How Ontology Studio turns a pile of Unity Catalog tables into a governed semantic layer in an afternoon, and why that is the cheapest AI…

はじめに 2026年10月時点のDatabricksのドキュメントでは、Unity Gatewayが独立した章として整理されています。モデル推論、MCP、スキルをまとめて扱う入口として、Unity Catalogと並ぶ「Unity」のもう一つの柱になりました。 Unit...

この記事のサンプルに出てくる「加茂鹿男」さんの氏名・生年月日・住所・電話番号・メールアドレス・カード番号・マイナンバーは、すべて架空のテスト用ダミーです。実在の人物やカードとは一切関係ありません。また、各機能のリリース状態や制約は 2026 年 9 月時点のものです。利...

Jev、かなり盛り上がってますね。新しさと懐かしさと両方を感じます。 はじめに TypeSafe AIからJevというモデルがリリースされました。従来のLLMとは異なりテキストを生成するのではなく、構造化された判定結果を確率付きで返す、というものです。実際のビジネスにおい...

Everyone keeps talking about AI models and GenAI, but when it comes to self-service analytics, recent developments increasingly suggest that the bigger challenge is not the model itself, but the quali...

はじめに 2026年8月に更新されたドキュメントで、Unity Catalogセマンティクスの「ページ」がベータ版として公開されています。 ページ | Databricks on AWS Unity Catalog のセマンティクス ドメイン ドキュメントを読むと「ペ...

Open, Multi-modal Catalog for Data & AI. Contribute to unitycatalog/unitycatalog development by creating an account on GitHub.

Comprehensive comparison that tears down the top catalogs on the market: Unity Catalog, Apache Polaris Incubating, DataHub, Glue, Apache Gravitino, and Atlan. In this deep dive you will find head-to-h...

はじめに Databricksを組織で活用する上で、プラットフォーム管理者(アドミニストレーター)の役割はここ数年で大きく変化しています。かつてはワークスペースのユーザー追加やクラスターの管理が中心でしたが、Unity Catalogの普及によってガバナンスの中核を担うよ...

はじめに Databricks Genie Ontology(ジーニー オントロジー)は、2026年6月16日のData + AI Summit 2026(DAIS 2026)で発表された、Genieを支えるコンテキストレイヤー(AIエージェントに業務文脈をまとめて渡す層...

背景・目的以前こちらの記事に書いたようにDatabricksでは外部ロケーションを設定することでUnityCatalogを介してクラウドテナント上のデータを読み書きできます本記事では

Hi All, I will be porting UnityCatalog to rust. Here is the link to the repo. If anyone would like to pitch in, it would be great. You can reach me out at revanthshalonraj@gmail.com.

こちらのアップデートです。 独自のデータリネージを持ち込む(パブリックプレビュー)データリネージには、Databricks 外部で実行されるアセットやワークフローも含められるようになりました。Databricks 外でワークロード（たとえば、ファーストマイルの ETL やラストマイルの BI）を実行している場合でも、Unity Catalog を使えば、Databricks が自動的に取得するデータリネージに加えて、外部のリネージメタデータを追加することができ、Unity Catalog 上でエンドツーエンドのリネージビューを得ることができます。これは、Unity Catalog に取り込まれる前にデータがどこから来たのか（例：Salesforce や MySQL）や、Unity Catalog 外でどこでデータが消費されているのか（例：Tableau や PowerBI）を把握したい場合に有用です。 この外部リネージメタデータ機能はパブリックプレビューです。独自のデータリネージを持ち込むをご覧ください。 Unity Catalogの外部リネージ機能を使用すると、Databricks外部で実行されるワークフローやシステムのデータリネージを手動で追加できます。この機能により、SalesforceやMySQLなどの外部データソースから、TableauやPowerBIなどのBIツールまで、エンドツーエンドのデータフローを可視化できます。外部メタデータオブジェクトを作成し、Unity Catalogのテーブルやモデルとのリネージ関係を設定することで、データの完全なライフサイクルを把握できます。現在パブリックプレビュー段階にあり、Catalog Explorer UIまたはREST APIを通じて利用可能です。これにより、データガバナンスの強化と、より包括的なデータ管理が実現できます。 機能概要 Unity Catalogの外部リネージ機能は、Databricks環境外で実行されるデータ処理やワークフローを含む、包括的なデータリネージの可視化を実現する機能です。 通常、Unity CatalogはDatabricks内で実行されるクエリ間のデータリネージを自動的にキャプチャしますが、多くの組織では以下のような外部システムも利用しています： データソース側 (ファーストマイル) Salesforce MySQL PostgreSQL その他のSaaSアプリケーション データ消費側 (ラストマイル) Tableau Power BI その他のBIツール 外部リネージ機能を使用することで、これらの外部システムとDatabricks内のデータアセットとの関係を明示的に定義し、完全なデータフローを可視化できます。 外部リネージの構成要素 要素 説明 外部メタデータオブジェクト 外部システム内のエンティティ (例: Tableauダッシュボード) を表すオブジェクト リネージ関係 外部メタデータオブジェクトとUnity Catalogオブジェクト間の接続 システムタイプ 外部システムの種類 (Tableau、PowerBI、カスタムなど) エンティティタイプ オブジェクトの種類 (テーブル、ダッシュボードなど) …

Imagine losing track of your data’s origin, permissions, and lineage in a massive lakehouse — chaos ensues, compliance fails, and teams…

Ever wondered how Netflix governs petabytes of data across 100+ teams without chaos? Unity Catalog in Databricks is the secret weapon…

Imagine you are the CEO of a global retail giant. You have data pouring in from 50 different countries. Some of it sits in AWS, some in…

Imagine you are the CEO of a global retail giant. You have data pouring in from 50 different countries. Some of it sits in AWS, some in…