DataRobotは、Snowflakeとのさらなる連携を発表。新たな自動特徴量探索のプッシュダウン連携は、モデル構築の速度と正確性を向上させ、新しいユースケースを利用可能にするという。これにより双方の顧客のTime to Valueを短縮するとしている。
今回の連携によってSnowflakeユーザーは、データ・プレパレーションをSnowflake内で行うことでデータの移動が最小限に抑えられ、速度の向上とオペレーティングコストの削減が実現できるという。そのため、ユーザーはデータをSnowflakeから取り出し、Snowflakeのデータクラウドを活用して、機械学習モデルを生成できるとしている。
また、自動特徴量探索では、データサイエンスのベストプラクティスを活用し、データセットから派生した特徴量の統合・集約・生成が自動的に行われる。これによりユーザーは、機械学習のモデルを従来よりも短期間で構築することができ、AIによるイノベーションを促進することが可能だという。
DataRobotのプロダクト担当上級副社長であるNenshad Bardoliwalla氏は、「弊社のゴールは、お客様のために、データから得られるインテリジェンスから最大限の価値を生み出すことです。これは、Snowflakeも同様に目標としているビジョンです。自動特徴量探索プロセスの自動化の力をSnowflake環境に直接導入することで、Snowflakeとのパートナーシップを拡大できることを非常に嬉しく思っています」と述べている。
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EnterpriseZine編集部（エンタープライズジン ヘンシュウブ）
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