Principaux points à retenir du Snowflake Industry Day : transformez votre entreprise avec l’AI Data Cloud

Reposant sur l’élan du Snowflake Summit, où Snowflake a annoncé le déploiement de dizaines de nouvelles fonctionnalités, le Industry Day de cette année a présenté les nombreuses façons d’utiliser ces fonctionnalités, en particulier dans un monde alimenté par l’IA et le ML. Dans son discours liminaire, Sridhar Ramaswamy, CEO de Snowflake, a expliqué comment l’AI Data Cloud s’aligne avec les stratégies data et d’IA de ses clients, soulignant la position unique de la plateforme pour atteindre les objectifs d’IA d’entreprise. Fort de son engagement en faveur de l’open source, grâce à des initiatives telles que Polaris Catalog et les Iceberg Tables, Snowflake et son réseau de partenaires aident ses clients à atteindre leurs objectifs en matière de données et d’IA. Sridhar Ramaswamy a partagé plusieurs de leurs réussites. « Notre écosystème permet aux entreprises de construire plus rapidement, d’évoluer efficacement et d’accélérer l’innovation que nous pouvons apporter ensemble dans tous les secteurs », a-t-il déclaré.

Voici six points clés de cette journée enrichissante :

• Qu’il s’agisse d’efforts marketing ou d’analyses de marché, tous les aspects du secteur des services financiers bénéficient d’un délai d’analyse plus court. Et l’AI Data Cloud peut certainement y contribuer. La compagnie d’assurances Mutual of Omaha, par exemple, a montré comment l’utilisation de Hybrid tables (optimisées pour les workloads hybrides opérationnels et transactionnels) réduisait considérablement les problèmes de latence, tandis que le partage sécurisé des données avec les partenaires permettait non seulement d’éliminer les frictions et les coûts, mais aussi d’améliorer la précision des données. 

• Dans les médias, où le contenu est primordial, les entreprises peuvent maximiser la portée et la rétention en mettant le pouvoir des données entre les mains des utilisateurs professionnels réguliers. Chez Warner Bros. Discovery, un nouveau chatbot d’IA générative, Daisy, a été conçu pour répondre à des questions, à la fois simples et complexes, mais toutes en langage naturel, sur la mine d’informations générées par la plateforme de streaming de WBD, Max. En simplifiant le processus consistant à savoir, par exemple, où vivent la plupart des personnes ayant regardé « House of the Dragon », Daisy détient le pouvoir de démocratiser les données dans toute l’entreprise.

• Les efforts de vision à 360 degrés des clients des différentes marques, en particulier dans le retail, nécessitent une collaboration étroite et sécurisée. Pour Topgolf Callaway, qui est passé de la simple fabrication d'équipements à l’exploitation de centres de divertissement basés sur le golf et de retailers e-commerce, l’AI Data Cloud élimine les silos de ses nombreuses filiales et rend les données clients plus exploitables pour un plus grand nombre de personnes.

• Dans des secteurs comme les télécommunications, où la clientèle est large et diversifiée, il est parfois difficile de se restreindre à des segments et, par conséquent, de répondre aux besoins et aux préférences spécifiques des clients. Les modèles de machine learning peuvent aider à mieux identifier et comprendre ces segments et besoins, comme l’a démontré le géant néo-zélandais des télécommunications Spark NZ. L’entreprise, qui fournit des services téléphoniques, haut débit et mobiles aux particuliers comme aux grandes entreprises, a utilisé Snowpark ML pour faire fonctionner toutes ses analyses marketing de ses forfaits mobiles prépayés à bas prix sur le moteur décisionnel avancé de l’entreprise. Cette démarché a entraîné des économies estimées à 4 millions de dollars.

• Dans les secteurs hautement réglementés où la sécurité des données est essentielle, comme la santé et les sciences de la vie, il est important de développer un cadre de gouvernance pour mettre en place ces protections des données. Providence Health, un système de santé qui comprend 51 hôpitaux et 1 000 cliniques dans l’ouest des États-Unis, a expliqué comment Snowflake l’aide à trouver un équilibre entre les exigences de conformité et l’accès aux données en temps réel à l’aide de fonctionnalités clés telles que les contrôles d’accès basés sur les attributs.

• Dans le secteur public et l’éducation, passer à une stratégie data modernisée ne doit pas nécessairement être une entreprise coûteuse et gourmande en main-d’œuvre. Le Ministère des transports du Texas cherchait une plateforme data sécurisée qui fournirait un point de vérité unique et aiderait à générer des analyses exploitables et à améliorer la prise de décision. Grâce à Snowflake, le Ministère a non seulement éliminé les silos existants, mais s’est mis en meilleure position pour intégrer les technologies émergentes telles que l’IA et le ML dans ses systèmes de gestion des données. 

L’ère de l’IA d’entreprise est bien là, et les industries du monde entier commencent à en tirer des bénéfices. « Pendant des années, les gens ont pensé que Google, Amazon, Microsoft et Meta étaient les seuls à pouvoir exploiter une IA ayant un impact sur leurs activités », a déclaré Mac Noland, Chief Data Officer chez le cabinet de conseil informatique phData, lors d’un panel exécutif. « Mais en réalité, les outils sont avancés. Maintenant, que vous soyez une entreprise de construction ou une entreprise céréalière, vous pouvez utiliser l’IA pour influencer votre activité. C’est en cours, notamment en production. »

Pour en savoir plus sur la façon dont l’IA façonne différents secteurs et peut transformer votre entreprise, suivez les conférences du Industry Day en vous inscrivant à l’événement à la demande ici.