なぜR&DデータはLakehouseに集約すべきなのか——エージェントにとってもそれが不可欠な理由
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Cellcentric built an industrial Data Hub on Databricks using Unity Catalog and Lakehouse Federation, establishing a governed context layer that unifies scattered R&D data for employees and AI agents via an MCP server. By treating documentation as a first-class quality metric, this architecture delivers AI-ready data products that accelerate complex R&D investigations from weeks to days.
* CellcentricのData Hubは、Databricks上でUnity CatalogとLakehouse Federationを活用して構築されたデータおよびAIのためのガバナンス対応コンテキスト層であり、従業員向けの単一UIとエージェント向けのMCPサーバーを提供します。 * IoTテレメトリ、SAP、MESなどの多様なソースシステムに分散したR&Dデータを、統一されたAI対応データプロダクトへ統合するというデータエンジニアリング上の根本的課題を解決し、産業用AIに不可欠な要件を満たします。 * ドキュメント作成を第一級の品質指標と位置付けることで、プラットフォームは複雑なR&D調査の期間を数週間から数日へと大幅に短縮します。新しいデータプロダクトがレビュー済みのビジネスコンテキストをプラットフォームに追加するたびに、累積的な価値を生み出します。