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データサイエンスのためのSnowflake

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80%の時間をデータの検索と準備に費やしています。このような負荷がなくなるとビジネスへの影響はどうなるでしょうか。

従来のデータウェアハウスとデータレイクは低速なため、データサイエンティストの業務を妨げています。Snowflakeのデータクラウド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ます。ほぼ無制限のデータストレージと無限に使い続けられるコンピュートリソースをすぐに利用することができ、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も可能です。

詳しくはこちらから

データサイエンスを促進するには

信頼できるすべてのデータをすばやく検索し、アクセスする

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。

  • 前処理なしで、半構造化データをネイティブに格納し、クエリを実行することが可能
  • ストリーミングとバッチローディングにより、データを最新の状態に保つ
  • Snowflake Data Marketplaceやユーザ独自のプライベートデータエクスチェンジから、すぐに利用可能なサードパーティのデータにアクセス
  • 地理空間データのネイティブサポートを活用

速やかな特徴エンジニアリング

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。

  • 個々のデータサイエンスシナリオに合わせて、コンピュートリソースをオンデマンドで拡張・縮小
  • データサイエンスと他のデータワークロードとの競合を避けるために、専用のコンピュートリソースを使用
  • ゼロコピークローニングを活用して、パーソナライズされたデータサンドボックスを作成
  • ストリームとタスクを利用して、ストリーミングデータの準備を継続的に実施

1つのデータプラットフォームですべてのMLツールに対応

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。

  • オープンソースのMLライブラリへのシームレスな接続を可能にするSpark、Python、Apache Arrowのコネクタ
  • DataRobot、Dataiku、H20.ai、Amazon Sagemakerといった主要なAutoMLツールとの最適な統合
  • Dataiku、Alteryx、ZeplといったMLツールのSQLプッシュダウンを利用した特徴エンジニアリング
  • API経由のスコアリングとデータ拡張をサポートするエクスターナルファンクション
cemex logo

「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

機械学習(ML)パートナの広範なエコシステム

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。

詳しくはこちらから

Snowflake上でデータサイエンス業務を開始するための手引き

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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マーケティング分析:データサイエンスと機械学習を機能させる
AIとMLの力を利用
アプリケーションビルダのための7つのSnowflakeリファレンスアーキテクチャ
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