Creare il lakehouse interoperabile:

strategie dati per i leader dell’AI

Progetta un’architettura che ti dia il pieno controllo dei tuoi dati. Utilizza qualsiasi engine e accelera l’AI con un lakehouse costruito con l’interoperabilità semplice di Snowflake

Oggi le aziende stanno superando la fase di sperimentazione dell’AI per passare alla produzione e molte scoprono che il vincolo più grande non sono i modelli, ma l’architettura dati su cui questi modelli si basano.

È un problema di frammentazione, dovuto alla scarsa interoperabilità tra engine e strumenti. Quando i team non possono lavorare sui dati dove risiedono, ricorrono ad architetture costose e ad alta intensità di lavoro, basate sulla duplicazione dei dati: un approccio che alimenta la proliferazione degli strumenti, frammenta la governance e fa lievitare i costi di engineering e di storage.

Per gli agenti AI, la frammentazione e la duplicazione dei dati possono essere catastrofiche. Costringono gli agenti a ricostruire continuamente la comprensione semantica, sprecando token e aumentando il costo per ogni elaborazione. Inoltre, quando gli stessi dati risiedono in più posizioni, gli agenti possono restituire risposte errate o allucinazioni, mettendo a rischio l’affidabilità dei dati e compromettendo le decisioni di business: un ostacolo insormontabile per la maturità a livello enterprise. 

Ma Snowflake lo sa: l’AI richiede una piena interoperabilità.

In Creare il lakehouse interoperabile ti presentiamo un approccio migliore. Scopri come progettare un’architettura lakehouse, basata su Apache Iceberg™ e Apache Polaris™, che aumenta la maturità per l’AI riducendo al contempo l’impegno e i costi di engineering. Questa guida offre una comprensione di base degli open table format, dei diversi approcci alla progettazione del lakehouse e dell’importanza di poter agire sui dati per qualsiasi operazione da qualsiasi engine.

Cosa troverai in questa guida

• Connettere i dati senza compromessi. Scopri come gli open table format come Apache Iceberg fungono da tessuto connettivo per il tuo patrimonio dati, aiutandoti a evitare il lock-in funzionale e a portare i tuoi strumenti vicino ai dati.

• Semplificare per scalare. Scopri come il data engineering dichiarativo, Zero-Copy Cloning e l’ingestion automatizzata possono ridurre le complessità infrastrutturali e avvicinare il tuo team a ZeroOps.

• Governare i dati nell’era dell’AI. Scopri come un approccio unificato a governance, sicurezza e affidabilità permetta ai team dati di passare dalla gestione reattiva dei problemi alla protezione proattiva.

• Pattern architetturali dal mondo reale. Esamina architetture lakehouse moderne, che evidenziano l’interoperabilità Snowflake con i principali partner cloud come AWS, Microsoft Azure e Google Cloud.

• Business case comprovati. Scopri come i leader di settore Goldman Sachs, Affirm e Indeed stanno già ottenendo un ROI modernizzando le proprie data foundation con lakehouse basati su Snowflake.

Un lakehouse interoperabile non si limita ad aggiornare il tuo data stack: ridefinisce ciò che la tua azienda può fare con i dati. Sostituisce sistemi complessi e frammentati con una data foundation connessa, open e accessibile senza movimentazione dei dati. Le organizzazioni presentate in questo ebook non sono eccezioni: anticipano ciò che diventa possibile quando l’architettura dati smette di essere un vincolo e diventa un catalizzatore.

Accesso più rapido a dati di alta qualità, governance universale e una significativa riduzione degli attriti quotidiani che ostacolano il progresso. Non sono promesse astratte, ma risultati concreti. È il momento di portare le tue iniziative di AI dall’idea all’impatto: il framework architetturale deve essere l’abilitatore, non l’ostacolo.