Snowflake Inc. Status update
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AI. 실시간 고동시성 분석을 활성화해 수 초 미만으로 의사결정을 가속하는 방법입니다. 시맨틱 뷰와 AI 기반 오토파일럿이 비즈니스 사용자에게 거버넌스가 적용된 데이터 접근 방식을 어떻게 재정의하고 있는지 살펴보겠습니다. 물론, SAP Snowflake의 강점도 있습니다. 엔터프라이즈 전반의 분석과 AI를 위한 제로 카피 통합입니다. 마지막으로, 레이크하우스 및 하이브리드 아키텍처 전반에서 데이터가 있는 곳에 AI를 직접 적용하는 방법 등도 다루겠습니다. 바로 시작해 보겠습니다. 스노우플레이크가 모든 조직에서 AI 기반 분석을 현실로 만들고 있는 모습을 보여드릴 기조연설을 위해, Thuy Le와 Carl Perry를 모시겠습니다. Thuy, 시작을 위해 마이크를 넘기겠습니다.
여러분, 안녕하세요. AI 데이터 클라우드의 다음 장을 함께 소개해 드리게 되어 매우 기쁩니다.
맞습니다. 오늘은 레거시 제약에서 벗어나, 기존 마이그레이션에서 당연하게 여겨졌던 복잡함 없이 데이터가 있는 곳에 AI를 직접 적용하는 방법을 살펴보겠습니다.
분석가뿐 아니라 모든 직원이 줄을 서서 기다릴 필요 없이 더 깊이 있는 질문을 할 수 있다고 상상해 보시죠. 그리고 즉시 전체 그림을 보고, 사용 중인 데이터를 신뢰하며, 시스템 간 데이터 복사 없이 협업하고, 인사이트를 곧바로 실행으로 옮길 수 있다면 어떨까요. 더 나아가, AI가 실험적이거나 사일로화된 무언가가 아니라 일상적인 분석의 일부가 되어 있다고 상상해 보시기 바랍니다. 이것이 현대 데이터 플랫폼의 약속이며, 레거시 환경에서는 이를 달성하기가 극도로 어렵습니다.
스노우플레이크는 AI를 분석에 직접 접목해, 팀이 AI의 가치를 얻기 위해 데이터를 옮기거나 별도 환경을 운영하거나 거버넌스를 희생할 필요가 없도록 합니다. 스노우플레이크를 통해 고객은 정형 데이터든 비정형 데이터든 모든 데이터 유형을 분석할 수 있습니다. 비정형 데이터의 경우에도, 단일 플랫폼에서 익숙하고 선호하시는 스노우플레이크 SQL 언어를 사용해 텍스트, 이미지, 오디오까지 다룰 수 있습니다. 또한 더 많은 사람들이 AI를 활용할 수 있도록 접근성을 높이고 있습니다. 자연어 인터페이스를 통해 비즈니스 사용자는 질문을 하고 신뢰할 수 있는 인사이트를 얻을 수 있으며, 동시에 기반 데이터와 동일한 보안 및 거버넌스 정책이 자동으로 준수됩니다. 즉, 리스크를 늘리지 않으면서 더 빠르게 답을 얻을 수 있다는 뜻입니다. 데이터 및 AI 팀을 위해 스노우플레이크는 모델 개발에서 프로덕션까지의 경로를 가속합니다. 여기에는 모델을 구축할 때 생산성을 높여주는 자율 데이터 사이언스 기능과, 프로덕션에 배포된 이후 운영 오버헤드를 줄여주는 기능이 포함됩니다.
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