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Modern_Data_Stack最新動向クイズ_買収_AI_激動の2025年_.pdf

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October 03, 2025

 Modern_Data_Stack最新動向クイズ_買収_AI_激動の2025年_.pdf

「Data Engineering Study #31 公開企画会議 アドバイザーと語る気になる技術」での登壇資料です。
https://forkwell.connpass.com/event/363198/

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Transcript

  1. ⾃⼰紹介 3 • 2020年9⽉ ⼊社 ◦ Modern Data Stackに該当する製品の 技術⽀援‧プリセールスを担当 ◦

    新しい技術情報を定期的に収集し、 ブログで情報発信 • 部署‧役割 ◦ Modern Data Stackチーム テックリード • 名前(ニックネーム) ◦ 相樂 悟 (さがら)
  2. 買収の詳細 7 データ変換サービス 2025年1⽉にdbt Labs社が買収 ⇛ Fusionとしてリリース データ変換サービス(SQLMeshの開発元) 2025年9⽉にFivetran社が買収 Reverse

    ETLサービス 2025年5⽉にFivetran社が買収 ETL/カタログ/メタデータ管理などの統合サービス 2025年5⽉にSalesforce社が買収
  3. SnowflakeとDatabricksの類似機能⼀覧(⼀例を記載) 13 機能
 Snowflake 
 Databricks 
 LLMをバックエンドに自然言語でデータに質 問できるインターフェース
 Snowflake

    Intelligence ※プレビュー Databricks One ※プレビュー OLTPに対応するPostgreSQLサービス
 Snowflake Postgres ※未リリース Lakebase ※プレビュー Semantic Layerの定義機能
 Semantic Model / Semantic View Unity Catalog metric views ※プレビュー 外部サービスのデータ連携
 Snowflake Connectors (GA4、MySQLなど) Openflow Lakeflow Connect (GA4、SQL Serverなど) 外部へのデータ共有
 Secure Data Sharing Delta Sharing ※それぞれ類似機能ではあるが、技術的仕様は全く異なる物が多いため注意
  4. 逆にSnowflakeとDatabricksはどういう機能差があるの?(⼀例を記載)14 • Snowflake:よりシンプルにデータ基盤を開発‧運⽤してもらうための機能が多め ◦ dbt Projects on Snowflake ※プレビュー ▪ Snowflake内でdbtの開発が⾏え、タスクで定期実⾏も出来る機能

    ◦ Adaptive Warehouses ※未リリース ▪ Snowflake側で最適なスペックを決めてくれる新しいウェアハウス • Databricks:Unity Catalogを軸にした、エンジニアが好みそうな機能が多め ◦ MCPのサポート ※プレビュー ▪ Unity Catalogに対してのアクセス、外部のMCP Serverとの接続 ◦ Unity CatalogにおけるIcebergテーブルのサポート ※プレビュー ▪ Unity CatalogをカタログとしたIcebergテーブルの作成、REST APIの提供
  5. 今⽇の振り返り 16 • Modern Data Stack界隈の企業が買収される事態が進んでいる ◦ 特に、FivetranはCensusとTobikoを買収したことで、「データの⼊〜出」まで 全て担えるようになってきている •

    Snowflake、Databricksは多くの領域をカバーしており、若⼲の機能差はあるが、 それぞれ1製品でデータ基盤のほぼ全てを担えるようになってきている
  6. 今後の動向予想 17 • Modern Data Stackの流⾏りで⽣まれた企業の中でも伸びている企業が 明確になってきており、その企業が多くの領域をカバーしていく • Snowflake‧Databricksはデータウェアハウス‧レイクハウスの前線を⾛り続ける ◦

    AWSはS3等で多くの企業のインフラを⽀える技術を持つ強み、 GoogleはGeminiを始めとしたAI領域の技術と投資ができる資本⼒の強み、 これらをどう活かしてくるかに期待!