snowflakeの
データサイエンス＆機械学習
高速データアクセスおよびPythonやSQL用の伸縮性のあるスケーラブルなデータ処理により機械学習ワークフローを促進しましょう。
データサイエンスワークフロー
の高速化
一元化によりすべての関連データに瞬時にアクセス
- 信頼できるデータのグローバルネットワークへのシングルポイントオブアクセスにより、データアクセスの検索やリクエストに要する時間を削減。
- 構造化、半構造化（JSON、Avro、ORC、Parquet、XML）、非構造化データのネイティブサポートを搭載したモデルに、複雑なパイプラインなしでほぼ全種類のデータを取り込み可能。
- ビジネスエコシステムから取得した共有データセットやSnowflakeマーケットプレイスから取得したサードパーティデータを活用してモデルパフォーマンスを強化。
操作上の複雑さが最小化された高速な処理エンジン
- 好みの言語でSnowparkを活用し、データを機械学習を活用したインサイトに変換。
- インストール済みのオープンソースライブラリやAnaconda統合を介したシームレスな依存関係管理によりPythonベースのワークフローを高速化。
- あらゆるデータ容量やユーザー数に合わせ、Snowflakeの伸縮性のある高性能マルチクラスタコンピュートアーキテクチャによる処理のスケーリングを実現。
データに関連するチームやツールを統合する1つのプラットフォーム
- ネイティブコネクタやパートナーツールの幅広いエコシステムによる強固な統合を活用して、好きなMLツールをSnowflakeデータに接続。
- Snowflake内でUDFとして稼働するモデルやエクスターナルファンクションの安全なモデルエンドポイントと通信するモデルに対し、スケーラブルで安全な機械学習推論を実行。
- チームやアプリケーションが容易にMLドリブンのインサイトを利用、対応できるよう、モデルの結果を簡単にSnowflakeで活用。
お客様から
寄せられた声
お客様の環境の保護には継続的なイノベーションが必要とされます。Sophosは、当社のサイバーセキュリティソリューションに既に多くの機械学習モデルを組み込んでおり、常に新しいモデルが投入されています。Snowpark for Pythonにより、当初のパイプラインからプロダクションにおけるモデル推論へと、機械学習モデルの開発や運用が飛躍的に合理化、スケーリングされます。
Konstantin Berlin
Allegisでは、Snowpark for Pythonを使用することで、アーキテクチャを合理化しつつ迅速な市場投入のための機械学習を活用したソリューションを手に入れることができるようになりました。ストアドプロシージャやインストール済みパッケージを使用することで、データサイエンティストはPythonコードをデータのより近い場所で実行し、Snowflakeの伸縮性のあるパフォーマンスエンジンのメリットを活用することができます。
Joe Nolte
Snowflakeデータクラウドによってデータサイエンスのボトルネックが解消され、Pacific Lifeのすべてのアナリティクスチームがポテンシャルを最大限に発揮できるようになりました。
Kurpal Sandhu
Snowflakeを使用することで、モデルやアルゴリズムの開発や再キャリブレーションが迅速化され、最先端のML/AIツールを使用してあらゆるデータを活用し、ビジネス課題に対応し新たな機会を創出できるようになりました。
Volodymyr Sorokoumov
広範なパートナーエコシステム
データサイエンスや機械学習パートナーによる広範なエコシステムから選択。
データサイエンス
ユースケース
財務予測
財務予測の強化にSnowflakeデータクラウドを活用。
傾向スコアマッチング
エンリッチデータを使用して、高性能アカウント傾向モデルを確立。
MLドリブンなプロダクト戦略
プロダクトイノベーションを促進し、収益の拡大にデータを活用。
SNOWFLAKEを活用した構築を
始める
アプリケーション、データパイプライン、機械学習ワークフローの構築に必要なリソースをSnowflakeデベロッパーセンターで検索しましょう。
その他ワークロードを
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データサイロを解消し、組織全体や社外との、即時かつ安全な、統制されたデータの共有を実現しましょう。