Conclusiones clave del Snowflake Industry Day: transforma tu empresa con el AI Data Cloud

Aprovechando el impulso generado por el Snowflake Summit, donde Snowflake anunció el lanzamiento de docenas de nuevas funciones, en el Industry Day de este año se mostraron las numerosas formas en que se pueden aprovechar estas capacidades, particularmente en un mundo basado en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (machine learning, ML). En su discurso de apertura, el CEO de Snowflake, Sridhar Ramaswamy, explicó cómo el AI Data Cloud se alinea con la IA y las estrategias de datos de los clientes, e hizo hincapié en la posición única de la plataforma para lograr los objetivos de IA empresarial. Detrás de su compromiso con el código abierto, a través de iniciativas como Polaris Catalog e Iceberg Tables, Snowflake y su red de partners están ayudando a los clientes a lograr sus objetivos de datos e IA. Ramaswamy compartió varias de sus historias de éxito. “Nuestro ecosistema permite a las empresas desarrollar más rápido, escalar eficientemente y acelerar la innovación que podemos ofrecer juntos en todos los sectores”, afirma.

Estas son seis conclusiones más de un día esclarecedor:

• Tanto en los esfuerzos de marketing como en los análisis de mercado, el sector de los servicios financieros se beneficia de disponer de información en menos tiempo. Además, el AI Data Cloud puede ayudar a conseguirlo. La aseguradora Mutual of Omaha, por ejemplo, demostró que el uso de Hybrid Tables (optimizadas para workloads híbridos operativos y transaccionales) redujo drásticamente los problemas de latencia, mientras que el data sharing seguro con los partners no solo eliminó las fricciones y los costes, sino que se tradujo en una mayor precisión de los datos. 

• En los medios de comunicación, donde el contenido es el rey, las empresas pueden maximizar el alcance y la retención poniendo el poder de los datos en manos de los usuarios empresariales habituales. En Warner Bros. Discovery, un nuevo chatbot de IA generativa, Daisy, se creó para responder preguntas —sencillas y complejas, pero todo en lenguaje natural— sobre el caudal de información generado a través de la plataforma de streaming de WBD, Max. Gracias a la simplificación del proceso de averiguar dónde vive la mayoría de los espectadores de La Casa del Dragón, Daisy tiene el poder de democratizar los datos en toda la empresa.

• Los esfuerzos integrales de los clientes en todas las marcas, especialmente en el sector del retail, requieren una colaboración estrecha y segura. Para Topgolf Callaway, que ha pasado de ser un equipo de fabricación estricta a contar con espacios de entretenimiento centrados en el golf y minoristas de comercio electrónico, el AI Data Cloud acaba con los silos de sus numerosas filiales y hace que los datos de los clientes sean más útiles para más personas.

• En sectores como el de las telecomunicaciones, en el que la base de clientes es amplia y diversa, a veces es difícil reducir los segmentos y, por lo tanto, satisfacer las necesidades y preferencias específicas de los clientes. Los modelos de ML pueden ayudar a identificar y entender mejor esos segmentos y necesidades, tal como demuestra el gigante de las telecomunicaciones Spark NZ, con sede en Nueva Zelanda. La empresa, que proporciona servicios telefónicos, de banda ancha y móviles tanto a particulares como a grandes empresas, utilizó Snowpark ML para obtener todos sus análisis de marketing de sus planes móviles de prepago y bajo coste con el motor avanzado de toma de decisiones de la empresa. El traslado supuso un ahorro estimado de cuatro millones de dólares.

• En sectores muy regulados en los que la seguridad de los datos es fundamental, como el de la sanidad y ciencias de la vida, es importante desarrollar un marco de gobernanza para implementar estas protecciones de datos. Desde Providence Health, un sistema sanitario que incluye 51 hospitales y 1000 clínicas en el oeste de EE. UU., explicaron cómo Snowflake les ayuda a equilibrar las necesidades de cumplimiento con el acceso a los datos en tiempo real mediante funciones clave como los controles de acceso basados en atributos.

• En el sector gubernamental y educativo, adoptar una estrategia de datos modernizada no tiene por qué ser una tarea costosa que exija mucho trabajo. El Departamento de Transporte de Texas buscaba una plataforma de datos segura que proporcionara una única fuente de verdad y ayudara a generar analíticas prácticas y mejorar la toma de decisiones. Con Snowflake, el departamento no solo ha eliminado los silos heredados, sino que también se ha situado en una posición mejor para integrar tecnologías emergentes como la IA y el ML en sus sistemas de gestión de datos. 

La era de la IA empresarial ya está aquí y sectores de todas partes están empezando a cosechar sus frutos. “Durante años, la gente ha pensado que Google, Amazon, Microsoft y Meta eran los únicos que podían una IA que tuviese impacto en su negocio”, afirma Mac Noland, Chief Data Officer de la consultora de TI phData, durante un panel ejecutivo. “Pero la realidad es que las herramientas son avanzadas. Ahora, tanto si eres una empresa de construcción como si fabricas cereales, puedes utilizar la IA para influir en tu negocio. Se está haciendo, y en el ámbito de la producción”.

Para obtener más información sobre cómo la IA está moldeando diferentes sectores y cómo puede transformar tu negocio, no te pierdas las ponencias del Industry Day registrándote en el evento a petición aquí.