Snowlflake
데이터 사이언스와 ML
Python 및 SQL을 위한 빠른 데이터 액세스와 탄력적으로 확장 가능한 데이터 처리로 ML 워크플로를 가속화하십시오.
데이터 사이언스
워크플로우 가속화
한 곳에서 모든 데이터에 액세스
- 안전한 데이터 글로벌 네트워크에 연결된 단일 지점들을 사용하여 데이터를 찾고 액세스를 요청하는 시간 단축
- 정형, 반정형(JSON, Avro, ORC, Parquet 또는 XML) 및 비정형 데이터에 대한 기본 지원을 통해 복잡한 파이프라인 없이 거의 모든 유형의 데이터를 모델 내에 로드.
- 비즈니스 에코시스템의 공유 데이터 세트와 Snowflake 마켓플레이스의 타사 데이터를 활용하여 모델 성능을 향상
운영 복잡성을 최소화한 빠른 처리 엔진
- Snowpark에서 선택한 언어를 사용하여 데이터를 ML에 기반한 인사이트로 도출.
- 사전 설치된 오픈 소스 라이브러리와 Anaconda 통합을 통한 디펜던시를 관리로 Python 기반의 워크플로우 속도 향상.
- Snowflake의 탄력적이고 뛰어난 성능의 멀티 클러스터 컴퓨팅 아키텍처를 사용하여 데이터 양 또는 사용자의 수에 맞게 처리 크기 조정.
데이터를 중심으로 팀과 도구를 통합하는 단일 플랫폼
- 다양한 파트너 툴 에코시스템에서 제공하는 기본 커넥터 및 강력한 통합 기능으로 사용하는 ML 툴을 Snowflake 데이터와 연결.
- Snowflake 내부에서 UDF로 실행되거나 외부에서 보안 모델 엔드포인트와 통신하는 모델을 통해 확장 가능하고 안전한 ML 추론 실행.
- 팀과 애플리케이션에서 ML 기반의 인사이트를 쉽게 활용하여 실행할 수 있도록 Snowflake에서 모델 결과를 손쉽게 제공.
고객의
목소리
고객 환경을 보호하려면 지속적인 혁신이 필요합니다. Sophos의 사이버 보안 솔루션에는 수십 개의 머신 러닝 모델이 내장되어 있으며 항상 추가 모델을 출시하고 있습니다. Python용 Snowpark를 사용하면 초기 파이프라인에서 프로덕션의 모델 추론에 이르기까지 머신 러닝 모델의 개발 및 운영을 극적으로 간소화하고 크기를 조정할 수 있습니다.
Konstantin Berlin
Snowpark Phython는 Allegis가 아키텍처를 간소화하는 동시에 ML 기반 솔루션을 시장에 더 빨리 출시하는 데 도움을 주었습니다. 데이터 사이언티스트는 저장 프로시저와 미리 설치된 패키지를 사용해 Python 코드를 데이터에 더 근접하게 실행함으로써 Snowflake의 탄력적인 성능 엔진의 이점을 누릴 수 있었습니다.
Joe Nolte
Snowflake 데이터 클라우드를 통해 우리는 데이터 사이언스의 병목현상을 없앴고, 모든 Pacific Life 분석팀의 잠재력을 극대화할 수 있었습니다.
Kurpal Sandhu
Snowflake를 사용하면 모델과 알고리즘을 훨씬 더 빠르게 개발하고 재교정할 수 있으며, 최첨단 ML/AI 도구로 모든 데이터를 활용하여 비즈니스 과제를 해결하여 새로운 기회를 실현할 수 있습니다.
Volodymyr Sorokoumov
파트너 에코시스템
Snowflake의 데이터 사이언스 및 ML 파트너를 소개합니다.
데이터 사이언스
활용 사례
재무 관리
Snowflake 데이터 클라우드로 재무 관리를 강화하십시오.
어카운트 성향 점수(Propensity Scoring)
많은 데이터를 사용하여 고성능의 어카운트 성향 모델을 제공합니다.
ML 기반 제품 전략
제품 혁신을 가속화하고, 데이터로 수익 성장을 가능케 합니다.
SNOWFLAKE로
구축하기
Snowflake 개발자 센터에서 앱, 데이터 파이프라인 및 ML 워크플로우를 구축하는 데 필요한 리소스를 찾으십시오.
다른 워크로드
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데이터 사일로를 제거하고, 인증된 데이터를 내부 및 외부 조직 간에 즉각적이고 안전하게 공유