Snowflakeを導入しているのに、なぜDataikuが必要なのか？

信頼性の高いデータウェアハウスソリューションを探している小規模なビジネスであっても、データとAIを活用して何十億もの潜在的な成長を目指す巨大企業であっても、企業データ戦略のバックボーンとしてSnowflakeを活用することは非常に理にかなっています。

Dataikuでは、パフォーマンスと使いやすさを優先しており、Snowflakeはその両方に優れています。 しかし、多くの企業では、社員がSQLに精通していないため、Snowflakeを十分に活用できずにいます。 パフォーマンスの高いデータエンジニアリングチームでさえ、Snowflakeと並行して自前のツールを使用してパイプラインを迅速に開発するのは困難だと感じることがあります。

## Dataikuの登場： Snowflakeの完璧な補完
Dataikuは、データプロフェッショナルとサブジェクトマターエキスパート(ビジネスエキスパート)を結集し、本番レベルのアナリティクスとAIアプリケーションを構築するための作業台であり、ユーザーインターフェースとなっています。データ準備、機械学習（ML）、生成AI、大規模言語モデル（LLM）、可視化、およびデプロイメントを網羅するする機能を備え、これらすべてがデータストレージとコンピューティングのためのSnowflakeによって支えられているため、組織はこれら2つのツールを使って、あらゆるユーザーとユースケースのニーズに自信を持って対応することができます。

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私たちのパートナーシップの強さについては、Snowflakeの言葉を信じてください。 Dataikuは、2021年、2022年、2023年と3年連続でSnowflakeのMachine Learning/AI Partner of the Yearを受賞しました。 DataikuとSnowflakeがどのようにビジネスに比類のない価値をもたらすのか、続きをお読みください。
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## 組織全体に力を与える
企業が真にデータドリブンになるためには、全員がデータプロジェクトに関与する必要があります。 Dataikuは、ビジネスやデータを理解し、素晴らしいアイデアを持っているが、コーディングスキルがない非技術者をサポートします。 DataikuのビジュアルツールをSnowflakeコンピュート上で使用することで、数十億レコードのSnowflakeテーブルを結合し、Snowflake Cortex上のLLMでカスタマーレビューを要約し、コードを書くことなく、これらのプロセスを自動化することができます。
[Thrive Skilled Pediatric Care（Thrive SPC）](https://www.dataiku.com/stories/detail/thrive-spc/)は、Snowflake上でDataikuのビジュアルツールを使用し、新しいデータサイエンティストを雇用することなく、散在したスプレッドシートから集中化された自動化されたレポートデータフローに移行しました。

## プロダクショングレードのMLおよびLLMアセットを迅速に構築
エンジニアやデータサイエンティストにとって、Dataikuは必要な柔軟性を提供します。 ユーザーは、Dataikuのビジュアルツールと一緒に、仮想コード環境を管理し、カスタムPython（Snowparkを含む）、R、SQLスクリプトを書くことができます。 Dataikuは、Jupyter、VSCode、SublimeのようなIDEと統合し、そのAPIは、ビジュアルツールを嫌う人々にプログラム制御を提供します。

[エアカナダのデータサイエンティストは、Snowflakeでデータを一元管理](https://content.dataiku.com/everyday-ai-new-york-2023-sessions/everyday-ai-ny-2023-how-air-canada-democratized-and-accelerated-data-and-ai-projects)し、Dataikuでパラメータ化されたマーケティングキャンペーン後の分析ワークフローを構築しました。

データサイエンティストは、モデルの製品化に苦労することがよくあります。 リアルタイムのスコアリングのためにカスタムREST APIエンドポイントを構築することに費やされる時間は、データの傾向を調査し、より多くのモデルをトレーニングし、偏りがないか評価することに費やされるかもしれません。 Dataikuは、デザイン、ステージング、プリプロダクション、プロダクションの各オートメーション環境と、バンドルされたプロジェクトとML成果物のツークリックデプロイメントによって、本番環境へのプッシュという「ラストマイル」の課題を解決し、データサイエンティストと開発チームの貴重な時間を節約します。

## リスクなしにAIを信頼する
データと計算をSnowflakeで維持することを優先する組織にとって、Dataikuのネイティブコネクタとジョブのデータベース内実行は、まさにこれを可能にします。

SnowflakeがMLや生成AIの拡大をするにつれ、DataikuはSnowflake AIおよびMLサービスとの新しい統合を導入することで歩調を合わせ、あらゆるステップで包括的なSnowflake統合を備えたエンドツーエンドのプラットフォームを提供しています。

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Dataikuのガバナンススイートは、データプロジェクトのライフサイクル全体を可視化し、すべてのデータとAIイニシアティブが組織の標準と規制要件に準拠していることを保証します。

今日の競争環境では、企業はデータインフラ投資からの価値を実現するのに苦労することがあります。 Snowflakeの上にDataikuを乗せることで、企業はデータ分析を民主化し、エンジニアの作業をスピードアップし、AIシステムのガバナンスを維持することができます。

## DataikuとSnowflakeで生成AIを解き明かす
SnowflakeのAI/ML戦略責任者であるアフマド・カーンと、DataikuのフィールドCDOであるカタリナ・ヘレラが、高度なAIの未来に関する洞察と技術的専門知識を共有します。[対談動画](https://content.dataiku.com/snowflake-dataiku-hot-takes-webinar)はこちら。

原文：[I Have Snowflake, Why Do I Need Dataiku?](
https://blog.dataiku.com/i-have-snowflake-why-do-i-need-dataiku)