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Data & Analytics
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素材化ビュー (Beta) のデータフィードを変更する
現在、Lakeflow パイプラインまたは Databricks SQL で作成された物質化されたビューから Databricks Runtime 18 LTS 以上を使用して変更データフィードを読み取ることができます。これを Databricks の外にある宛先への素材化ビュー変更を複製したり、監査および報告のために素材化ビュー変更の履歴を保持するために使用します。変更データフィードが利用されます。
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ai_search 関数 (ベータ)
ai_search (() SQL関数は、知識源として構成された1つまたは複数のAI検索インデックスから情報を取得します。自然言語のクエリを提示すると、この機能は最適化された検索クエリを生成し、ソースを介して結果を取得し、復元し、関連性によって再ランク付けし、最も関連性のあるドキュメントを返します。デフォルトでは、自然言語の答えを 合成します。
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タグ自動化 (Beta)
タグの自動化が ベータ版になりましたタグの自動化により、定義した条件に一致する Unity カタログのテーブルやボリュームの管理タグを割り当てたり削除したりします。 そのため、タグはデータやメタデータが変化するにつれて正確になります。信頼されるデータを証明し、古いデータを削除し、列の感度をテーブルレベルのレベルにアップし、必要なタグが欠けているアセットをフラグし、古いタグをクリアします。ほら ほら
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GitHub で
新しいテーブル、ORG_MEMBERを追加しました。新しい列、役割、TEAM_MEMBERSHIPテーブルに追加しました。
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持続的な隔離データと作業場利用傾向
互換性のあるデプロイで隔離されたデータを保存し 7日間のワークスペースの動向を表示し 摂取、デプロイ、UIの修正のセットを取得します
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月射AI キミK3は、現在 Databricks でホストされているモデルとして利用可能
Model Serving では、Kimi K3 が Databricks でホストされているモデルとしてサポートされています。この2.8兆パラメータの専門家 (MoE) モデルにはネイティブビジョン機能があり 100万トークンコンテキストウィンドウをサポートし、長期間のコーディング、知識作業、推論のために設計されています。このモデルには Foundation Model API を使ってアクセスできます
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JARタスクは、サーバーレスコンピューティングで一般的に利用できます。
JARとしてScalaまたはJavaコードをパッケージ化し、サーバーレスコンピューティングで Lakeflow Job でタスクとして実行します。JAR は、Scala,Java Development Kit (JDK),および Databricks Connect のバージョンと一致する必要があります。サーバーレスコンピューティングで JAR を作成および実行するを参照してください。
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Databricks が管理されている MCP コンネクタが Unity AI Gateway (Beta) に統合されている
Genie OneとGenie Codeの MCPコネクタは Unity AIゲートウェイに移行しましたこれは Databricks により管理されるコネクタを Unity AI Gateway に搭載し、他の MCP サーバーやツールと連携して集中管理、アクセス制御、可視性を可能にしますGenie OneとGenie Codeで使えるように 接続器を再認証する必要がありますジェニに通知。..
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Genie Codeのウェブ検索はベータ版です
Genie Codeは、現在情報が必要な質問に答えるために、ウェブを検索することができます。適格なワークスペースではベータ版ではウェブ検索をデフォルトで無効にしており、プレビューページから有効にする必要があります。ウェブ検索を参照してください。
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マルケト
Marketoコネクタは、各インクリメンタル・シンクロの際に、前3日の活動データの追加同期をサポートし、遅刻した活動記録をキャプチャするのに役立ちます。この改善をサポートするために、次の変更を行いました: 接続設定フォームに新しいタグ、Sync Late Arriving Activitiesを追加しました。
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Pinterest の 広告
新しい表を追加しました ADVERTISER_TARGETING_GEO_REPORTこの表には、アカウントレベルのインプレッション、クリック、支出、eCPM,およびエンゲージメントメトリックが、国、地域、場所、およびZIPコードの地理的ターゲティングによって分解されています。
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販売者
Salesforce REST API のバージョン 65.0 から 66.0 にアップグレードしました詳細については、Salesforce のドキュメントを参照してください。
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Genie Agents の改良とバグ修正
エージェントモードAPI (Beta) のマークダウンテーブル:エージェントモードAPIでは、テーブルビジュアライゼーションがテーブルビジュアライゼーション添付の代わりにマークダウンとして返信され、読みやすさが向上します。報告書を解析してください。長いエージェント説明:ジェニーエージェントでは、エージェントの説明がデフォルトで表示されるので、各エージェントの目的を一目で見ることができます。ジーニアス1からの回答へのコメント
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ダッシュボードの改良とバグ修正
リッチテキスト ウィジェットタイトルと説明: ビジュアライゼーション ウィジェットタイトルと説明は、リッチテキストフォーマットをサポートしています。テキストスタイリング、リンク、テーブルを適用したり、直接マークダウンテキストを入力したりできます。Format ウィジェットのタイトルと説明を参照してください。ダッシュボードの作成者は、列のヘッダを隠すことができます。
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ジーニー1の改良
(Beta) 会話にPDFファイルをアップロードする: CSVとExcelファイルと一緒にGenie Oneの会話にPDFファイルをアップロードできます。Genie OneはPDFを非同期的に解析しますファイルアップロードを参照してください。文書のコメントで作業場ユーザを言及します。Genie Ontology はデフォルトで有効 (Public Preview):オントロジーは、統一されたコンテキスト層で、
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発表 Looker 26.14 は、次の sc に Looker (オリジナル) のインスタンスを展開します。
発表 Looker 26.14 は、次のスケジュールで Looker (オリジナル) インスタンスのために展開されます。 展開開始予定:2026年8月10日 (月) 最終展開とダウンロード可能: 2026年8月23日 (日) Looker 26.14 には、以下の変更、機能、修正が含まれると予想されています。Looker (Google Cloud コア) は変更のみ 修正 管理者経由でユーザーが。..
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発表 Looker 26.14 は、次の sc に Looker (オリジナル) のインスタンスを展開します。
発表 Looker 26.14 は、次のスケジュールで Looker (オリジナル) インスタンスのために展開されます。 展開開始予定:2026年8月10日 (月) 最終展開とダウンロード可能: 2026年8月23日 (日) Looker 26.14 には、以下の変更、機能、修正が含まれると予想されています。Looker (Google Cloud コア) は、Conversational Analytics のタイムアウト長さを変更するだけです。
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1.6.1.1 について
全変更日記: 1.61.0...1.61.1
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2026.08.0 インターフェースの導入
CE/無料・有料/エンタープライズインターフェイス ✅インターフェイス インターフェイスは、データベースの上でカスタムで使いやすいアプリを構築できます各オーディエンスに必要なデータとアクションを 正確に表示するページをデザインします 承認者向けのレビューキュー リーダー向けのダッシュボード。..
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Lakebase によるコンプライアンス セキュリティ プロファイル 規格のサポート
Lakebase は現在、コンプライアンス セキュリティ プロファイルが有効で、HIPAA,C5,または TISAX コントロールが選択されているワークスペース、コンプライアンス セキュリティ プロファイルがコンプライアンス 標準なしで有効になっているワークスペースでデフォルトで利用できます。データ保護を参照してください。
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JARタスクは、サーバーレスコンピューティングで一般的に利用できます。
JAR として Scala または Java コードをパッケージ化し、プロビジョニングやクラスタ管理なしでサーバーレスコンピューティングで Lakeflow Job のタスクとして実行します。サーバーレスコンピューティングで JAR を作成および実行するを参照してください。
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ファイル間でテキストを検索して置き換える
検索パネルから Databricks Git フォルダや Declarative Automation Bundles プロジェクト内のファイルでテキストを検索して置き換えることができます。ファイル間での検索と置き換えを参照してください。
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パイプラインの代替利用流量 (Beta)
REPLACE USINGの流れは、ベータのレイクフローパイプラインで利用できます。REPLACE USING ストリームを使用します。各更新時に、フローは指定されたキー列に一致するすべての行を置き換えて、他の行をすべて変更しないままにします。更新が来る時でも 鍵の最高配列が勝っています
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スナップチャット広告
2つの新しい列 Objective_v2_type と Promotion_type を CAMPAIGN_HISTORY 表に追加しました
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LinkedIn の広告 アナリティクス
新しいテーブルを追加しました VIDEO.この表には、ダウンロード URL,有効期限、持続時間、アスペクト比、ミニマラ、所有者、処理状態を含む投稿で参照されるビデオメディア資産が含まれています。