Principais conclusões do Snowflake Industry Day: transforme sua empresa com o AI Data Cloud

Aproveitando o momento trazido pelo Snowflake Summit, onde a Snowflake anunciou a implementação de dezenas de novos recursos, o Industry Day deste ano mostrou várias formas como esses recursos podem ser usados, especialmente em um mundo que se baseia em inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (machine learning, ML). No discurso de keynote, Sridhar Ramaswamy, CEO da Snowflake, explicou como o AI Data Cloud se alinha às estratégias de dados e IA dos clientes, destacando a posição única da plataforma para atingir as metas de IA das empresas. Por meio de seu compromisso com o código aberto e de iniciativas como Polaris Catalog e Iceberg Tables, a Snowflake e sua rede de parceiros estão ajudando os clientes a atingir seus objetivos de dados e IA, e Ramaswamy compartilhou várias histórias de sucesso. "Nosso ecossistema permite que as empresas criem com mais rapidez, dimensionem com eficiência e acelerem a inovação que podemos oferecer juntos em todos os setores", disse ele.

Veja, a seguir, seis conclusões de um dia inspirador:

• Seja no trabalho de marketing ou na análise de dados do mercado, todos os aspectos do setor de serviços financeiros se beneficiam do tempo mais rápido de obtenção de insights, e o AI Data Cloud certamente pode ajudar a alcançar esse objetivo. Por exemplo, a seguradora Mutual of Omaha mostrou como o uso das tabelas híbridas (otimizadas para cargas de trabalho híbridas operacionais e transacionais) reduziu drasticamente os problemas de latência, ao passo que o compartilhamento seguro de dados com parceiros não apenas removeu o atrito e os custos, como também resultou em maior precisão dos dados. 

• Na área de mídia, onde o conteúdo é tudo, as empresas podem maximizar o alcance e a retenção ao colocar o poder dos dados nas mãos de usuários comerciais frequentes. Na Warner Bros. Discovery, um novo chatbot de IA generativa, chamado Daisy, foi criado para responder a perguntas, simples e complexas, mas tudo em linguagem natural, sobre a riqueza de informações geradas por meio da plataforma Max de streaming da empresa. Por exemplo, Daisy mostrou ser capaz de democratizar os dados em toda a empresa ao simplificar o processo de pesquisa para saber onde estão a maioria das pessoas que assistiu à série “House of the Dragon” (Casa do Dragão, em português).

• O trabalho de visão 360° dos clientes nas marcas, especialmente no setor de varejo, requer uma colaboração estreita e segura. Para a Topgolf Callaway, que passou de um setor rigidamente industrial de equipamentos para centros de entretenimento baseados em golfe e varejistas de comércio eletrônico, o AI Data Cloud elimina os silos de suas muitas subsidiárias e torna os dados dos clientes mais utilizáveis para mais pessoas.

• Em setores como o de telecomunicações, onde a base de clientes é ampla e diversificada, às vezes é difícil restringir os segmentos e, portanto, atender às necessidades e preferências específicas dos clientes. Os modelos de aprendizado de máquina podem ajudar a identificar e entender melhor esses segmentos de público, bem como as necessidades deles, conforme demonstrou a Spark NZ, gigante de telecomunicações da Nova Zelândia. A empresa, que fornece serviços telefônicos, de banda larga e de dispositivos móveis tanto para indivíduos quanto para grandes empresas, usou o Snowpark ML para obter toda a análise de marketing de seus planos de dispositivos móveis de baixo custo e pré-pagos para executar no mecanismo avançado de tomada de decisões da empresa. A mudança representou uma economia de cerca de US$ 4 milhões em custos.

• Em setores altamente regulamentados onde a segurança dos dados é essencial, como o setor de saúde, é importante desenvolver uma estrutura de governança para implementar essas proteções de dados. Providence Health, um sistema de saúde que inclui 51 hospitais e 1.000 clínicas no oeste dos EUA, descreveu como o Snowflake ajuda a equilibrar as necessidades de conformidade com o acesso a dados em tempo real por meio de recursos importantes, como controles de acesso baseados em atributos.

• No setor de governo e instituições de ensino, migrar para uma estratégia de dados moderna não precisa ser uma iniciativa de alto custo e muito trabalhosa. O Departamento de Transportes do Texas buscava uma plataforma de dados segura que fornecesse uma única fonte de verdade e ajudasse a gerar análises de dados úteis e melhorar o processo decisório. Com o Snowflake, o departamento não apenas eliminou os silos herdados, como também se colocou em uma posição melhor para integrar novas tecnologias, como IA e ML, aos seus sistemas de gerenciamento de dados. 

A era da IA para empresas chegou e setores de todos os lugares estão começando a colher os frutos. "Durante anos, as pessoas acharam que o Google, a Amazon, a Microsoft e a Meta eram as únicas empresas capazes de produzir IA que tivesse impacto em seus negócios", disse Mac Noland, Chief Data Officer da consultoria de TI phData, durante um painel executivo. "Mas, na realidade, as ferramentas estão avançadas. Agora, seja você uma empresa de construção ou uma empresa que produz cereais, você pode usar a inteligência artificial para influenciar seus negócios. Isso está acontecendo. E está acontecendo na produção.”

Para saber mais como a IA está transformando diferentes setores e pode também mudar a sua organização, assista às sessões do Industry Day, fazendo sua inscrição no evento sob demanda aqui.