DataRobot amplió su asociación con Snowflake al integrar su herramienta Feature Discovery con el almacén de datos en la nube de Snowflake.
Feature Discovery, que ha sido parte de la plataforma de inteligencia artificial empresarial de DataRobot desde 2019, permite a los usuarios automatizar el lento proceso de ingeniería de funciones. Con un editor de relaciones visuales, los usuarios pueden establecer relaciones entre conjuntos de datos elegidos y elegir cuidadosamente qué datos incluir al calcular nuevas características.
Usando esas relaciones definidas, Feature Discovery puede descubrir, probar y crear automáticamente nuevas características mientras proporciona un linaje completo de cómo y dónde se generaron las características.
La nueva integración de la herramienta con Snowflake permitirá a los usuarios realizar operaciones de preparación de datos en Snowflake, lo que les permitirá acceder a más datos de Snowflake mientras reduce el movimiento de datos y acelera el rendimiento.
«Esta integración es valiosa, ya que permite a las empresas simplificar la creación e implementación de funciones para el aprendizaje automático y acelerar la adopción y escalabilidad», dijo Ritu Jyoti, vicepresidente de programas de investigación de IA en IDC. «En general, ayuda a desbloquear silos de características y datos con predicciones poderosas e inteligencia procesable».
La integración se produce después de que DataRobot revelara en diciembre que Snowflake Ventures contribuyó a la ronda de financiación Serie F de 320 millones de dólares de DataRobot. La financiación impulsó la valoración de DataRobot a más de $ 2.8 mil millones.
Junto con la inversión, DataRobot se asoció con Snowflake para profundizar la experiencia del usuario con una integración de productos mejorada y una estrategia de comercialización, señaló Jyoti.
Ritu JyotiVicepresidente de programa, investigación de IA, IDC
En respuesta a las preguntas de SearchEnterpriseAI, un portavoz de DataRobot señaló que DataRobot tiene varios clientes conjuntos con Snowflake, aunque el portavoz se negó a decir cuántos.
Actualmente, aunque DataRobot trabaja con otros proveedores de almacenamiento en la nube, no tiene una integración similar de Feature Discovery con otros proveedores de almacenamiento de datos en la nube.
DataRobot dijo que, en espera de la demanda de los clientes, consideraría agregar soporte para esta optimización a otras fuentes de datos, pero aún no tiene un cronograma para eso.