カスタマーストーリー
AIパイプラインの構築：よりスマートなデータエンジニアリングのための必携ガイド
AIは、データパイプラインのあらゆるレイヤーを再構築しています。これからの2年間を牽引するのは、単に多くのスクリプトを記述するのではなく、よりスマートなシステムを設計し、構築できるエンジニアです。
今、データエンジニアリングについての重要な問いが、次々と現実のものになっています。エージェント型AIがデータパイプラインを構築する時代に、組織はどうあるべきでしょうか。新鮮で多様なデータを求め続けるAIの要求に対応する、スケーラブルなインフラストラクチャをどのように構築すればいいのでしょうか。宣言型の設計は、どのような場面で命令型オーケストレーションよりも効果を発揮するのでしょうか。そして、人間だけでなくAIエージェントもデータの利用者となる環境において、データプロダクトを提供するとはどのようなことを指すのでしょうか。
本書「AIパイプラインの構築：スマートなデータエンジニアリングのための必携ガイド」では、Gilberto Hernandezが、データエンジニアリングが今後どこに向かうのか、そしてその変化に先んじるために何が必要なのかを客観的に解説します。Snowflakeでデータエンジニアリング領域プロダクト担当副社長を務めるChris Childによる序文に続き、本文では、データの取り込み、変換、提供、DataOpsに至るまで、データパイプラインのライフサイクルをステージごとに解説し、AIの要求に応えるために設計された最新の宣言型ツールを紹介しています。
データエンジニアは、AI先進組織におけるオペレーショナルアーキテクトへと進化しつつあります。本書の目的は、この未来を見据えた基盤の構築を支援することです。
本書では、次の内容を取り上げています。ぜひダウンロードしてご確認ください。
AIによって、データの取り込み、変換、提供、DataOpsがどのように再構築されているか、そしてCortex Codeを始めとする最新のアプローチが、この変化にどう対応しているかを紹介します。
宣言型パイプラインがAIワークロードのスケーリングに適している理由と、Snowflake DCMプロジェクトを活用して宣言型アプローチへ移行する方法について説明します。
人間とAIエージェントの双方に対応したデータプロダクトの提供手法を解説します。これには、Snowflake CoWorkでのAIクエリの精度を高める、セマンティックレイヤーの構築が含まれます。
チームがAIに遅れないスピードでイテレーションを回すためのDataOpsのプラクティスとして、バージョン管理、CI/CD、環境管理、AIアシスト開発などの具体的なアプローチを紹介します。
- エージェント型AIがデータパイプラインのより多くを担うようになるなかで、データエンジニアの役割がどのように変化していくのか、そしてその変化をリードするためにチームをどう位置づけるべきかを考察します。
著者紹介
Gilberto Hernandezは、Snowflakeでリードデベロッパーアドボケイトを務めています。同氏は、データエンジニアが最新のAIネイティブなデータパイプラインを構築できるように支援するとともに、実践者、そして教育者として、Snowflakeのデータエンジニアリングツールを実務で活用するための開発者向けガイドやコース、学習コンテンツの制作にも取り組んでいます。
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