Infosysによると、AIプロジェクトの35%はデータ品質の低下が原因で失敗するか、遅延が発生します。ほとんどの企業がデフォルトで持っているデータ品質と、AIを成功させるために必要なデータ品質には、大きなギャップがあります。このギャップは、あらゆる場所でAIシステムの性能と信頼性に直接影響しています。

組織がAIを活用した新しいデータアプリケーションの構築と展開にSnowflakeの利用を拡大する中で、成功するためには包括的なデータの可観測性が不可欠です。当社のお客様は、データスタックにデータ可観測性ツールを使用することで、データソースからデータ消費までのあらゆる側面のデータ品質をモニタリングし、データで発生する可能性のある問題や異常をすばやく特定して対処することができます。 

本日、Snowflakeは、データチームによるデータの品質とパフォーマンスの向上を支援する、業界をリードするエンドツーエンドのデータ可観測性プラットフォームであるMetaplane社に投資したことを発表します。

Metaplane社は、すべての企業がビジネスを支えるデータを信頼できるようにします。データインフラストラクチャー全体からメトリクス、メタデータ、系統、ログを継続的にモニタリングし、MLベースの異常検知によって問題を検出することで、データチームは問題を迅速に把握し、解決することができます。

Metaplane社はすでにデータクラウド向けに強力なデータ可観測性機能を提供しています。今回の投資の後、同社はSnowflakeのテレメトリをさらに幅広いサポートを提供するために統合を深める予定です。これには、Snowpark、Snowpark Container Services、Snowflake Native Apps、Streamlitなどのデータパイプラインとアプリ機能が含まれます。 

これらの機能強化により、Metaplane社はさらに幅広いSnowflakeテレメトリとメタデータを利用し、顧客にさらなる価値を提供できるようになります。Snowflakeユーザーは、アプリケーションやデータでどの問題が発生したかだけでなく、その問題が発生した理由と解決方法も確認できます。

すべてのSnowflakeユーザーがデータの可観測性を取り入れるのを促進するために、Metaplane社はSnowflakeNative Appも構築する予定です。これは、Snowflakeプラットフォーム内で直接展開して管理できることを意味します。これにより、カスタマーはSnowflakeアカウントの安全で統制された環境外にデータを移動またはコピーすることなく、より豊かなエクスペリエンスを実現し、Metaplane社を最大限に活用できるようになります。

Snowflakeは今後も、プラットフォームにおけるエンジニアリング能力と開発者能力の強化に取り組んでいきますが、ユーザーに最高のエクスペリエンスを提供するためには可観測性が引き続き重要な焦点です。私たちの目標は、お客様固有のニーズに最適なツールやテクノロジーを選択できるようにすることです。 

私たちは、Metaplane社とのパートナーシップを深めることを楽しみにしており、協力しながら彼らが構築しているエキサイティングな新機能についてさらに詳細を共有していきます。

SnowflakeとMetaplane社の統合機能の詳細については、こちらをご覧ください。