Snowflake für Data Science

Ihre Datenspezialisten verbringen 80 % ihrer Zeit mit der Suche und Vorbereitung von Daten. Stellen Sie sich einmal vor, was sie ohne diesen Aufwand für Ihr Unternehmen leisten könnten.

Herkömmliche Data Warehouses und Data Lakes sind zu langsam für Datenspezialisten und schränken sie zu stark ein. Die Snowflake Data Cloud kann nahtlos in die häufig von Datenspezialisten genutzten Bibliotheken und Tools für maschinelles Lernen integriert werden und bietet Unterstützung dafür. Unser nahezu grenzenloser Datenspeicher und die sofort verfügbaren und beinahe unbegrenzten Rechenressourcen können schnell skaliert werden, um die Anforderungen von Analysten und Datenspezialisten zu erfüllen.

Eine konsolidierte Quelle für alle Daten

Je umfangreicher das Dataset ist, desto präziser ist das Modell. Snowflake speichert beinahe unbegrenzte Mengen an rohen, strukturierten und semistrukturierten Daten zu erschwinglichen Preisen für die Objektspeicherung, wobei kaum Verwaltungsaufwand entsteht.

Effiziente Datenvorbereitung

Skalieren Sie Ihre Rechenressourcen automatisch oder spontan hoch und runter. Mit Serverknoten in den Größen XS bis 6XL können Sie direkt die richtige Menge an Ressourcen für die Datenvorbereitung und das Feature Engineering nutzen.

Umfangreiches Partner-Ökosystem

Snowflake lässt sich mit Ihrem gesamten Data Science-Ökosystem verbinden. Trainieren und stellen Sie Modelle auf nahezu jeder Plattform für maschinelles Lernen bereit, mit nahtloser Konnektivität zur Data Cloud von Snowflake.

So beschleunigen Sie Ihre Data Science-Prozesse

Alle vertrauenswürdigen Daten schnell ermitteln und darauf zugreifen

Vergeuden Sie keine Zeit mehr mit der Suche nach versteckten Datasets. Mit Snowflake können Sie sofort auf praktisch alle Ihre Daten zugreifen.

Speichern Sie semistrukturierte Daten nativ und fragen Sie sie ab, ohne sie vorverarbeiten zu müssen.
Halten Sie Ihre Daten dank Streaming und Laden im Batch auf dem neusten Stand.
Greifen Sie über den Snowflake Data Marketplace und Ihre eigene Datenaustauschlösung auf einsatzbereite, externe Daten zu.
Profitieren Sie von nativer Unterstützung für Geodaten.

Schnelles Feature Engineering

Die Vorbereitung von Daten und das Feature Engineering nehmen viele Rechenressourcen in Anspruch. Vergeuden Sie keine Zeit mehr mit dem Warten in einer Warteschlange, weil es Engpässe bei Ihren Rechenressourcen gibt.

Nutzen Sie stattdessen effiziente SQL-Lösungen für die Vorbereitung von Daten und das Feature Engineering.
Skalieren Sie Rechenressourcen nach Bedarf, um jedes Data Science-Szenario optimal zu berücksichtigen.
Mit dedizierten Rechenressourcen vermeiden Sie Konflikte zwischen Data Science und anderen Daten-Workloads.
Profitieren Sie von Zero-Copy-Cloning für personalisierte Data-Sandboxes.
Nutzen Sie Streams und Aufgaben zur kontinuierlichen Vorbereitung von Streaming-Daten.

Eine Data Cloud für ML-Tools

Die Entwicklung von Bibliotheken und Frameworks für maschinelles Lernen schreitet rasant voran. Mit der Data Cloud von Snowflake für Data Science vermeiden Sie, Daten unnötigerweise auf eine neue Plattform verlagern oder migrieren zu müssen. Snowflake bietet Folgendes:

Connectors von Spark, Python und Apache Arrow für nahtlose Konnektivität zu Open-Source-ML-Bibliotheken
Optimierte Integrationen mit führenden AutoML-Tools wie DataRobot, Dataiku, H20.ai und Amazon Sagemaker
Feature Engineering mit SQL Push-Down über ML-Tools wie Dataiku, Alteryx und Zepl
Externe Funktionen zur Unterstützung von Auswertungen und Datenaugmentierung über APIs

Weitere Informationen

„Über Snowflake haben wir direkten Zugriff auf technische Funktionen bekommen, für die zuvor Monate oder sogar Jahre erforderlich waren und die hohe Kosten bei geringen Erfolgsraten verursachten. Dank Snowflake erhalten wir grenzenlose Datenmengen, und zwar leistungsstark und sofort.“

Fausto Sosa

VP für Information Technology, CEMEX

„Mit Snowflake können wir Modelle und Algorithmen viel schneller entwickeln und neu kalibrieren. Darüber hinaus können wir das volle Potenzial unserer Daten mit modernsten ML/KI-Tools ausnutzen, um Herausforderungen für unser Unternehmen zu bewältigen und neue Chancen zu erschließen.“

Volodymyr Sorokoumov

Senior Data Manager für Big Data and Advanced Analytics, Uniper

„Mithilfe von DataRobot konnten wir unsere historischen Daten in Snowflake nutzen und Business Learning-Modelle auf einfache Weise trainieren, testen, optimieren und in unserer Produktionsumgebung bereitstellen. Dadurch haben wir Mehrwert für unser Unternehmen geschaffen.“

Stephen Pidliskey

Senior Data Engineer, Beacon Street Services in Kooperation mit DataRobot

„Für unser Geschäft ist es entscheidend, mithilfe von Data Science die beste Leistung aus einem Risikomodell herauszuholen. Es reicht schon aus, eine Verbesserung von einem Prozent unterhalb der Kurve eines Modells zu erreichen, um eine Million USD pro Jahr mehr im Neugeschäft zu erzielen.“

Andrew Cathie

Head of Data Science, Harmoney

Erste Schritte für Data Science mit Snowflake

Beschleunigen Sie Ihre Data Science-Workflows durch Zugriff auf mehr Daten, schnelleres Feature Engineering und direkte Integrationen zu führenden ML-Tools.

Marketinganalyse: So setzen Sie Data Science und maschinelles Lernen ein

Holen Sie alles aus KI und ML heraus

7 Referenzarchitekturen von Snowflake zum Erstellen von Anwendungen