過去の事実についての記述を除き、これらの一連のウェビナーを構成するものとして公開されたプレゼンテーションやこれに伴う口頭のコメント(総称して「マテリアル」とする)に含まれるあらゆる情報は、将来の見通しに関する記述とします。これらの記述には、(i) Snowflakeの事業戦略や計画、(ii) 開発中や一般に提供されていないものも含めた、新たなもしくは改善された製品、サービス、テクノロジー、(iii) 市場成長、トレンド、競争上の配慮、(iv) Snowflakeが提供する製品、サービス、テクノロジーのサードパーティプラットフォームとの、またこれにおける統合、相互運用性、可用性、に関する記述が含まれます。これらの将来の見通しに関する記述は、さまざまなリスク、不確実性、前提に左右されます。これには、Snowflakeが証券取引委員会に提出した、または今後提出する定期報告書、Forum 10-QおよびForum 10-K内の「リスク要因」などのセグメントに記載されているリスク、不確実性、前提が含まれます。これらのリスク、不確実性、前提を踏まえると、マテリアル内で言及された将来の出来事やトレンドは生じない場合があり、実際の結果が、将来の見通しに関する記述において予想または暗示されているものから著しく異なる、または相反する場合があります。そのため、将来の見通しに関するいかなる記述も、未来の出来事についての予測として利用してはなりません。
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Accelerating Automotive Innovation
Explore how leading automotive companies are transforming their operations through AI-powered data solutions.
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How CONA Improves Insights and Business Outcomes by Leveraging SAP Data with Snowflake and Fivetran
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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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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: 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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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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