選択したフレームワークによるモデリングのためのデータの準備が簡単に行えます。
データサイエンティストはデータの検索と準備に仕事時間の80%を費やしています。このような負荷がない場合のビジネスへの影響を想像してみてください。
従来のデータウェアハウスとデータレイクは低速すぎて、データサイエンティストの業務を妨げてしまいます。Snowflakeのクラウドデータプラットフォームはシームレスに統合でき、データサイエンティストが利用する機械学習のライブラリとツールをサポートしています。ほぼ無制限のデータストレージと、すぐに利用が可能でほとんど無限に使い続けられるコンピュートリソースを、アナリストとサイエンティストの需要に合わせてすばやく拡張することが可能です。
隠されたデータセットの検索に無駄な時間を費やすのはもうやめましょう。Snowflakeを使えば、ほぼすべてのデータにただちにアクセスすることができます。
データ準備と特徴エンジニアリングには集中的なコンピューティングが必要です。ボトルネックとなっているコンピューティングリソースを待つことで時間を無駄にするのはもうやめにしましょう。
機械学習のライブラリとフレームワークはめまぐるしく進化を続けています。Snowflakeのデータサイエンス向けクラウドデータプラットフォームを使うことで、再プラットフォーミングと不要なデータ移行を回避できます。Snowflakeは以下のものを提供します。
「これまで技術機能にアクセスするには、数か月から、場合によっては数年かかり、コストがかさむうえに成功率も低い状態でした。それが、Snowflakeのおかげで瞬時にアクセスできるようになりました。Snowflakeによって、データを無制限に得られる高性能な瞬時の配信が実現しています」
FAUSTO SOSA氏
情報技術部門VP, CEMEX
「Snowflakeのおかげで、モデルとアルゴリズムの開発・再調整にかかる時間が大きく短縮されました。また、最先端のML/AIツールにより、すべてのデータを利用して、ビジネス課題に対処し、新たな機会を実現することができています」
Volodymyr Sorokoumov氏
ビッグデータ&アドバンスドアナリティクス部門シニアデータマネージャ, Uniper
「DataRobotによって、Snowflakeから履歴データを取り出して、ビジネス学習モデルの教育、テスト、最適化、プロダクション環境への導入を容易に実行し、ビジネス価値を生み出すことができています」
Stephen Pidliskey氏
シニアデータエンジニア, Beacon Street Services
「当社事業においては、データサイエンスを通してリスクモデルから最高の性能を得ることが不可欠です。モデルの性能曲線が1%上昇するだけで、新規事業で年間100万ドルの収益が創出されることになります」
Andrew Cathie氏
データサイエンス部門主任, Harmoney
Snowflakeのインテグレーションは、データサイエンスモデルの教育と導入のための適切な機械学習プラットフォームの選択を容易にします。
大量のデータへのアクセス、速やかな特徴量エンジニアリング、主要なMLツールへの直接統合により、データサイエンスワークフローを加速させることができます。
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