エンタープライズの信頼性
ケーススタディ:Databricks Genie を使った販売分析
Stan Konkin
ML Content Developer, DataCamp
機能するから信頼されるへ
スペースが営業部門全体で利用されるようになりました
VP は本格展開前に信頼性を求めています
新しいテーブルは不要、強化のみ
信頼性はループで高める
会話と評価を
レビュー
する
問題の原因を
診断
する
適切な手段を
改善
する
チャットで修正を
検証
する
Monitor で診断を始めましょう
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Monitor
タブに実際の会話が記録されます
低評価の回答をフィルタリングします
生成された SQL をそれぞれ確認します
2つの障害、2つの原因
月次トレンドのばらつき → 計算式が曖昧
「Premium」
が未定義 → Genie が推測
障害の種類が違えば、対処法も違います
修正1、トレンドを固定する
曖昧な計算式 →
SQL の例
で固定
Genie が同じ計算をそのまま再利用
毎回同じトレンドが得られます
修正2、用語を定義する
定義の欠如 →
テキスト指示
を追加
用語を一度、正確に定義します
Premium に関するすべての質問に適用されます
長期的な信頼性を維持する
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質問と正解の SQL をペアで登録します
変更後は毎回再実行します
リーダーシップより先に回帰を検出できます
本番環境に対応したスペースとは
計算式を固定し、用語を明確に定義
モニタリングとベンチマークを実施
これがスペースへの信頼を築く方法です
練習しましょう!
ケーススタディ:Databricks Genie を使った販売分析
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