Integration

Databricks

Databricks × Codatum

Databricks SQL WarehouseにOAuth M2Mで接続し、SQLエディタ・AI Agent・レポート共有でチーム分析を行えます。Databricks SQLに対応したシンタックスハイライト・補完・フォーマッタを搭載。Unity Catalogのスキーマを自動認識し、Delta LakeやLakehouse Federation経由のデータにもアクセスできます。

無料ではじめる

ドキュメントを見る

クレジットカードは不要です

他のデータソース:

Google BigQuery|

Snowflake|

Amazon Redshift|すべて見る →

Databricksでこんな課題はありませんか？

Workspaceライセンスが高価で全員に出せない

Databricksの課金はDBUベースの従量課金に加え、エンタープライズ契約は高額です。SQLで分析したいだけのメンバーやビジネスサイド全員にWorkspaceアカウントを発行するのは現実的ではありません。

SQLアナリストの体験がNotebook中心設計に合わない

DatabricksはPython / ScalaのNotebookを中心に設計されており、SQLエディタでのクエリ共有やチーム運用の仕組みはNotebookほど充実していません。SQLだけで分析するアナリストにとってはギャップがあります。

閲覧のたびにSQL Warehouseのコストが積み上がる

SQL WarehouseはDBUの従量課金です。同じダッシュボードを複数人が開くたびにWarehouseが起動し、DBUが消費されます。AI/BIダッシュボードでもこの構造は変わりません。

テーブルのビジネス上の意味がAIに伝わらない

スキーマやカラム名などの技術メタデータだけでは、「この売上テーブルは国内B2Bの月次確定値」といったビジネス文脈をAIが把握できません。正確なSQL生成には、チームが持つ業務知識を構造的に蓄積する仕組みが必要です。

分析共有がWorkspaceに縛られる

Databricks AI/BIダッシュボードの閲覧にはWorkspaceアクセスが必要です。ビジネスメンバー全員にライセンスを発行するのはコスト面でハードルがあり、Workspace外への共有手段が限られます。

DatabricksとCodatumの接続でできること

データレイクハウスをSQLチーム分析の基盤に注目

DatabricksはNotebook中心のデータエンジニアリングプラットフォームです。SQLだけで分析したいアナリストにとって、チームでのクエリ管理・共有・再利用の仕組みが十分ではありません。Codatumを接続することで、データエンジニアがDelta Lakeに構築したデータを、SQLエディタ・AI Agent・レポート共有で分析できるチームプラットフォームに変わります。

SQL Warehouseの不要な起動を減らす

Databricks SQL WarehouseはDBU（Databricks Unit）の従量課金です。同じレポートを複数人が開くたびにWarehouseが起動するとコストが膨らみます。Codatumはクエリ結果をコネクション単位でキャッシュし、チームの誰がアクセスしても同じキャッシュを返すことで、不要なWarehouse起動とクエリ発行を削減します。

Unity Catalog × Codatumカタログで分析精度を向上

Unity CatalogのCatalog → Schema → Tableの3階層を自動認識します。さらにCodatumカタログでテーブルやカラムにビジネス上の意味を付与すると、AI Agentがその文脈を理解したDatabricks SQLを生成します。Unity Catalogのメタデータだけでは伝わらない「この売上テーブルはどの部門のどの指標か」を補えます。

Workspaceライセンスなしで分析結果を届ける

Databricks Workspaceのライセンスは高価で、ビジネスサイドの全員に発行するのは現実的ではありません。レポート配信・Slack通知・外部埋め込みを通じて、Workspaceアカウントを持たないメンバーにもデータレイクハウスの分析結果を届けられます。

Databricks固有の対応

CodatumのDatabricksコネクタが対応する、Databricksならではの機能です

Databricks SQL対応

QUALIFY, TABLESAMPLE, LEFT SEMI JOIN, LEFT ANTI JOIN等のDatabricks SQL / Spark SQL固有構文に対応したシンタックスハイライト・補完・フォーマッタを搭載しています。VARIANT, MAP, STRUCT等の複合データ型にも対応しています。Databricks固有関数のリファレンスも内蔵しており、エディタ上で仕様を確認できます。

Unity Catalogスキーマ認識

Unity Catalog APIを通じてCatalog → Schema → Tableの3階層を自動探索します。テーブルのカラム情報、コメント、統計情報（行数・サイズ）もUnity Catalogから取得し、UIに表示します。Managed, External, View, Materialized View, Streaming Table等のテーブルタイプも正しく認識します。

OAuth M2M認証

サービスプリンシパルのOAuth M2M（Client ID + Client Secret）で接続します。個人アカウントではなくサービスプリンシパルを使うことで、チーム運用に適した接続管理が可能です。

SQL Warehouse指定

接続時にSQL WarehouseのHost / HTTP Path / Warehouse IDを指定します。用途に応じて異なるWarehouseを使い分けることで、コストとパフォーマンスを制御できます。

AI AgentのDatabricks対応

AI Agentに「Databricks SQL syntax」の方言情報を注入します。Databricks固有関数のリファレンスも参照し、正確なDatabricks SQLを生成します。

Databricksのエコシステム

DatabricksのExternal Location・Lakehouse Federation・Delta Sharingを通じて、Codatumからアクセスできるデータソースです。 Databricks側の設定だけで、追加のコネクタは不要です。

Amazon S3

External Location — Delta, Parquet, CSV, JSON

Azure Data Lake Storage

External Location

Google Cloud Storage

External Location

Delta Lake

ネイティブ対応 — ACID, タイムトラベル

Apache Iceberg

UniForm経由のネイティブ読み取り

MySQL / PostgreSQL

Lakehouse Federation

Snowflake

Lakehouse Federation

Google BigQuery

Lakehouse Federation

Amazon Redshift

Lakehouse Federation

よくある質問

CodatumでDatabricksに接続するには何が必要ですか？

Databricks Workspaceのサービスプリンシパル（Client IDとClient Secret）と、SQL Warehouseの接続情報（Host / HTTP Path / Warehouse ID）があれば、約5分で接続できます。詳しくはセットアップガイドをご確認ください。

Databricksの課金は増えますか？

SQL Warehouseでのクエリ実行時にDBU（Databricks Unit）課金が発生します。Codatumはクエリ結果をキャッシュし、同じ結果の再取得時にはSQL Warehouseへのクエリ発行を削減します。レポートを複数メンバーが閲覧する場合でも、キャッシュが共有されるため不要なWarehouse起動を抑えられます。

DatabricksのデータをAIで分析できますか？

Codatum AgentはUnity Catalogのスキーマを自動認識し、Databricks SQLを生成します。カタログにメタデータを登録すれば、Agentの分析精度がさらに向上します。

Lakehouse Federation経由のデータも分析できますか？

DatabricksのLakehouse Federationで接続された外部データソース（MySQL, PostgreSQL, Snowflake等）は、Databricks側の設定だけでCodatumから追加設定なしでクエリ可能です。

Databricks固有のSQL構文に対応していますか？

Databricks SQLに対応しています。QUALIFY, LEFT SEMI JOIN, LEFT ANTI JOIN等の固有構文に対応したシンタックスハイライト、補完、フォーマッタを搭載しています。VARIANT, MAP, STRUCT等の複合データ型にも対応しています。

Databricks AI/BIダッシュボードとの違いは何ですか？

Databricks AI/BIダッシュボードはDatabricksプラットフォーム内のダッシュボード機能です。CodatumはSQLエディタ、AI Agent、@sql参照によるクエリのモジュール化、カタログ、コネクション単位のキャッシュ共有を提供します。SQLを書いてチームで分析するワークフローや、Databricksアカウントを持たないメンバーへの共有に向いています。