CDataとCortex AIでSnowflake のAI ワークロードを実現する
本記事はCDataが提供する「CData Software Blog」に掲載された「CData とCortex AI でSnowflake のAI ワークロードを実現」を再編集したものです。
2024年5月、Snowflake は高度な分析、自然言語処理、AI 駆動の自動化を可能にするネイティブ機械学習（ML）および大規模言語モデル（LLM）プラットフォームであるCortex AI の一般公開を発表しました。Snowflake Cortex はAI 導入を目指す企業の実装障壁を下げますが、Cortex を有効活用できるかは一つの重要な要素にかかっています。それは、多様で高品質なデータをSnowflake に統合することです。
多くのデータチームにとって、これは言うは易し行うは難しです。現実として、企業のデータパイプラインは利用可能なデータを十分に活用できていません。オンプレミスからクラウド、アプリケーションからデータベース、構造化データから非構造化データまで、あらゆるデータの完全なカタログをキャプチャして運用化することは困難だからです。この状況が、Forrester の報告にあるように、企業の全データの60％〜73％が分析に使用されていない理由を部分的に説明しています。この課題に対する解決策として、CData のCortex AI 統合ツールキットは、企業がこれらの課題を克服し、Snowflake Cortex AI の価値を完全に実現できるよう支援します。
AI ワークロードのデータ統合の課題
AI ワークロードの成功には、単にデータがあるだけでは不十分です。実用的なインサイトを生み出すには、リアルタイムで高品質、かつ多様なデータセットが必要になります。ところが、多くの企業は以下のような大きなハードルに直面しています。
非構造化データの複雑さ：AI モデルはテキスト、画像、ログなどの非構造化データで力を発揮しますが、これらの形式をSnowflake に統合することは煩雑になることがよくあります。
メタデータ管理：堅牢なメタデータ処理がなければ、AI ワークフローが混沌とし、非効率性やエラーの原因となります。
スケーラビリティ：AI ワークロードには、パフォーマンスを損なうことなく増大するデータ量を処理できるスケーラブルなパイプラインが必要です。
断片化したパイプライン：レガシーシステムと手動プロセスがボトルネックとなり、インサイト獲得までの時間を長引かせています。
CData がSnowflake でCortex AI ワークロードを強化する方法
CData のCortex AI 統合ツールキットは、これらの課題に対する解決策として構築されました。企業が構造化・非構造化データをSnowflake にシームレスに統合してAI ドリブンの分析ができるように支援します。その方法は次のとおりです。
・形式を問わない統一データ統合
CData は、テキスト、画像、ログなどの構造化・非構造化データをSnowflake に取り込むプロセスを簡素化します。この機能がCortex AI を活用する企業にとって重要な理由は、形式を問わずすべての関連データを分析で簡単に利用できるようになるからです。実際の事例として、あるヘルスケア分析プロバイダーは、CData を使用して診療記録と患者情報をニアリアルタイムでSnowflake に統合し、患者ケア改善につながるAI ドリブンのインサイトを実現しました。
・自動化されたメタデータ管理
Cortex AI 統合ツールキットは、メタデータの検出と管理を自動化し、Snowflake に取り込まれたデータが適切に文書化され、簡単にアクセスできるようにします。これにより、従来メタデータのマッピングや管理で必要であった手作業が不要になり、AI モデルの導入を加速できます。
・スケーラブルなリアルタイムパイプライン
CData のプラットフォームは、リアルタイムのデータ取り込みと変更データキャプチャ（CDC）をサポートし、Snowflake を常に最新のデータで更新し続けます。このスケーラビリティはあるグローバル製造企業に変革をもたらし、データパイプラインの80％を自動化し、手作業を大幅に削減した結果、チームが戦略的なAI イニシアチブに集中できるようになりました。
・Cortex AI とのシームレスな統合
CData を活用することで、企業はSnowflake Cortex AI に高度な分析と自然言語処理を実行するために必要なデータを直接供給できます。この統合により、自動文書化、予測分析、顧客感情分析などのユースケースが実現可能になります。
実際の導入事例：CData によるデータ統合の変革
2つの顧客事例から、CData のCortex AI 統合ツールキットがもたらした変革的な効果をご紹介します。
ヘルスケア分析プロバイダー： この企業は脆弱な手動のデータパイプラインをCData の自動化ソリューションに置き換え、データ取り込み時間を90分からわずか8分に短縮しました。非構造化データの診療記録をSnowflake に統合することで、運用効率と患者ケアを向上させるAI ドリブンのワークフローを実現しています。
グローバル大手製造企業： 動的なデータ構造と手作業での予測という課題に直面していたこの企業は、CData を導入してデータパイプラインの80％を自動化しました。その結果、リアルタイムインサイト、合理化された予測、そして在庫管理での7桁のコスト削減を実現しました。
CData がCortex AI 統合の理想的なパートナーである理由
CData Cortex AI 統合ツールキットは、Snowflake Cortex AI を採用する企業に以下のような独自のメリットを提供します。
非構造化データのサポート：テキスト、画像、その他の非構造化形式のデータをSnowflake にシームレスに取り込みます。
メタデータの自動化：自動検出と文書化により、メタデータ管理を簡素化します。
スケーラビリティ： リアルタイムデータパイプラインとCDC 機能で大規模なAI ワークロードを処理します。
使いやすさ：ノーコードおよびローコードツールがデータチームの技術的負担を軽減し、価値実現までの時間を短縮します。
CData でSnowflake Cortex AI の可能性を最大限に引き出す
企業がイノベーション推進のためにAI を導入する動きが加速する中、多様なデータソースをSnowflake に統合する能力がますます重要になっています。CData のCortex AI 統合ツールキットは、AI イニシアチブを成功に導く基盤を提供し、企業がSnowflake Cortex AI のパワーを最大限に活用できるように支援します。
AI ワークフローの変革を始めませんか？スケーラブルなAI-ready データパイプラインの構築についてCData がどのようにお手伝いできるか、ぜひお気軽にお問い合わせください。
※本記事はCData US ブログ Enabling AI Workloads in Snowflake with CData and Cortex AI の翻訳です。