Sulla scia dello Snowflake Summit, in cui Snowflake ha annunciato decine di nuove funzionalità, l’Industry Day di quest’anno ha messo in mostra i numerosi modi in cui queste funzionalità possono essere utilizzate, in particolare in un mondo basato su AI e ML. Nel suo discorso di apertura, Sridhar Ramaswamy, CEO di Snowflake, ha spiegato come l’AI Data Cloud sia allineato con le strategie dati e AI dei clienti, evidenziando la posizione unica della piattaforma per aiutare le organizzazioni a raggiungere i loro obiettivi di enterprise AI. Dietro il suo impegno per l’open source, attraverso iniziative come Polaris Catalog e Iceberg Tables, Snowflake e la sua rete di partner stanno aiutando i clienti a raggiungere i loro obiettivi in materia di dati e intelligenza artificiale, e Ramaswamy ha condiviso molte delle loro storie di successo. “Il nostro ecosistema consente alle aziende di sviluppare più rapidamente, scalare in modo efficiente e accelerare l’innovazione che possiamo realizzare insieme in tutti i settori”, afferma.

Ecco altri sei punti chiave emersi durante questa giornata illuminante:

• Che si tratti di attività di marketing o analisi di mercato, ogni aspetto dell’industria dei servizi finanziari trae vantaggio da insight più rapidi, e l’AI Data Cloud può certamente contribuire a realizzarli. La compagnia assicurativa Mutual of Omaha, ad esempio, ha dimostrato come l’utilizzo delle Hybrid Tables (ottimizzate per i workload ibridi operativi e transazionali) abbia drasticamente ridotto i problemi di latenza, mentre la condivisione sicura dei dati con i partner non solo ha eliminato frizioni e costi, ma ha prodotto una maggiore accuratezza dei dati. 

• Nel mondo dei media, dove il contenuto è Re, le aziende possono massimizzare la copertura e la fidelizzazione mettendo la potenza dei dati nelle mani degli utenti business abituali. Alla Warner Bros. Discovery, è stato creato un nuovo chatbot di AI generativa, Daisy, per rispondere a domande semplici o complesse, ma tutte in linguaggio naturale, sull’enorme quantità di informazioni generate attraverso la piattaforma di streaming di WBD, Max. Semplificando il processo di scoperta di informazioni come, ad esempio, dove vive la maggior parte delle persone che hanno visto "House of the Dragon", Daisy ha il potere di democratizzare i dati in tutta l'azienda.

• Le iniziative Customer 360 per tutti i brand, in particolare nel retail, richiedono una collaborazione stretta e sicura. Per Topgolf Callaway, che è passata dalla produzione di attrezzature per il golf alla gestione di centri di intrattenimento e retailer di ecommerce dedicati al golf, l’AI Data Cloud abbatte i silos informativi tra le numerose filiali e rende i dati dei clienti più fruibili a più persone.

• In settori come quello delle telecomunicazioni, in cui la base di clienti è ampia e diversificata, a volte è difficile circoscrivere segmenti specifici e, di conseguenza, soddisfare esigenze e preferenze mirate. I modelli di machine learning possono aiutare a identificare e comprendere meglio questi segmenti e queste esigenze, come dimostra Spark NZ, colosso delle telecomunicazioni con sede in Nuova Zelanda. L’azienda, che fornisce servizi telefonici, a banda larga e mobili sia a privati che a grandi aziende, ha utilizzato Snowpark ML per eseguire tutte le analisi di marketing per i suoi piani di telefonia mobile prepagati a basso costo sul motore decisionale avanzato aziendale. Questo ha permesso un risparmio stimato di 4 milioni di dollari.

• Nei settori altamente regolamentati in cui la sicurezza dei dati è cruciale, come i servizi sanitari, l’industria farmaceutica e le life sciences, è importante sviluppare un framework di governance per implementare queste protezioni dei dati. Providence Health, un gruppo sanitario privato che include 51 ospedali e 1000 ambulatori negli Stati Uniti occidentali, ha descritto come Snowflake aiuti l’organizzazione a conciliare le esigenze di conformità con l’accesso ai dati in tempo reale utilizzando funzioni chiave come i controlli dell’accesso basati sugli attributi.

• Nel settore pubblico e dell’istruzione passare a una strategia dati modernizzata non deve necessariamente comportare ore e ore di lavoro con costi proibitivi. Il Dipartimento dei Trasporti del Texas cercava una piattaforma dati sicura che fornisse un unico punto di riferimento, aiutasse a produrre analisi fruibili e a migliorare il processo decisionale. Con Snowflake, non solo ha eliminato i silos legacy, ma occupa ora una posizione migliore per integrare tecnologie emergenti come AI e ML nei propri sistemi di gestione dei dati. 

Siamo entrati nell’era dell’enterprise AI e, in tutto il mondo, molteplici settori stanno iniziando a raccoglierne i frutti. “Per anni, la gente ha pensato che Google, Amazon, Microsoft e Meta fossero gli unici in grado di utilizzare l’intelligenza artificiale per ottenere un impatto sul loro business”, ha detto Mac Noland, Chief Data Officer della società di consulenza informatica phData, durante un panel esecutivo. “Ma in realtà gli strumenti hanno fatto grandi progressi. Ora, che tu sia un’impresa di costruzioni o un’azienda che produce cereali per la colazione, puoi utilizzare l’AI per avere un impatto sul tuo business. Molti lo stanno già facendo, anche in produzione.”

Per scoprire di più su come l’intelligenza artificiale stia già plasmando diversi settori e possa anche trasformare il tuo business, segui i talk dell’Industry Day registrandoti all’evento on demand qui.