Snowflake presenta una startup: Honeycomb Maps rivoluziona la location intelligence nell’AI Data Cloud

Honeycomb Maps sta trasformando il modo in cui le aziende visualizzano e utilizzano i dati di localizzazione, consentendo ai team di creare e condividere potenti dashboard cartografiche basate sui dati Snowflake. L’azienda affronta un punto critico ben noto: le funzionalità di mappatura limitate e spesso frustranti degli strumenti di business intelligence (BI) tradizionali quando devono gestire set di dati geospaziali ampi e ricchi. In questa edizione di Snowflake presenta una startup, incontriamo Carston Hernke, fondatore di Honeycomb Maps, e scopriamo perché ha deciso di costruire la sua azienda su Snowflake. 

Risolvere un problema operativo del mondo reale

Hernke racconta che l’ispirazione per l’azienda nasce da un precedente ruolo in cui si occupava di ottimizzare le operazioni presso un grande fornitore di mobilità condivisa (noleggio di e-bike e monopattini). Il team di Hernke raccoglieva enormi volumi di dati geospaziali provenienti dai GPS dei veicoli e dall’attività degli utenti sull’app, tutti archiviati in tabelle Snowflake.

I team operativi avevano urgente bisogno di una mappa di calore di domanda e offerta per confrontare le aree in cui le persone cercavano una corsa con quelle in cui la flotta era effettivamente distribuita. Tuttavia, lo strumento BI in uso riusciva a visualizzare solo circa 500 punti o mappe a livello statale, del tutto insufficienti per le operazioni locali.

Il team aveva bisogno di uno strumento che consentisse di visualizzare facilmente tutti i dati su una mappa dettagliata, condivisibile, aggiornata e protetta tramite SSO. Nessuno degli strumenti di mappatura testati era in grado di offrire una soluzione integrata e intuitiva, a un costo sostenibile o su larga scala, “così ho creato Honeycomb Maps”, racconta Hernke.

Una nuova dimensione dei dati: collegare le performance finanziarie al territorio

Honeycomb Maps collega metriche finanziarie (ricavi, costi, profitti) e metriche operative (disponibilità della flotta, consegne non riuscite) a specifiche aree sulla mappa. Questa analisi è spesso basata sul sistema di griglie esagonali H3, che ha ispirato il nome dell’azienda.

Costruendo un conto economico per ciascuna cella esagonale sulla mappa, le aziende possono porsi domande come: “Quanti ricavi genera quest’area? Quanto ci costa ed è redditizia?”. Per un’azienda di food delivery, questa analisi individua le aree più redditizie, consentendo strategie di marketing mirate. Le metriche operative visualizzate possono essere personalizzate in base al tipo di business: le aziende di mobilità possono analizzare i tempi medi di attesa, mentre le aziende di logistica possono monitorare il numero di consegne fallite da ripetere. Hernke osserva che questo tipo di analisi dettagliata e visiva non veniva effettuata in precedenza. Portare queste metriche su una mappa le rende “tangibili per i decision maker … che reagiscono immediatamente dicendo: ‘Wow, cosa sta succedendo qui?’”.

Molti clienti Snowflake dispongono già di dati di localizzazione ricchi, dagli indirizzi dei clienti alla posizione dei veicoli fino ai territori di vendita, ma spesso rimangono inutilizzati. Tradizionalmente, la creazione di dashboard cartografiche richiedeva strumenti complessi e il supporto di esperti GIS. Honeycomb Maps elimina queste frizioni: i team di business possono creare mappe con i propri dati e le proprie metriche in autonomia, senza integrazioni complesse né un team GIS dedicato. Visualizzare le performance aziendali su una mappa interattiva diventa così un passaggio rapido e accessibile per qualsiasi utente Snowflake.

Costruire su Snowflake: adozione enterprise senza attriti

I dati di localizzazione sono spesso dati personali e altamente sensibili. Quando Honeycomb Maps ha iniziato il suo percorso, una delle prime sfide per Hernke è stata gestire in modo sicuro ed efficiente l’onboarding dei dati dei nuovi clienti enterprise all’interno dei loro ambienti Snowflake esistenti.

Costruire con Snowflake Native App Framework ha rappresentato una svolta decisiva:

• Sicurezza e integrazione: portando l’applicazione direttamente sui dati del cliente, Honeycomb Maps elimina la necessità di pipeline ETL complesse e configurazioni SSO dedicate, riducendo il rischio di potenziali perdite di dati. Invece di assumersi la responsabilità di archiviare i dati dei clienti sulla propria infrastruttura, l’app Honeycomb Maps opera all’interno dell’ambiente Snowflake del cliente e sfrutta le funzionalità native di sicurezza e governance di Snowflake.
• Time to value: un vantaggio significativo è stata la drastica riduzione del tempo e delle risorse necessarie per accompagnare un cliente alla sua “prima mappa”. Questo consente al team di dedicare meno tempo a requisiti enterprise standard come identità, SSO e trasferimento dei dati e più tempo a discutere problemi di business reali con i potenziali clienti.
• Efficienza del capitale: Honeycomb Maps è un team snello e Snowflake Native App Framework consente di concentrare tempo e risorse sul prodotto core — la visualizzazione geospaziale — anziché sull’implementazione di funzionalità di base come la gestione dei database e l’integrazione SSO. Questa efficienza ha permesso di mettere la prima versione del prodotto nelle mani di un grande cliente enterprise entro il Q4 2024, accelerando i cicli di miglioramento del prodotto.

Un approfondimento tecnico sull’architettura di Honeycomb Maps

Honeycomb Maps risolve il limite tecnico della mappatura nei BI tradizionali offrendo un’applicazione sicura, di livello enterprise, focalizzata su visualizzazioni ad alte prestazioni.

Nelle piattaforme BI tradizionali, ogni zoom o filtro applicato sulla mappa genera una nuova query al database. L’esecuzione della query e il successivo invio dei dati all’utente introducono secondi di latenza, rendendo l’applicazione lenta e poco reattiva. “Questo design è anche uno dei motivi per cui oggi le mappe nella BI sono così limitate: sono state progettate per mostrare poche metriche aggregate su un grafico, non dati dettagliati a livello di singolo punto”, spiega Hernke.

Honeycomb Maps adotta un approccio diverso. Utilizza nuove tecnologie web, tra cui WebAssembly, per aggregare e renderizzare i dati direttamente sul dispositivo, garantendo un’esperienza “estremamente fluida” senza dipendere da continui round trip verso il server per ogni interazione. Questo riduce in modo significativo il carico sul database, consentendo una scalabilità a basso costo fino a migliaia di utenti.

L’architettura sfrutta funzionalità chiave di Snowflake:

• Restricted caller’s rights (RCR): secondo Hernke, questa funzionalità è stata una “svolta enorme” per l’azienda. Consente di far rispettare i permessi esistenti dell’utente anche durante l’uso di Honeycomb Maps. Se un utente ha accesso a una determinata tabella in Snowsight, può creare una mappa a partire da essa; se condivide la mappa con qualcuno che non ha le stesse autorizzazioni, quest’ultimo visualizzerà un errore. Questo garantisce un’esperienza fluida supportando al contempo rigorosi controlli di accesso ai dati, allineati ai permessi già definiti in Snowflake.

• Hybrid Tables: utilizzate per archiviare i metadati dell’applicazione, come mappe create, utenti e permessi delle mappe.

• Ruoli applicativi: utilizzati per offrire esperienze differenziate agli utenti: ADMIN (può modificare qualsiasi mappa), EDITOR (può creare e condividere mappe) e VIEWER (può solo visualizzare le mappe condivise).

• Controllo della scalabilità: il team ha progettato intenzionalmente la scalabilità fin dall’inizio, utilizzando un pool di calcolo leggermente sovradimensionato. I clienti possono controllare la scalabilità orizzontale del numero di istanze di servizio e la dimensione del warehouse utilizzato da Honeycomb Maps, iniziando con una configurazione economica e arrivando a supportare migliaia di utenti senza dover gestire Kubernetes.

Guardando avanti: il percorso verso un’AI prescrittiva

Il consiglio più prezioso ricevuto da Hernke, da un mentor durante la sua esperienza nella consulenza tecnologica, è che “il valore non nasce dalle nuove tecnologie in sé, ma dal loro utilizzo per migliorare processi e operazioni nel mondo reale”. Questo principio guida il futuro di Honeycomb Maps.

Se oggi il prodotto è prevalentemente descrittivo, l’obiettivo del team è evolvere verso un approccio più prescrittivo, in cui le azioni vengono intraprese automaticamente sulla base dei dati.

• Integrazione dei dati time-series: l’azienda ha recentemente rilasciato un aggiornamento che supporta la visualizzazione di dati time-series. Le colonne data e timestamp di Snowflake possono essere animate, mostrando come gli eventi cambiano nel tempo.
• Abilitare l’AI nella creazione delle mappe: l’azienda sta lavorando a una “grammatica” machine-readable per creare mappe in modo programmatico. Questo consentirà agli agenti AI interni dei clienti e ai loro strumenti di creare mappe, in modo analogo alla creazione di grafici oggi, offrendo strumenti specializzati mentre il cliente mantiene il controllo sulle proprie guardrail AI.

Il consiglio di Hernke per altri imprenditori che valutano di costruire su Snowflake? “Identificate un cliente esistente che sia anche cliente Snowflake e costruite e testate l’applicazione insieme a lui”, afferma. Le funzionalità guidate da casi d’uso reali dei clienti saranno sempre le più preziose.

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Nota: le dichiarazioni relative alle funzionalità future e ai piani di prodotto di Honeycomb Maps sono soggette a modifiche e non rappresentano impegni o garanzie di disponibilità futura.