DataRobot introduceert schaalbare integratie met Snowflake’s Snowpark

DataRobot, leider in Augmented Intelligence, introduceert een nieuwe integratie met het data cloud-platform van Snowflake. Hiermee maakt het de functies van Snowflake’s Snowpark beschikbaar voor DataRobot-gebruikers. De samenwerking helpt gezamenlijke gebruikers om snel modellen te ontwikkelen, te trainen en te implementeren door een geconfigureerde, volledig functionele omgeving te bieden voor Snowpark-gedreven modelontwikkeling. De integratie bouwt voort op de bestaande strategische samenwerking en integraties tussen DataRobot en Snowflake, met als doel elke organisatie in staat te stellen om AI succesvol in te zetten.

Hoewel investeringen in AI toenemen, worstelen organisaties met het daadwerkelijk in productie nemen van AI, door de productiekloof tussen data en machine learning-modellen. Naarmate het volume en de variëteit van data blijven toenemen, wordt de uitdaging om de voor modelontwikkeling benodigde data te verplaatsen naar de computing-omgeving van machine learning-modellen bovendien nog groter.

Om dit op te lossen, ontwikkelde DataRobot Portable Prediction Servers, waarmee organisaties elk DataRobot-model dichter bij hun productiedata kunnen brengen en kunnen integreren in bestaande pijplijnen en applicaties. Met Snowflake's aankondiging van Snowpark/Java UDF's (user-defined functions) kan DataRobot modellen rechtstreeks naar het data cloud platform van Snowflake brengen. De koppeling tussen Java UDF's en DataRobot Java Scoring Code elimineert de kloof tussen het productiemodel en de data, en stelt DataRobot-modellen in staat om in-database scoring uit te voeren binnen de Snowflake Data Cloud.

Door gebruik te maken van de kracht van Snowpark kunnen data-engineers, data scientists en ontwikkelaars coderen in de taal van hun keuze. Vervolgens kunnen workloads zoals ETL/ELT, datapreparatie en feature-engineering rechtstreeks binnen Snowflake's Data Cloud uitgevoerd worden, wat leidt tot betere prestaties, schaalbaarheid, en gelijktijdigheid met gehoste externe services. De toegevoegde mogelijkheden van Snowpark creëren een naadloze pijplijn voor in-database model scoring voor Code-Gen geschikte implementaties, op grote schaal. 

DataRobot en Snowflake werken sinds 2018 samen om de kracht van geavanceerde, end-to-end enterprise AI en clouddata-inzichten voor klanten beschikbaar te maken. Recent werd DataRobot's Feature Discovery-mogelijkheid voor Snowflake-gebruikers geïntroduceerd. 

"Snowpark is een van de vele functies die we hebben ontwikkeld om data-inzichten verder te democratiseren en onze klanten in staat te stellen pijplijnen te bouwen in hun voorkeursomgeving", zegt Isaac Kunen, Senior Product Manager bij Snowflake. "In combinatie met Augmented Intelligence van DataRobot hebben onze gezamenlijke klanten de mogelijkheid om eenvoudig de meest geavanceerde machine learning-modellen te coderen en in te zetten om hun zakelijke problemen op te lossen."

"De samenwerking tussen Snowflake en DataRobot levert ongeëvenaarde data- en AI-synergieën, en we zijn er trots op dat we de waarde die we voor klanten creëren nu nog verder vergroten", zegt Nenshad Bardoliwalla, SVP Product bij DataRobot. “Door de best-in-class integratie met Snowpark geven we klanten de mogelijkheid  hun AI-modellen rechtstreeks in hun data cloud te implementeren. Hierdoor wordt de kracht van onze Augmented Intelligence uitgebreid naar de plek waar de bedrijfskritische data zich bevindt. Samen met Snowflake dichten we de AI-productiekloof voorgoed.”