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。
関連ユースケース
Delta Lake + SQL Warehouse
データレイクハウス分析
S3やADLS上のDeltaテーブルをSQL Warehouse経由で分析できます。ACIDトランザクションとタイムトラベルを活かした正確なデータ探索が可能です。
データソース: Delta Lake (S3 / ADLS)
Lakehouse Federation
クロスソース分析
Lakehouse FederationでMySQLやPostgreSQLのデータをDatabricksから直接クエリできます。ETLを組まずに複数データソースを横断した分析が可能です。
データソース: MySQL, PostgreSQL (Federation)
Delta Sharing
組織間データ分析
Delta Sharingで外部組織から共有されたデータを、追加のデータコピーなしで分析できます。パートナーやグループ会社とのデータ連携に活用できます。
データソース: Delta Sharing
Iceberg + Delta Lake
オープンフォーマット分析
Apache IcebergテーブルをUniForm経由で読み取り、Deltaテーブルと組み合わせた分析ができます。マルチエンジン環境でのデータ活用に適しています。
データソース: Iceberg (UniForm), Delta Lake
Streaming + SQL Warehouse
リアルタイムデータの集計分析
Structured StreamingやDelta Live Tablesで取り込んだリアルタイムデータを、SQL Warehouseで集計・可視化できます。最新のデータに基づくレポートを作成できます。
データソース: Delta Live Tables, Streaming
ML Feature Store
ML特徴量の探索・検証
Feature Storeに登録された特徴量テーブルをSQLで探索し、データの分布や品質を検証できます。MLパイプラインの入力データの理解に役立ちます。
データソース: Feature Store (Unity Catalog)
Codatumを使ってDWHのポテンシャルを最大化する
複数のDWHを一か所に統合し、クエリコストを最適化し、DWHの権限がないメンバーにも分析結果を届けます
マルチクラウド対応
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コスト削減 %20Copyright%202026%20Fonticons,%20Inc.--%3e%3cpath%20d='M437.2%2051.9C446.3%2057.9%20450.2%2069.2%20446.8%2079.5L388%20256L508.9%20256C528.3%20256%20544%20271.7%20544%20291.1C544%20301.1%20539.8%20310.6%20532.3%20317.2L232%20585.9C223.9%20593.2%20211.9%20594.1%20202.8%20588.1C193.7%20582.1%20189.8%20570.8%20193.2%20560.5L252%20384L131.1%20384C111.7%20384%2096%20368.3%2096%20348.9C96%20339%20100.2%20329.5%20107.7%20322.8L408%2054.1C416.1%2046.8%20428.1%2046%20437.2%2051.9zM164.9%20336L285.3%20336C293%20336%20300.3%20339.7%20304.8%20346C309.3%20352.3%20310.5%20360.3%20308.1%20367.6L267.3%20489.9L475.1%20304L354.7%20304C347%20304%20339.7%20300.3%20335.2%20294C330.7%20287.7%20329.5%20279.7%20331.9%20272.4L372.7%20150.1L164.9%20336z'%20fill='%23F8B11A'/%3e%3c/svg%3e)
キャッシュで高速 %20Copyright%202026%20Fonticons,%20Inc.--%3e%3cpath%20d='M137.1%20191L320%20113.4L503%20191C508.9%20193.5%20512.1%20198.8%20512%20203.8C511.6%20295.2%20473.6%20453.1%20325.7%20523.9C322.1%20525.6%20317.9%20525.6%20314.4%20523.9C166.4%20453.1%20128.5%20295.2%20128%20203.8C128%20198.8%20131.1%20193.6%20137%20191zM521.8%20146.8L333.4%2066.9C329.2%2065%20324.7%2064%20320%2064C315.3%2064%20310.8%2065%20306.6%2066.9L118.3%20146.8C96.3%20156.1%2079.9%20177.8%2080%20204C80.5%20303.2%20121.3%20484.7%20293.6%20567.2C310.3%20575.2%20329.7%20575.2%20346.4%20567.2C518.8%20484.7%20559.5%20303.2%20560%20204C560.1%20177.8%20543.7%20156.1%20521.7%20146.8zM376%20272C376%20241.1%20350.9%20216%20320%20216C289.1%20216%20264%20241.1%20264%20272C264%20294.3%20277.1%20313.6%20296%20322.6L296%20392C296%20405.3%20306.7%20416%20320%20416C333.3%20416%20344%20405.3%20344%20392L344%20322.6C362.9%20313.6%20376%20294.3%20376%20272z'%20fill='%2310B981'/%3e%3c/svg%3e)
共有・配信 
データエンジニア
アナリスト
ビジネスユーザー
✓
✓
R
1つの画面で、全員が分析
%20Copyright%202026%20Fonticons,%20Inc.--%3e%3cpath%20d='M64%20152C64%20138.7%2074.7%20128%2088%20128L188.3%20128C218.3%20128%20246.5%20142%20264.7%20165.8L349.5%20277.1C358.6%20289%20372.7%20296%20387.7%20296L494.1%20296L455.1%20257C445.7%20247.6%20445.7%20232.4%20455.1%20223.1C464.5%20213.8%20479.7%20213.7%20489%20223.1L569%20303.1C578.4%20312.5%20578.4%20327.7%20569%20337L489%20417C479.6%20426.4%20464.4%20426.4%20455.1%20417C445.8%20407.6%20445.7%20392.4%20455.1%20383.1L494.1%20344.1L387.7%20344.1C372.7%20344.1%20358.6%20351.1%20349.5%20363L264.7%20474.2C246.5%20498%20218.3%20512%20188.3%20512L88%20512C74.7%20512%2064%20501.3%2064%20488C64%20474.7%2074.7%20464%2088%20464L188.3%20464C203.3%20464%20217.4%20457%20226.5%20445.1L311.3%20333.8C315.2%20328.7%20319.5%20324.1%20324.2%20320C319.5%20315.9%20315.2%20311.2%20311.3%20306.2L226.5%20194.9C217.4%20183%20203.3%20176%20188.3%20176L88%20176C74.7%20176%2064%20165.3%2064%20152z'%20fill='%236F75F3'/%3e%3c/svg%3e)
マルチクラウド
複数のDWHを、ひとつの分析環境に
BigQueryとSnowflakeが社内に混在していても、同じノートブック上で扱えます。M&Aや移行途中でDWHが分散していても、統合を待たずに分析はすぐ一か所にまとめられます。
コストカット
DWHのクエリコストを大幅削減
キャッシュがコネクション単位で共有されるため、チームの誰がレポートを開いてもDWHへの再クエリが発生しません。個人単位のキャッシュと比べて、クエリコストを大幅に抑えられます。
高速化
キャッシュによるクエリ結果の高速化
クエリ結果をキャッシュし、同じデータの再取得時にはDWHに再問い合わせしません。レポートの閲覧やダッシュボードの表示を高速化しつつ、DWHの課金を抑えます。
共有・配信
分析結果を、組織に届ける
DWHにはクエリ実行の機能はあっても、レポートの定期配信・Slackへの通知・閾値アラート・外部埋め込みといった共有機能はありません。CodatumがDWHの上にこれらを加え、分析を組織に届けます。
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。
'/%3e%3cpath%20d='M60.836%2042.893l.384-2.704c3.54%202.12%203.587%202.997%203.586%203.02-.006.006-.61.51-3.97-.316zm-1.943-.54C52.773%2040.5%2044.25%2036.59%2040.8%2034.96c0-.014.004-.027.004-.041a2.406%202.406%200%200%200-2.404-2.403c-1.324%200-2.402%201.078-2.402%202.403s1.078%202.403%202.402%202.403c.582%200%201.11-.217%201.527-.562%204.058%201.92%2012.515%205.774%2018.68%207.594L56.17%2061.56a.955.955%200%200%200-.01.14c0%201.516-6.707%204.299-17.666%204.299-11.075%200-17.853-2.783-17.853-4.298%200-.046-.003-.091-.01-.136l-5.093-37.207c4.409%203.035%2013.892%204.64%2022.962%204.64%209.056%200%2018.523-1.6%2022.94-4.625zM15%2020.478C15.072%2019.162%2022.634%2014%2038.5%2014c15.864%200%2023.427%205.16%2023.5%206.478v.449C61.13%2023.877%2051.33%2027%2038.5%2027c-12.852%200-22.657-3.132-23.5-6.087zm49%20.022c0-3.465-9.934-8.5-25.5-8.5S13%2017.035%2013%2020.5l.094.754%205.548%2040.524C18.775%2066.31%2030.86%2068%2038.494%2068c9.472%200%2019.535-2.178%2019.665-6.22l2.396-16.896c1.333.319%202.43.482%203.31.482%201.184%200%201.984-.29%202.469-.867a1.95%201.95%200%200%200%20.436-1.66c-.26-1.383-1.902-2.875-5.248-4.784l2.376-16.762z'%20fill='%23fff'/%3e%3c/g%3e%3c/svg%3e)
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
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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。
接続の概要
- 認証方式
- OAuth M2M（Client ID + Client Secret）
- 必要なもの
- Databricks Workspace、SQL Warehouse、サービスプリンシパル
- 対応SQL
- Databricks SQL
- ステータス
- Preview