セッションの要約

このセッションは、DatabricksがデータインテリジェンスプラットフォームとGenAIを活用してビジネス変革を推進する取り組みを紹介しています。特に社内変革とデータリテラシー向上を重視し、信頼性の高いデータ管理基盤を構築しました。小規模なITチームが重要な役割を果たし、プロアクティブなワークフローやセールス効率の向上に貢献しました。また、AIガバナンスとハイブリッド戦略を採用し、セキュリティと規制遵守を強化しています。具体例として、AI駆動のoutbound prospecting systemや営業支援ツール「Field Sidekick」を開発し、生産性向上に成功しました。

Databricksのビジネス変革：社内変革とデータリテラシーの向上

このセッションでは、ビジネス変革を推進するためのDatabricksの取り組みに焦点を当てています。特に、社内変革とデータリテラシーの向上というキーテーマを深く探ることを目指します。Databricksが独自のData Intelligence PlatformとGenAI機能を活用することで、困難を乗り越え、ユニークな設計哲学を構築するまでの過程をご紹介します。

Databricksの変革の道のり

この冒険の始まりはDatabricks自身です。自社のプラットフォームを内部に導入することで、組織全体のビジネス変革を刺激しました。このプロジェクトは、Databricksのシニア副社長兼副CIOであるDeepa Gopinathと、Databricksのデータとアナリティクスを統括するRomit Jadhwaniが率いました。

小さなチームの大きな貢献

総数7,000人の中でわずか130人程度のスタッフからなる比較的小さいユニットであるにもかかわらず、DatabricksのITチームは同社のビジネス変革において極めて重要な役割を果たしています。

DatabricksのIT組織は、製品指向のマインドセットを基にモデル化されています。具体的には、IT製品マネージャーがHR、財務、マーケティング、営業、カスタマーサポート、製品エッジなどのビジネス機能ごとに密接なパートナーシップを結びます。これにより、彼らはビジネス目標に焦点を当てたITデリバリーのロードマップを準備し、ビジネス機能を促進します。

これがDatabricksのビジネス変革の道のりにおける出発点でした。以降で、この道のりを振り返る中で、Databricksがどのように社内変革を達成し、データリテラシーを向上させたかをより深く探ることになるでしょう。

Databricksによる一元的なデータ管理と品質

このセクションでは、DatabricksがGold SchemaとGold Tableと呼ぶものを作成することで、信頼性の高いデータの確固たる基盤を確立しようとした方法に焦点を当てます。これらは、基本的にはテーブルとBIレイヤーへの主要なフィードとして機能する検証済みで信頼できるデータセットです。

Databricksが直面した課題の一つは、ユーザーエクスペリエンスを維持することでした。具体的には、Databricksはユーザーが慣れ親しんだツール内でデータから得られるインサイトを直接提供しようとしていますが、この課題への解決策は、重要なインサイトを再帰的にユーザーが使用しているツールに落とし込むことでした（ETLを通じて）。

さらに、モデルと機能のデプロイメントを提供するための努力をおこなっており、その詳細を後程説明します。一見すると、彼らの仕事はデータ管理とデータ品質の改善にだけ焦点を当てているように見えるかもしれません。しかし、これらの努力の裏側には、Databricksの究極の目標があり、それはエンドユーザーにデータの洞察を提供し、結果としてビジネスの変化をもたらすことです。これは彼らの広範なビジョンを証明しています。

このセクションでは、議論された事例を通じて、DatabricksがデータとAIを革新的に使用し、業界の変化を促進する方法を見てきました。

プロアクティブなワークフローとセールス効率

Databricksは、自社のData Intelligence PlatformとGenAI機能の力を活用し、ビジネス変革を推進しています。このセッションに参加すると、特定の設計哲学を確立する過程でさまざまな課題を乗り越える彼らの旅の複雑さを理解することができます。このセクションでは、「プロアクティブなワークフローとセールス効率」というテーマに焦点を当て、彼らのアプローチ、プロセス、そしてその途中で学んだ教訓について紹介します。

まず、構造的なメトリクスと測定戦略を持つことの重要性が強調されました。このアプローチにより、メトリックツリーの構造的なビューを構築し、一貫性のある処理を実現することが可能になりました。

ビジネスの観点からすると、エンドユーザーが誰であるのかを理解することが非常に重要であると強調されました。Databricksには製品管理組織があり、その代表者を通じてエンドユーザーと密接に連携してきました。包括的なユーザーリサーチとインタビューを行うことにより、ユーザーがデータをどのように利用しているかについてのインサイトを得ることができ、彼らのより良いユーザーエクスペリエンスを形成することに大いに寄与しました。

最後に、ガバナンスの役割の重要性について語られました。Databricksの製品の文脈では、スキーマの開始からデータレイクの設定まで、ガバナンスを開始できる多数のout-of-the-box機能が利用可能であると述べられました。

第二のケーススタディでは、「データを超えた考慮事項」のアイデアについて取り組みました。ここでは、実際にデータがlakehouseに存在していることが確認されました。

これらのインサイトに基づいて、プロアクティブなワークフローの構築とセールス効率に焦点を当てることが、Databricksのビジネス変革に大いに寄与し、その将来の開発を促進させていることが明らかになりました。

DatabricksにおけるAIガバナンスとハイブリッド戦略

ビジネス変革を推進する道のりを開始したDatabricksは、データインテリジェンスプラットフォームとGenAIの機能を活用して、内部プロセスに大きな転換をもたらしました。この変革の中心には、AIガバナンスとハイブリッド戦略の統合にあります。ここでは、その戦略を深く理解し、彼らの経験から洞察を得るために深く掘り下げてみましょう。

AIガバナンスの採用

GenAIの力を有効に活用するため、Databricksは戦略の中核にAIガバナンスを取り入れました。この取り組みは、実装段階での潜在的な規制やセキュリティ問題を管理するうえで重要な役割を果たし、設計されたソリューションが目標要件と完全に一致することを保証しました。

コラボレーションが重要であり、Databricksの法務、プライバシー、セキュリティチームは一緒に働き、AIガバナンスをすべての試験的なプロジェクトに組み込むことで、これらのコラボレーションがITインフラの重要な側面となっています。これにより、ソリューションの開発にとって頑丈な環境を提供するだけでなく、安全なロールアウトも確保されています。

評価のためのハイブリッド戦略

戦略的に価値ある一手として、Databricksはハイブリッド戦略を取り入れました。この戦略は、市場で容易に利用できるSoftware as a Service（SaaS）ソリューションの採用と、同時にオープンマーケット内で満たされていないニーズに対応する独自のソリューションの開発を含みます。そのため、Databricksは、特定の要件に合わせた適切な市場ソリューションが不足している場合にのみ、社内開発に努力を注いでいます。

AIガバナンスとハイブリッド戦略の導入は、DatabricksでGenAIを成功裏に統合するための不可欠な要素となり、大幅な業務効率の向上を実現しました。これらの戦略の進化とその影響は、今後のセッションでさらに探求されるでしょう。データインテリジェンス、AIの可能性、熟練した戦略により推進されるビジネスの転換は、情報を活用してビジネスを変革するという概念をさらに前進させます。

Databricksの旅路：データ& GenAIによるビジネス変革の推進

セッションでは、DatabricksがデータインテリジェンスプラットフォームとGenAIを使用してビジネス変革を展開するプロセスについて詳細に説明を行いました。このセクションでは、「GenAIを通じた生産性の向上」という特別な側面に焦点を当てます。

GenAIを通じた生産性の向上

セッションでは、Databricksが開発したAI駆動のoutbound prospecting systemが紹介されました。このシステムはAIにより全てを処理し、人間の介入に相当する結果を達成するとともに、人間が持つ通信応答速度や開封率と同等のものを示しています。GenAIのこの適用は、Databricksの生産性を大幅に向上させました。

また、ユーザーエクスペリエンスとフィールド生産性についても議論されました。Databricksは自社の製品をより良くするため、データインテリジェンスが強化されたツール、Field Sidekickを開発しました。具体的には、営業担当者がクライアントとのミーティングの準備をする際、このツールを使用して以前のミーティングの要約、現在進行中の問題、推奨される次のステップを一目で確認でき、ミーティングの準備効率を向上させます。

まとめ

データとAIは今日のビジネスでは欠かせないツールです。この分野のリーダーであるDatabricksは、データとAIを活用してビジネスプロセスを最適化し、生産性を向上させる新たな方法を常に模索しています。GenAIを活用して、彼らは自社の営業活動や日々の業務を効率化しました。Databricksの努力は顧客に大いに利益をもたらし、この領域の戦略に対する示唆と学習の模範となっています。