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云零售-超越数据仓库:2019年雪花峰会展示的真实商业价

2020-10-27 14:11数据存储 人已围观

简介超越数据仓库:2019年雪花峰会展示的真实商业价值2019年5月22日|3分钟读取作者:雪花杖雪花新闻通过为各种分析用例(如BI报告和即席查询)以及预测、个性化和异常检测等数据科学...

超越数据仓库:2019年雪花峰会展示的真实商业价值

超越数据仓库2019年雪花峰会展示的真实商业价值2019年5月22日|3分钟读取作者:雪花杖雪花新闻通过为各种分析用例(如BI报告和即席查询)以及预测、个性化和异常检测等数据科学用例构建现代数据平台,客户正在扩展雪花在其数据体系结构中的作用。在Summit的"超越数据仓库"课程中,了解雪花客户如何成功地实施他们的数据湖战略,并为上述用例找到解决业务问题的方法。客户使用雪花的方式有两种:作为现代湖泊数据的替代平台作为最高级的处理引擎来补充现有的数据湖平台在本课程中,雪花客户和产品经理将向您展示如何使用雪花来增强您现有的data lake投资,或使用雪花作为旧系统的替代品。此外,Snowflake的客户将向您展示他们如何使用流行的行业工具对存储在雪花中的数据运行机器学习和数据科学用例。从Hadoop迁移Yieldmo就是一个客户的例子,他用雪花替换了原有的datalake。在题为"Yieldmo:用雪花构建现代数据湖"的会议中,云服务器好用吗,数据副总裁Indu Narayan将详细介绍Yieldmo如何成功地将其数据湖从Hadoop迁移到Snowflake。今天,海淘返现,Yieldmo的雪花数据湖支持关键业务功能,如分析和BI报告以及分布式机器学习管道。参加这个会议,了解Yieldmo是如何从Hadoop迁移过来的,以及它在雪花上的数据湖的好处。德文能源公司的现代数据湖Devon Energy的解决方案很难处理,物联网是啥,表现不佳:未充分利用的数据湖和笨重的数据仓库。关于使用雪花作为数据湖的另一个例子,请参加企业数据架构师Larry Querbach的一个会议,详细介绍了Devon Energy如何将系统整合到单个存储库中。会议名为"德文:从多个池到一个现代数据湖",详细介绍了德文能源如何利用雪花、数据块和Attunity构建一个现代化的云数据湖。新的数据湖使IT团队与业务用户更加紧密地结合在一起。补充现有的数据湖在实施雪花计划之前,全球领先的灾难风险建模公司风险管理解决方案(RMS)在其数据湖上努力实现突发计算,买服务器云,为其分析师提供特别的查询功能。RMS面临的一个大挑战是parquet文件的模式,查询模式是可变的和未知的;因此,在Snowflake中摄取tb的数据是没有帮助的。了解RMS如何使用Snowflake解决这些问题,并为其分析师提供高水平的服务。基于雪花的机器学习优化时间价值实现时间就是金钱。这句古老的谚语对Harmoney来说尤其正确,Harmoney是一个向新西兰和澳大利亚的消费者提供个人贷款的市场贷款平台。哈莫尼需要迅速找到一个解决方案,以避免一个以前看不到的对业务有严重影响的信贷问题。因此,价值实现时间是项目的关键要求。它选择了两个SaaS供应商,Snowflake和DATAROBOT,是其解决方案的基础。雪花和DataRobot的结合使Harmoney能够快速生成和部署机器学习(ML)模型,这些模型几乎是实时执行的。在这节题为"通过预测建模避免信用问题"的会议中,Harmoney的首席数据科学家Andrew Cathie探讨了业务问题、Harmoney如何应用ML模型来帮助最小化问题的重复发生、与部署此模型相关的实际问题、性能监控和持续改进。雪花产品公告除了参加客户会议外,还可以参加雪花产品团队的会议,听一些激动人心的消息!雪花产品经理将宣布三个新功能的细节,大数据视频,这三个新功能将很快在雪花上推出。雪花产品团队涵盖的课程包括:雪花生态系统中的AI、ML和数据科学概述利用TensorFlow实现雪花安全数据共享使用雪花和XGBoost进行端到端机器学习如何用雪花统一你的数据湖雪花多云层外部舞台的深度潜水除了这篇文章中提到的会议,参加这个赛道的会议来听取更多雪花客户的意见:Expedia、ASIC、Strava、ShopRunner、Malwarebytes等等。现在请访问会话跟踪页以查看会话的完整列表。再见!就像你读的?通过喜欢和分享来表达你的感激之情!Facebook推特LinkedIn

Tags: 真实  峰会  雪花  超越  数据  仓库  2019年  商业  展示 

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