HISTÓRIAS DE CLIENTES
Coinbase simplifica os fluxos de trabalho de ML, reduzindo o tempo de implementação de meses para horas
Com os recursos Snowflake ML, a Coinbase emprega aprendizado de máquina em escala, eliminando pipelines complexos e acelerando o tempo de retorno.
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São Francisco, CA (EUA)Destaques da história
- Melhoria dos fluxos de trabalho dos cientistas de dados de meses para horas. O Snowflake ML transformou o processo de aprendizado de máquina em um fluxo de trabalho eficiente, eliminando a necessidade de enviar dados do Snowflake para outras plataformas, como a Databricks. Isso simplificou o pipeline, permitindo a cientistas de dados realizar engenharia de recursos, treinamento e implementação de modelos em uma questão de horas, e não em meses.
- Melhora da produtividade e da governança. Com tudo funcionando em uma única plataforma e sem complicações no Snowflake, a equipe da Coinbase poderia ser muito mais produtiva. Esse método unificado elimina as preocupações relativas à segurança e à governança, fornecendo aos cientistas de dados um fluxo de trabalho mais contínuo, bem gerenciado e dimensionável em escala.
- Agilidade dos resultados de negócios. Esse fluxo de trabalho melhorado leva a insights mais oportunos e utilizáveis para a empresa. Agora, a Coinbase pode personalizar produtos, melhorar a retenção de clientes, deixando os clientes mais satisfeitos com a plataforma. Isso também beneficia cientistas de dados e empresas.
Transcrição do vídeo
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Narrador 3: Meu nome é Tuhin Ghosh. Lidero a equipe de ciência de dados do Platform Product Group na Coinbase.
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Narrador 3: Somos a equipe responsável por integrar usuários, garantir a operação dos sistemas de pagamento e assegurar o funcionamento do ecossistema de blockchain. Também blindamos a plataforma contra usuários mal-intencionados. É um escopo muito amplo, e os dados têm um papel fundamental em tudo o que fazemos.
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Narrador 3: Sempre utilizamos o Snowflake em nossas cargas de trabalho analíticas. E amamos a plataforma Snowflake pelo que ela nos oferece, em termos de governança e escalabilidade. Agora, podemos usar a plataforma para realizar aprendizado de máquina sofisticado.
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Narrador 3: Nossa configuração anterior costumava exigir o envio dos dados que, muitas vezes, já estavam no Snowflake, para uma espécie de passeio. Era preciso enviar os dados do Snowflake para o Databricks, onde o restante do pipeline ficava. E esse pipeline tinha várias ferramentas: tipo Tekton e Fiddler, e muito mais. Era uma sopa de letrinhas. Mas isso significava que, para um engenheiro de dados colocar um modelo de aprendizado de máquina em funcionamento, era meio que uma tarefa secundária.
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Narrador 3: Com o Snowflake ML, agora, eles podem fazer engenharia de recursos, atualizações de recursos, treinamento, implementação e atualização de modelos, tudo em questão de horas.
Coinbase_TuhinGhosh_synced.mp4 [00:27:27 - 00:27:40]
Narrador 3: Ter tudo em um só lugar, funcionando continuamente, sem precisar se preocupar com segurança e governança. Ter tudo em uma só plataforma facilita muito a produtividade.
Coinbase_TuhinGhosh_synced.mp4 [00:22:05 - 00:22:13]
Narrador 3: É uma vitória para os dois lados. Os cientistas de dados conseguem ter um fluxo de trabalho mais simples, bem gerenciado e dimensionável.
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Narrador 3:Como ter acesso a bibliotecas simples e métodos específicos de SQL para realizar tarefas, como previsões.Coinbase_TuhinGhosh_synced.mp4 [00:10:50 - 00:10:55]
Narrador 3: Isso costumava levar meses, e agora reduzimos para dias, senão horas.
Coinbase_TuhinGhosh_synced.mp4 [00:22:13 - 00:22:27]
Narrador 3: Para a nossa empresa, isso significa obter insights mais úteis e no tempo certo, que podemos usar para personalizar o produto, ajudar a reter nossos clientes e deixá-los mais satisfeitos com a plataforma Coinbase.
