Wichtige Erkenntnisse vom Snowflake Industry Day: Transformieren Sie Ihr Unternehmen mit der AI Data Cloud

Aufbauend auf der Dynamik des Snowflake Summit, bei dem Snowflake die Einführung Dutzender neuer Funktionen angekündigt hatte, demonstrierte der diesjährige Industry Day die zahlreichen Einsatzmöglichkeiten dieser Funktionen, insbesondere in einer KI- und ML-basierten Welt. In seiner Keynote erläuterte Snowflake CEO Sridhar Ramaswamy, wie sich die AI Data Cloud auf die KI- und Datenstrategien der Kunden ausrichtet, und hob die einzigartige Position der Plattform zur Erreichung von Unternehmens-KI-Zielen hervor. Mit Initiativen wie Polaris Catalog und Iceberg Tables unterstützt Snowflake seine Kunden beim Erreichen ihrer Daten- und KI-Ziele und Ramaswamy hat mehrere seiner Erfolgsgeschichten mit uns geteilt. „Unser Ökosystem ermöglicht es Unternehmen, schneller zu entwickeln, effizient zu skalieren und Innovationen zu beschleunigen, die wir branchenübergreifend gemeinsam umsetzen können“, erklärt er.

Hier noch sechs Erkenntnisse von einem aufschlussreichen Tag:

• Ob Marketing oder Marktanalyse: Jeder Aspekt der Finanzdienstleistungsbranche profitiert von einer schnelleren Erkenntnisgewinnung – und die AI Data Cloud kann genau dabei helfen. So konnte beispielsweise das Versicherungsunternehmen Mutual of Omaha zeigen, wie durch den Einsatz von Hybrid Tables (optimiert für hybride Betriebs- und Transaktions-Workloads) Latenzprobleme drastisch reduziert wurden, während Secure Data Sharing mit Partnern nicht nur Reibung und Kosten reduzierte, sondern auch zu mehr Datengenauigkeit führte. 

• In der Medienbranche, in der Inhalte an erster Stelle stehen, können Unternehmen die Reichweite und Bindung maximieren, indem sie die Macht der Daten in die Hände normaler geschäftlicher Benutzer:innen legen. Bei Warner Bros. Discovery, wurde ein neuer GenAI-Chatbot, Daisy, entwickelt, um Fragen – sowohl einfache als auch komplexe Fragen, aber alles in natürlicher Sprache – über die Fülle an Informationen zu beantworten, die über die Streaming-Plattform Max von WBD generiert werden. Daisy ermöglicht die Datendemokratisierung im gesamten Unternehmen, indem es den Prozess vereinfacht, um beispielsweise herauszufinden, wo die meisten Menschen leben, die „House of the Dragon“ gesehen haben.

• Markenübergreifende Customer-360-Bemühungen, insbesondere im Handel, erfordern enge und sichere Zusammenarbeit. Für Topgolf Callaway, das sich von Fertigungsanlagen alleine zu heute Golf-basierten Unterhaltungszentren und E-Commerce-Händlern entwickelt hat, bricht die AI Data Cloud die Silos seiner vielen Tochtergesellschaften auf und macht Kundendaten für mehr Menschen nutzbar.

• In Branchen wie der Telekommunikationsbranche, in denen der Kundenstamm breit und vielfältig ist, ist es manchmal schwierig, bestimmte Segmente einzugrenzen und somit schwer, spezifische Kundenanforderungen und -präferenzen zu erfüllen. Modelle für maschinelles Lernen können dabei helfen, diese Segmente und Anforderungen besser zu identifizieren und zu verstehen – wie der neuseeländische Telekommunikationsriese Spark NZ zeigt. Das Unternehmen, das sowohl Privatpersonen als auch Großunternehmen Telefon-, Breitband- und Mobilfunkdienste anbietet, nutzte Snowpark ML, um all seine Marketinganalysen für seine kostengünstigen Prepaid-Mobilfunkpläne auf der fortschrittlichen Entscheidungsfindungs-Engine des Unternehmens auszuführen. Durch den Wechsel wurden schätzungsweise vier Millionen US-Dollar an Kosten eingespart.

• In stark regulierten Branchen, in denen Datensicherheit entscheidend ist, wie Gesundheitswesen und Life Sciences, ist es wichtig, ein Governance-Framework zu entwickeln, um diese Datenschutzmaßnahmen umzusetzen. Providence Health, ein Gesundheitssystem, das 51 Krankenhäuser und 1.000 Kliniken im Westen der USA umfasst, hat gezeigt, wie Snowflake es dabei unterstützt, die Anforderungen der Compliance mit Echtzeit-Datenzugriff mithilfe von Schlüsselfunktionen wie attributbasierten Zugriffskontrollen auszugleichen.

• Im Bereich des öffentlichen Sektors muss der Wechsel zu einer modernisierten Datenstrategie kein kosten- und arbeitsintensives Unterfangen sein. Das Texas Department of Transportation suchte nach einer sicheren Datenplattform, die einen Single Point of Truth bieten, verwertbare Analytics unterstützen und die Entscheidungsfindung verbessern sollte. Mit Snowflake beseitigte die Abteilung nicht nur alte Silos, sondern konnte auch neue Technologien wie KI und ML besser in ihre Datenmanagement-Systeme integrieren. 

Das Zeitalter der Unternehmens-KI hat begonnen und Branchen überall fangen an, von den Vorteilen zu profitieren. „Seit Jahren denken die Menschen, dass Google, Amazon, Microsoft und Meta die einzigen sind, die KI nutzen können, die sich auf ihr Geschäft auswirkt“, so Mac Noland, Chief Data Officer des IT-Beratungsunternehmens phData, während eines Executive Panels. „Doch in Wahrheit sind die Tools fortschrittlich. Unabhängig davon, ob Sie nun ein Bauunternehmen oder ein Unternehmen sind, das Getreide herstellt, können Sie KI nutzen, um Ihr Geschäft zu beeinflussen. Es wird bereits durchgeführt – und zwar durchgeführt in der Produktion.“

Um mehr darüber zu erfahren, wie KI verschiedene Branchen prägt und Ihr Unternehmen transformieren kann, können Sie sich für die On-Demand-Veranstaltung hier anmelden.