---
title: TROCCOで高めるDatabricksのポテンシャル～データレイクを生成AIで分析する新時代へ～
tags: 
author: [manabian](https://convert.docswell.com/user/manabian)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/GEWPY64PJ2.jpg?width=480
description: ＜p_UG 東京 新春！TROCCOで取り組むデータ活用LT大会発表資料＞  このプレゼンテーションは、TROCCOとDatabricksを活用したデータ分析のアプローチを紹介します。DatabricksのAI/BI Genieスペースかつようじの課題、TROCCOを使ったデータ連携の利便性、そしてDatabricksとTROCCOの連携方法について詳しく説明します。また、次世代のデータ分析プラットフォームにおけるデータ統合の重要性についても触れています。
published: January 31, 25
canonical: https://convert.docswell.com/s/manabian/KEXQNN-2025-01-31-124506
---
# Page. 1

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWPY64PJ2.jpg)

p_UG 東京
新春！TROCCOで取り組むデータ活用LT大会
TROCCOで高める
Databricksのポテンシャル
～データレイクを
生成AIで分析する新時代へ～
manabian


# Page. 2

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZKXY2673.jpg)

自己紹介
データ分析システムに関する
ブロガー
@manabian
Databricks Champion 認定者


# Page. 3

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6Q4DVLJV.jpg)

私のアウトプット
データ分析基盤の構築方法論や関連テクノロジーの調査だけでなく、
エラー対応方法などいわゆる上流から下流までの記事を投稿しています。
データ分析基盤における
構築方法論
引用元：最強のデータ分析基盤を目指して～汎用的なデータ分析基盤の選定方法の
提案～ - Qiita
関連テクノロジーの調査
引用元：データエンジニアリングの背景を踏まえてdbt（Data Build Tool）を少
し深く理解してみる #Python - Qiita


# Page. 4

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5RQ3DM74.jpg)

生成 AI でデータ分析する機能を利用する際には課題あり
Databricks には AI/BI Genieスペースという Text-To-SQL をベースにしたデータ分析が
できる。ただし、とある課題にぶつかるときがあります。
分析対象のデータがない
どうやって集めるの？
引用元：AI/BI Genieスペースとは |Databricks on AWS


# Page. 5

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9E2DPZ8RER.jpg)

他システムからのデータ連携はけっこう大変
データの連携のステップがまでが大変で、
いわゆるクイックウィン（小さな成功）を成し遂げるのが困難です
引用元：Salesforce のデータを DWH と連携しておいて!!と言われた時に読む記事 - Qiita


# Page. 6

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/D7Y25R657M.jpg)

データ連携をはやくやるために
TROCCO ならすぐにデータ連携が可能であり、 データ分析をすぐにはじめられる。
TROCCO なら
データ連携が簡単
引用元：Salesforceの接続情報
データがあれば
すぐに生成 AI で分析可能
引用元：AI/BI Genieスペースとは |Databricks on AWS


# Page. 7

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VEN8NDZ4J8.jpg)

TROCCO と Databricks の連携方法に関する記事は投稿済み
ちょっとしたトレーニングが実施できるようなコンテンツを公開しています。
引用元：Databricks と TROCCO の融合で実現するシームレスなデータパイプライン構築入門 #Python - Qiita


# Page. 8

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y79KRGZ473.jpg)

次世代のデータ分析プラットフォームでも TROCCO は必要
次世代のデータ分析プラットフォームの方法論が注目されてきていますが、
データ統合がより重要となるため TROCCO などの他システム連携機能は必要です。
データレイクで分析を行う
レイクハウス
引用元：データレイクハウスとは？| Databricks
Open Table Format が流行
引用元：Tableflow: Convert Kafka topics
to Iceberg tables | Confluent | JP


# Page. 9

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G78RWV1VED.jpg)

ありがとうございました
参考になった記事には
いいねをお願いします
manabian
𝕏: @manabian
Qiita: manabian


