エージェント型AIの台頭により、12か月前には存在しなかったクロスソース推論の需要が生まれています。ビジネスユーザーは「先四半期に最もROIをもたらしたマーケティングキャンペーンはどれか」といった自然言語の質問をし、即座にデータから洞察を得たいと考えています。しかし、エンタープライズデータはAWS Glue、Snowflake、Oracle、BigQuery、Postgresなどの複数のシステムに分散していることが多く、すべてを単一システムに移行するには数か月かかる場合があります。
Databricks の Lakehouse Federation は、データの移行を必要とせずに既存のソースに直接接続し、Unity Catalog の単一ガバナンス層の下に統合します。権限、系列、アクセス制御はすべての接続システムで一貫して機能するため、エンタープライズグレードのセキュリティをソースごとに再構築することなく実現できます。ビジネスユーザーは Genie を通じて統一データを平易な英語でクエリし、単一のパイプライン、コピー、移行ステップなしに、接続されたすべてのプラットフォームにまたがる回答を得られます。
設定手順を AWS Glue を例に説明します。
- Lakehouse Federation で外部データソースに接続：外部 AWS Glue プロジェクトへの接続を作成し、データを Unity Catalog にそのまま同期します。データをコピーせずにすべてのテーブルにアクセスでき、常に最新の状態を保ちます。
- 既存のメタデータを活用：生のテーブル名やカラム名はAIモデルにとって無意味です。Lakehouse Federation はソースシステムからテーブル説明、カラムコメント、ビジネス用語を自動的にインポートし、Genie がスキーマを理解できるようにします。現在、Glue と BigQuery の外部テーブルコメントをサポートし、PostgreSQL、Redshift、MySQL、Snowflake のプレビューを提供しています。
- 連携データ上で再利用可能なセマンティクスを定義：Unity Catalog Semantics を使用すると、ビジネスロジック（ROIの計算式など）をガバナンスオブジェクトとして一度定義し、すべてのツールで同じ計算結果を得られます。メトリクスは連携テーブル上で直接定義でき、移行は不要です。
- Genie に質問：データが接続されコンテキスト化されると、マーケティングアナリストは Genie ルームで「先四半期に最もROIをもたらしたマーケティングキャンペーンはどれか」と質問できます。Genie は認定された ROI メジャーを解決し、正しい SQL を自動生成して Glue のライブデータから正確な回答を返します。
Lakehouse Federation と Genie は、Unity Catalog がデータ資産全体でAIインサイトを可能にする一例です。今後、Databricks は連携テーブルのビジネスセマンティクスの充実、マネージドテーブルへのアップグレードによるパフォーマンス向上（50%以上のコスト削減、20倍高速なクエリ）、およびさらに多くのカタログとプラットフォームの連携サポートを進めていきます。開始するには、Lakehouse Federation のドキュメントを参照し、外部テーブルコメントプレビューにサインアップするか、Databricks の無料トライアルを開始してください。