricksを活用することで、従来のアーキテクチャに対して複雑な処理を抽象化し、データとAIの民主化をしていることがわかります。具体的には、Delta Lakeにおける複数のETL処理をDatabricksに代替し、BIやAI/MLツールとスムーズに連携できていることがわかります。