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April 16

Spend less time on pipelines and more time delivering insights and AI use cases to your organization.

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April 22

Join us for a hands-on lab to learn how to build retrieval-augmented generation (RAG) and agent-based AI applications using the Sonnet model within Snowflake Cortex AI’s secure environment.

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CarMax’s Data Journey: From On-Prem to Snowflake to Optimized Insights

April 23

Discover how CarMax successfully migrated 450+ data pipelines, 80+ TB of data, and 1,200+ BI reports from a complex, on-prem system to Snowflake in just 18 months.

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Learn how to master modern data engineering with real-world demos and hands-on labs. Join us live!

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Thought Leadership

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Snowflake BUILD Japan: オープニングキーノートでデータクラウドの最新情報を一挙紹介!

Snowflake の Data Cloud の可能性を広げ続ける最新のイノベーションを一挙にご紹介します。AI や LLM に関連するSnowflakeの新しい機能によってもたらされる、データ分析やアプリケーション開発の新たな変化について、デモンストレーションを交えながら紹介します。

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On-Demand

Snowflake BUILD Japan: 自社データを最大限&安全に活用して生成AI/LLMを加速する

SnowdayのアップデートでSnowflakeのGenAI/LLMに対する多くの取り組みが発表されました。本セッションではその全体像を深掘りし、お客様がSnowflakeを使ってGenAI/LLMをどのように活用できるのかをイメージできるようになることを目指します。

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Snowflake BUILD Japan: OSS LLMやパートナーLLMを活用した多様な生成AI/LLMアプローチ

Snowflakeは、ネイティブに統合されたGenAI/LLMのみならず、お客様毎に異なるビジネス要件や制約にも応えるため、パートナーLLMやサードパーティLLMの活用など様々な選択肢を提供します。本セッションでは、Snowflake上でのコンテナ環境のホストを実現するSnowpark Container Service(SPCS)やインターネット上のエンドポイントへのアクセスを可能とするExternal Network Accessを活用した多様なGenAI/LLMのアプローチ手法についてデモを交えながら紹介します。

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Snowflake BUILD Japan: SNOWFLAKEで完結!! モデル開発からビジネス活用まで真のエンドツーエンド機械学習

Snowpark MLは、迅速かつ安全にSnowflakeでモデルを構築・デプロイし、Streamlitを使用して結果をアプリで提示するためのAPIをデータサイエンティストに提供します。
本セッションでは, 新たに登場するSnowflake Notebookを使って、MLモデルの開発とデプロイをデモでご紹介いたします。

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On-Demand

Snowflake BUILD Japan: アプリケーション共有を実現するNATIVE APP FRAMEWORKとトランザクションワークロードに対応するHYBRID TABLESのご紹介

Snowflake上でデータだけでなく、アプリケーションも共有可能になります。アプリケーションをネイティブに構築し、セキュアに配布/展開、収益化できるNative App Frameworkの仕組みをデモを交えてご紹介します。
また、少量データを低レイテンシで処理するトランザクションワークロードに対応したHybrid Tablesが登場し、Snowflakeという単一プラットフォームでトランザクションデータと分析データの両方に対応できるようになります。ユースケースやデモを交えてご紹介します。

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Snowflake BUILD Japan: データパイプラインにおけるDYNAMIC TABLESおよびSNOWFLAKE MLベースの予測機能と異常検知機能の利用

Dynamic TablesをSCD(Slowly Changing Dimension)のユースケースに使用することで、時間的な変化を容易に追跡し、履歴データを正確で洞察に満ちたものに保つ方法を紹介します。
また、MLベースの新しいSnowflake 予測機能と異常検知機能により、データ量の正確な増加予測を作成し、調査すべき異常値を見つけることができます。MLの専門知識は必要ありません。
このセッションで、Dynamic Tablesを使用したデータパイプラインのセットアップ方法、単一の時系列または複数の時系列について、どのように予測を生成し、異常を検出するか、実際のデモをご覧ください。

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Snowflake BUILD Japan: 新たにリリースを予定しているデータセキュリティ新機能とセキュリティスタック -SNOWFLAKE HORIZON-の紹介

AIやMLの利活用が進む中、個人情報を保護しながらデータ活用を行う必要性がさらに高まってきています。
Snowflakeはこれまでにも重要情報を保護するデータガバナンス機能などを提供してきましたが、さらに強化されたセキュリティ機能の開発が現在も進んでいます
これらの機能を具体的な画面を見がなら、如何にプライバシーを保護しつつデータ活用を進めることができるのかのイメージを掴んでいただくことができます
またオープンソースデータテーブル形式 Apache Icebergへの対応も解説します

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塩野義製薬の成功事例から学ぶデータ活用による事業革新

本セッションでは、企業全体でデータを活用して意思決定を行い、事業革新へと進む塩野義製薬の取り組みをご紹介します。データクラウドを活用したデータドリブンなアプローチが、どのようにして組織や人、そして事業の成長を加速させているか、事例を通して紐解いていきます。
事業の発展の鍵を握る »データ »の活用と、あるべき姿に向かうアプローチや、人工知能技術の活用などについてもセッションを通して触れていきます。事業を推進するすべての方々に、データ活用の新たなインサイトや戦略のヒントをお届けしてまいります。

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製薬業界の未来を変えるデータ戦略 〜ヘルスケアデータのコラボレーションで早く大きく価値を創出する〜

本セッションでは、医療データとデータクラウドの統合に焦点を当て、ヘルスケア業界に与える影響や可能性について深く掘り下げます。データ駆動型の意思決定を実現するためには、リアルタイムでのデータ処理と分析を行うための安全なデータ環境が不可欠です。IQVIAの豊富な医療データソリューションとSnowflakeの柔軟なデータプラットフォームのコラボレーションにより製薬業界にどのようなインパクトをもたらすのか、その可能性を探求します。

さらにデモンストレーションを通して、ヘルスケアデータの新たな活用や製薬業界のデータ戦略について洞察を得ていただける機会を提供します。ヘルスケアイノベーションの先駆者としての視点を磨き、データを最大限に活用する戦略を練るために役立てていただけるセッションです。

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Data for Breakfast 2024 Replay: 必見!データとビジネスを取り巻くトレンドをキャッチアップ

Data for Breakfastを進めていく前に、まずは今私達を取り巻く新しい潮流にアンテナを立てましょう!あらゆる業界に変化をもたらす「データ」にスポットライトを当て、ゲストを迎えて情報発信していきます。あらゆるビジネスパーソンが知っておくべき、データ活用とビジネス成長のアクセラレーターとなるテクノロジートレンドを紐解きます。

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Data for Breakfast 2024 Replay: 事業成長を牽引するプラットフォーム「SNOWFLAKE」の躍進〜データクラウド最新情報

2023年Forbes Global 2,000社のうち630社以上がSnowflakeのデータクラウドを利用して事業成長を推進していることはご存知でしょうか?そのビジネスドライバーとなっているのが「データクラウド」です。データ米国Snowflakeからゲストを招きデータクラウド急拡大の背景やユーザーの事業成長について、グローバルな視点でお届けします。

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Data for Breakfast 2024 Replay: 企業が取り組むべきAI戦略とAIを支えるデータ戦略

あらゆる業界に変化をもたらすデータとAIについて、今様々な視点から活用が広がっています。それらは今までとは比較にならないくらいの速度でテクノロジーが進化し、ビジネスへの貢献度合いも高まっています。AIをよりリッチに高精度にしていくために欠かせないのがデータですが、「どう活用するか」と同じ位重要なのが「どんなデータをどう持つか」という視点です。AI・アプリケーション・データコラボレーションの未来について、データクラウドの観点からエキスパートが紹介します

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Other than statements of historical fact, all information contained in the presentations and accompanying oral commentary made available as part of these webinars (collectively, the “Materials”), including statements regarding (i) Snowflake’s business strategy and plans, (ii) new and enhanced products, services, and technology offerings, including those that are under development or not generally available, (iii) market growth, trends, and competitive considerations, and (iv) the integration, interoperability, and availability of Snowflake’s products, services and technology offerings with and on third-party platforms, are forward-looking statements. These forward-looking statements are subject to a number of risks, uncertainties, and assumptions, including those described under the heading “Risk Factors” and elsewhere in the periodic reports on Form 10-Q and Form 10-K that Snowflake has filed and will file with the Securities and Exchange Commission. In light of these risks, uncertainties, and assumptions, the future events and trends discussed in the Materials may not occur, and actual results could differ materially and adversely from those anticipated or implied in the forward-looking statements. As a result, you should not rely on any forwarding-looking statements as predictions of future events.

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