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データ

NeotaskはDatabricksレイクハウスを会話的にします - NeotaskがUnity Catalogをクエリし、SQLを実行し、データワークフローを調整するので、アナリストがノートブックを書かずに答えを得られます。

• SQLやSparkコードを手書きせずに平易な言葉でレイクハウスデータをクエリ
• 会話を通じてUnity Catalogアセット、ベクター検索インデックス、カスタム関数を管理
• Databricksワークスペース全体でデータ探索、レポート生成、パイプライン監視を自動化

できること

DatabricksはデータとAI戦略を支えるエンジンです。Neotaskはそのエンジンをデータエンジニアだけでなく誰でも使えるようにします。

自然言語データクエリ

必要なデータを説明すると、エージェントがDatabricks SQLウェアハウスへのSQLに翻訳します。ビジネスアナリストがエンジニアにクエリの作成を依頼せずに答えを得られます。

Unity Catalog探索

カタログを参照し、テーブルスキーマを理解し、組織全体のデータセットを発見しましょう。エージェントがどのデータがどこにあるかを把握しています。

ベクター検索とAI

セマンティック類似検索のためにベクター検索インデックスをクエリします。レコメンデーションエンジン、コンテンツ発見、RAGアプリケーションを会話で活用できます。

パイプライン監視

データパイプラインの状態を確認し、ジョブの実行をチェックし、何か失敗したときに通知を受けましょう。エージェントがコンテキスト付きのエラーを表面化するので、データチームが問題を素早く修正できます。

すべてのアクションは自律的に実行されるか、承認を求めるかを選べます。

こう聞いてみよう

• 「salesカタログで利用可能なテーブルとそのスキーマを教えて」
• 「sales.ordersテーブルから2026年Q1の地域別総収益を表示して」
• 「'ワイヤレスノイズキャンセリングヘッドフォン'に類似したアイテムを商品知識ベースで検索して」
• 「過去24時間に失敗したデータパイプラインジョブとエラーメッセージは？」
• 「トランザクションデータから顧客生涯価値を計算するカスタム関数を作成して」
• 「5件以上の注文があるが過去90日間活動していない顧客を全員見つけるクエリを実行して」

活用のコツ

• 複雑なクエリを書く前にエージェントにUnity Catalogを探索させると、正確なスキーマを知ったうえでより良いSQLを生成します。
• 日次データ品質チェックを自動化として設定すると、パイプラインの問題がダウンストリームレポートに影響する前に検出できます。
• ベクター検索を商品レコメンデーションやヘルプ記事の提案などの顧客向け機能に活用しましょう。
• DatabricksクエリをBIツールやSlackとペアリングして日次メトリクスをステークホルダーに自動配信しましょう。
• ビジネスユーザー向けのデータ探索にはGenieを、精密な分析クエリには直接SQLをそれぞれ活用しましょう。
• 本番カタログへの書き込み操作には承認ゲートを有効にして、意図しないデータ変更を防ぎましょう。

Plans

Works Well With

• Google Contacts - Automate databricks google contacts automation with Neotask. Sync contact data pipelines, streamline your data lakehouse...
• Smartsheet - Connect Context7 and Google Classroom with Neotask to deliver accurate, version-specific documentation directly into cou...
• Snowflake - Connect Databricks ML pipelines and Spark workloads directly to Snowflake's data warehouse. Neotask bridges your lakehou...
• Supabase - Connect Databricks and Supabase to sync your data lakehouse with Postgres. Automate analytics pipelines and eliminate ma...

その他のデータインテグレーション

• Visier - NeotaskはVisierを自律型ピープルアナリティクスアドバイザーに変えます - 平易な言葉で人材に関する質問をしてNeotaskが提供する回答を得られます。
• Neo4j - 会話を通じてグラフ データのクエリ、ノードと関係の管理、接続されたデータの分析を行います。Neotask は Neotask を使用して Neo4j データベースを操作します。
• Supabase - NeotaskはNeotaskを通じてSupabaseを完全に会話で操作できるようにします - データベースの管理、エッジ関数のデプロイ、ストレージの操作、バックエンド全体の運用が可能です。
• Google Analytics - NeotaskがGoogle Analyticsをわかりやすいビジネスインテリジェンスに変換 - Neotaskがトラフィックデータにクエリを実行し、インサイトを提示し、レポートを配信することで、ダッシュボード疲れなしにデータドリブンな意思決定ができます。
• Windsor.ai - NeotaskがNeotaskをWindsor.aiに接続し、エージェントが統合マーケティングアトリビューションデータを取得して1回の会話ですべての広告チャネルのパフォーマンスの質問に回答できるようにします。
• IBM watsonx BI remote MCP server - This MCP server reaches into IBM Cloud and watsonx BI, pulling account, catalog, and analytics data into a conversation for reporting and…

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