2023/6/26-29にサンフランシスコ+バーチャルでDatabricks年次イベントData + AIサミットが開催されます。
Apple、アクセンチュア、Amazon、EY、アディダス、マイクロソフト、NVIDIA、John Deere、インテル、AT&T、Github、Grammarly、Adobe、スタンフォード大学、Akamai、コロンビア大学、MongoDB、アメリカン航空、グッチ、日立ソリューションズ、ボルボ、Citrix、Instacart、Avanade、Discovery、AWS、HSBC、ナイキ、S & P GLOBAL、Disney Streamingなどなど、様々な業界の企業によるセッションが目白押しです！そして、オンライン視聴は無料です！
本記事では、いくつかのセッションをハイライトします。
セッションカタログはこちらです。
NTTデータ
NTTデータ齋藤 祐希様にご登壇いただけることになりました！
タイトル： なぜ、日本のメジャーな金融機関はデータ&AIジャーニーを加速するためにDatabricksを選んだのか(Why A Major Japanese Financial Institution Chose Databricks To Accelerate Its Data And AI-Driven Journey)
このセッションでは、日本最大のデータ分析基盤をDatabricksに移行したケーススタディをご紹介します。
アメリカン航空
タイトル： モバイルデバイスを提供することで旅行をよりアクセス可能なものに(Making Travel More Accessible for Customers Bringing Mobility Devices)
データエンジニアリング、アナリティクスチームとして、我々アメリカン航空はフロントラインチームメンバーが乗客にシームレスな旅行体験を提供できるように、それぞれの空港において予想されるモバイルデバイスのトラフィックに関するタイムリーな洞察を提供する乗客サービスリクエストに関するデータ製品を構築しています。
ナイキ
タイトル： Unity Catalog: ご自身の組織にフィットする柔軟性(Unity Catalog: Flexibility to Fit Your Organization)
Databricks Unity CatalogはスタートアップからNikeのような企業に至るいかなる規模の組織の要件に合致する柔軟性を提供します。Unity Catalogとレイクハウスアーキテクチャは、すべてのNikeのデータを格納、処理するためにNikeによって採用されています。Unity Catalogはデータレイクのシステム上の課題を解決し、よりシンプルで透明性のあるデータレイクを実現し、優れた効率性で大規模データの分析ユースケースを可能としています。
ディズニー
タイトル： Disney+はパーソナライズされた顧客体験を提供するために、どのようにAmazon KinesisとDatabricksを活用しているのか(How Disney+ Uses Amazon Kinesis And Databricks To Deliver Personalized Customer Experience)
Disney+では、お客様へのタイトルレコメンデーションの提供やお客様トレンドの特定のようなリアルタイムアクションをドライブするため、顧客体験を改善するためのオペレーション分析のためのデータウェアハウスの構築するために、Amazon KinesisやDatabricksのApache Spark™を活用しています。
このセッションでは、統合されたストリーミング、分析プラットフォームにおいてDisney+がどのようにリアルタイム、データドリブンの機能を構築したのかを学びます。
グッチ
タイトル： グッチにおけるMLOps: ゼロからヒーローに(MLOps at Gucci: From Zero to Hero)
近年、ソフトウェア開発におけるDevOpsと同じような原則が、自動化されたソリューションを本格運用する目的のもと、機械学習プロジェクトにも適用されています。しかし、多くの場合、これらは複雑なアーキテクチャにおいていくつかの異なるツールを組み合わせる必要があるため、機械学習オペレーション(MLOps)のプラクティスは複雑な実装になることが示されています。
本セッションでは、メディア予算の割り当てに関する意思決定をサポートするデータサイエンスツールのデプロイメントに関するユースケースが説明されます。
アディダス
タイトル： DatabricksにおけるMLOpsがどのようにアディダスのMLプロジェクトの本格運用のスピード改善に貢献したのか(How MLOps On Databricks Helped Adidas To Gain Speed In Productionizing ML Projects)
本セッションでは、我々のチームがモデルのデプロイメントのためにどのようにMLテンプレートを活用し、自分たちのユースケースをライブに移行するスピードの改善に寄与したのかを説明します。
ボルボ
タイトル： Delta Live Tablesのモニタリング(Monitoring Delta Live Tables)
本セッションでは、変化に先んじるためにVolvoグループがどのようにDatabricksジョブやDLTを監視しているのかを共有します。