數據與人工智慧（AI）公司Databricks近年在日本市場表現亮眼，其業務成長率在最新一季（2026年2月至4月）已超越百分之百。Databricks透過「Lakehouse」數據管理架構，並推出Lakebase與Genie兩大新產品，旨在協助企業整合分散的數據資產，加速AI應用發展。

Databricks於2013年在舊金山成立，由開源分散式處理框架 Apache Spark 的開發者共同創立，為Lakehouse架構的先驅者。Lakehouse結合了數據湖與數據倉儲的優點，能處理結構化與非結構化數據，並支援多種開源專案，包括 Delta Lake、Unity Catalog 及 mlflow。

Databricks日本分公司於2019年成立後，其強勁成長動能持續。該公司計劃在未來五年內，在日本培訓五萬名AI人才，並預計於7月底將東京辦公室遷至新丸之內大廈，擴大辦公空間至1400平方公尺，以增設AI培訓設施和高階主管體驗中心。

自2022年11月 ChatGPT 問世以來，企業對數據治理和AI應用的重視程度大幅提升。然而，許多企業仍面臨數據孤島、平台分散等挑戰，特別是隨著軟體即服務（SaaS）與核心業務軟體的普及，導致數據散落在不同系統。企業數據的「AI就緒程度」已成為部署次世代平台的關鍵前提。

為解決這些問題，Databricks推出了Lakebase與Genie。其中，Lakebase在2025年的DATA + AI SUMMIT上發布，定位為「專為AI時代設計的次世代資料庫」。它基於Databricks於2025年5月收購的無伺服器Postgres供應商Neon技術，旨在整合傳統上分離的交易型資料庫（OLTP）和分析型資料平台（OLAP），透過儲存與運算分離的架構，實現營運與分析數據的近即時連結，同時確保擴展性與可用性。目前部分日本企業已在美國地區使用Lakebase，日本地區的全面上市準備工作正在進行中。

Genie則是一款對話式AI助理，於2024年的DATA + AI SUMMIT中公布，讓用戶能透過自然語言查詢數據並取得分析結果。其目標是將Databricks的使用範圍從數據工程師和數據科學家擴展至企業內部的各業務部門。Genie能夠依據用戶權限和組織治理政策來管理數據存取，並可透過智慧型手機使用，使業務人員隨時隨地獲取洞察。此外，於2026年3月發布的Genie Code，則是一款針對數據工程、分析及機器學習的自主AI功能，能輔助程式碼生成、管線建構和儀表板製作，Genie與Genie Code目前皆已在日本全面上市。

Databricks透過Lakehouse平台，將Lakebase、Genie及Genie Code整合，提出數據與AI一體化的新架構方向。此策略旨在打破數據壁壘，提升企業整體數據利用效率。Databricks在日本的成功經驗，特別是其透過Lakebase與Genie整合數據與人工智慧的策略，為台灣企業在數位轉型與AI應用浪潮中提供了重要的借鑑。許多台灣企業同樣面臨數據孤島、多平台數據分散的挑戰，如何借鏡Lakehouse架構，將營運與分析數據統一管理，並導入如Genie般的自然語言AI工具，賦能非技術部門，將是提升企業數據價值與AI競爭力的關鍵。