初めての人にも分かるように整理する

Databricksの全体像

Databricks World Tourに参加したのをきっかけに、
Databricks公式ドキュメントを改めて整理しました。

Databricksは機能も用語も多く、
特にこれから触る人にとっては、

何ができるのか
どこから理解すればいいのか
他のデータ基盤とどう違うのか

が分かりづらいと感じることがあります。

本記事では、Databricksをこれから理解したい人向けに、
公式情報をベースにしつつ、噛み砕いて全体像を整理します。

※ 内容自体は公式に基づいていますが、
　説明順や切り口は筆者によるものです。

1. Databricksとは何者か（まずは一言で）

公式では、Databricksを次のように定義しています。

Databricks は、エンタープライズ向けの
データ分析や AI ソリューションを
構築・デプロイ・運用するための
統合された分析プラットフォームです。

この説明だけだと少し抽象的ですが、
初心者向けに噛み砕くと次のように整理できます。

Databricksは「データを集めて、加工して、分析やAIに使い、
そのまま運用までできる場所」をまとめて提供するサービスです。

2. Databricksが前提にしている考え方

2.1 クラウドストレージ中心の設計

Databricksは、クラウドオブジェクトストレージ（S3など）を
すべてのデータの置き場所として前提にしています。

役割分担はシンプルです。

データはストレージに置く
Databricksはその上で処理・分析・AIを行う

2.2 データレイクハウスという考え方

公式では、この構成を データレイクハウス と呼びます。

初心者向けに説明すると、

データレイク
- 何でも置けるが管理が大変
データウェアハウス
- 管理しやすいが柔軟性が低い

この 「いいとこ取り」を目指した考え方です。

Databricksは、この考え方を
全体像を説明するための軸として使っています。

3. Databricksでできること（役割ごとに見る）

機能を一つずつ追うより、
「何をするためのものか」で分けた方が理解しやすいです。

3.1 データを用意する（データエンジニアリング）

SQL / Python / Scala でETL処理を書く
Apache Sparkを使った大規模処理
Auto Loaderによるデータ取り込み
定期実行やジョブ管理

3.2 データを使う（分析・AI）

SQLでの分析（SQLウェアハウス）
ノートブックでの分析（SQL / Python など）
可視化・ダッシュボード
機械学習・生成AI（MLflow、LLM連携）

3.3 データを守る・共有する（ガバナンス）

Unity Catalogによる権限管理
データやテーブルの可視化
監査ログ
Delta Sharingによる安全な共有

「ただ使うだけ」ではなく、
誰が何を見ていいかを管理できる点が特徴です。

4. Databricksがオープンソースを使っている理由

Databricksは、次のようなオープンソース技術を基盤にしています。

Apache Spark
Delta Lake
MLflow

ただし、そのまま使うのではなく、

インフラ管理
スケーリング
セキュリティ
運用

まで含めて、マネージドサービスとして提供しています。

初心者にとっては、
「自分で全部作らなくていい」のが大きなポイントです。

5. World Tourをきっかけに整理してみて（所感）

※ ここから先は個人の所感です。

World Tourに参加し、公式情報を整理し直したことで、
Databricksは

ツールの集合体ではなく
データ活用のスタートから運用までを覆う「土台」

として考えると理解しやすいと感じました。

初心者ほど、

細かい機能
個別プロダクト名

よりも、全体像と役割分担を
先に押さえる方が迷いにくいと思います。

6. まとめ（初学者向けに）

Databricksはデータ活用をまとめて扱うプラットフォーム
クラウドストレージ＋データレイクハウスが前提
ETL、分析、AI、ガバナンスまでを一つの場所で扱える
最初は「何ができるか」より「どこを担当するか」を見るのがおすすめ

これからDatabricksを触る人の
全体像把握の最初の一歩になれば幸いです。