eBook
La recherche et la préparation des données représentent 80 % du temps de travail de vos data scientists. Imaginez les conséquences sur leur travail si l’on éliminait ces tâches fastidieuses.
Les entrepôts de données et les data lakes classiques sont lents et limitent les data scientists dans leurs opérations. Le Snowflake Data Cloud est conçue pour intégrer et prendre en charge les outils et bibliothèques de machine learning dont les data scientists ont besoin. Notre stockage de données quasiment illimité et nos ressources de calcul quasi-infinies peuvent être rapidement dimensionnés afin de répondre aux exigences des analystes et data scientists.
Accès rapide à vos données de confiance
Ne perdez plus de temps à rechercher des données cachées. Avec Snowflake, toutes vos données sont immédiatement accessibles.
Définition rapide des fonctionnalités
La préparation de données et la définition de fonctionnalités sont des processus gourmands en calcul. Ne perdez plus votre temps à attendre des ressources de calcul surchargées.
Une seule plateforme de données pour les outils de ML
Les bibliothèques et environnements de machine learning ne cessent d’évoluer. Le Snowflake Data Cloud pour la data science permet d’éviter les tâches de re-platforming et de migration des données. Avantages de Snowflake :
« Avec Snowflake, nous avons pu immédiatement accéder à des capacités techniques qui auparavant prenaient des mois voire des années pour des prix élevés et un taux de réussite faible. Snowflake nous permet d’obtenir des données hautes performances à l’infini en un rien de temps. »
Fausto Sosa
VP of Information Technology, CEMEX
« Avec Snowflake, nous développons et recalibrons des données et algorithmes beaucoup plus rapidement et nous sommes en mesure d’exploiter l’ensemble de nos données grâce à des outils de ML/IA de pointe pour répondre aux exigences et générer de nouvelles opportunités. »
Volodymyr Sorokoumov
Senior Data Manager for Big Data and Advanced Analytics, Uniper
« DataRobot nous a permis d’intégrer nos données historiques dans Snowflake et d’entraîner, de tester, d’optimiser et de déployer aisément des modèles d’apprentissage dans notre environnement de production afin de renforcer la valeur de nos opérations. »
Stephen Pidliskey
Senior Data Engineer, Beacon Street Services en partenariat avec DataRobot
« Bénéficier des meilleures performances d’un modèle de risques grâce à la data science est essentiel pour nous. Réaliser une amélioration de ne serait-ce qu’un pour cent sous la courbe d’un modèle équivaut à 1 million de dollars par an de nouvelles affaires. »
Andrew Cathie
Head of Data Science, Harmoney en partenariat avec DataRobot
Avec les intégrations de Snowflake, il est particulièrement simple de choisir la plateforme de machine learning adaptée pour l’entraînement et le déploiement de vos modèles de data science.
Accélérez vos workflows de data science grâce à un accès à un plus grand nombre de données, une définition plus rapide des fonctionnalités et des intégrations directes aux outils de ML majeurs.
