أعلنت Snowflake اليوم عن استثمارها في Metaplane، وهي شركة ناشئة مقرها بوسطن تساهم في معالجة مشاكل جودة البيانات عبر منصة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. على الرغم من عدم الإفصاح عن مبلغ الاستثمار، أكدت Snowflake أن هذه الشراكة ستعزز التكامل بين أدوات مراقبة البيانات من Metaplane وSnowflake Data Cloud. سيمكن هذا التكامل مستخدمي Snowflake من مراقبة المعلومات التي تدفع مشاريعهم المستقبلية، بما في ذلك تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بشكل أكثر فعالية.
تدخل Metaplane سوقًا تنافسيًا، متحديةً شركات مثل Monte Carlo وAcceldata التي لديها تمويل كبير. وقد أكدت Snowflake أن Metaplane ستطلق أيضًا تطبيقًا محليًا على منصتها. يُعتبر هذا الاستثمار الخامس لشركة Snowflake خلال هذا العام والثاني في قطاع المراقبة؛ حيث دعمت في مارس أداة Observe، التي تحلل البيانات من التطبيقات المؤسسية لتقديم رؤى ذات صلة تساهم في حل المشكلات بسرعة.
كيف تدعم Metaplane عملاء Snowflake
تعتبر البيانات أساسية لتطبيقات الأعمال الحديثة، بما في ذلك الروبوتات المحادثة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، تجد العديد من المؤسسات صعوبة في الحفاظ على جودة البيانات بسبب الكمية الهائلة من المعلومات المنتشرة عبر أنظمة وتعليمات وقواعد بيانات معزولة. غالبًا ما يترك إدارة خطوط البيانات المعقدة الفرق تتعامل مع مئات أو آلاف مصادر البيانات.
تأسست Metaplane على يد الخريج من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا كيفن هو، والمهندس السابق في HubSpot بيتر كاسينيللي، والمطور السابق في Appcues غورو ماهيندران، وتعالج هذه التحديات من خلال استغلال الذكاء الاصطناعي عبر جميع مراحل البيانات، من الإدخال إلى الاستهلاك. تتكامل المنصة مع أدوات مثل Fivetran وSnowflake وBigQuery وdbt وAirflow وTableau. باستخدام نموذج التعلم الآلي، يتم تدريب المنصة على جميع ملفات البيانات، بما في ذلك البيانات الوصفية التاريخية، وسلاسل البيانات، والسجلات. بمجرد إعدادها، تتعقب تلقائيًا أي شذوذ في البيانات، مثل التغييرات في المخطط، استنادًا إلى المراقبات المحددة من قبل المستخدمين.
أشار هو سابقًا إلى أن إعداد هذه المراقبات يستغرق 15 دقيقة فقط، مما يوفر للفرق القدرة على تتبع مؤشرات جودة البيانات مثل الحداثة، وعداد الصفوف، والتفرد، والقيم الفارغة. تُرسل التنبيهات مباشرة إلى الفرق المعنية عبر قنوات الاتصال المفضلة لديهم.
بفضل استثمار Snowflake، ستقوم Metaplane بتعزيز تكاملها مع Snowflake Data Cloud، موسعةً قدراتها لتشمل بيانات شاملة وأبعاد البيانات الوصفية. سيشمل هذا التكامل جميع خطوط البيانات وسيتواصل مع ميزات التطبيقات مثل Snowpark وSnowpark Container Services وSnowflake Native Apps وStreamlit.
في نهاية المطاف، سيمكن هذا التعاون عملاء Snowflake من مراقبة جودة أصول بياناتهم بدقة عبر كامل خط البيانات، مما يتيح لهم التعرف على أي مشكلات مع تحديد الأسباب الجذرية المحتملة والحلول.
بينما لا تزال الجدول الزمني لهذا التكامل قيد التحديد، أكدت Snowflake أن Metaplane ستطلق تطبيقًا محليًا ضمن Data Cloud. سيسهل هذا على المستخدمين نشر وإدارة Metaplane مباشرة ضمن مثيل Snowflake الخاص بهم، مما يلغي الحاجة إلى الاتصال بـ Snowflake بشكل منفصل كما هو مطلوب مع أدوات أخرى.
قال أشوين كامات وهارشا كابري من فريق إدارة المنتجات في Snowflake: "هذا التطور يفتح الأبواب لتجارب أكثر ثراءً ويسمح للعملاء بالاستفادة الكاملة من Metaplane دون الحاجة إلى نقل أو نسخ بياناتهم خارج البيئة الآمنة لحساب Snowflake الخاص بهم".
تركيز Snowflake على الذكاء الاصطناعي
تحت قيادة المدير التنفيذي سريدhar راماسوامي، اعتنقت Snowflake الذكاء الاصطناعي بشكل مكثف للتنافس بشكل أفضل مع Databricks، التي تُعتبر رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي منذ تأسيسها. في العام الماضي، أعلنت Snowflake خلال حدث Snowday عن إطلاقها خدمة Cortex، وهي خدمة مُدارة بالكامل لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية باستخدام البيانات المخزنة في Snowflake Data Cloud.
في الأشهر التالية، تعاونت الشركة مع عدة بائعين في الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، بما في ذلك Mistral وReka، لتقديم نماذجهم على منصة Cortex، مما يتيح للفرق تطوير تطبيقات لمجموعة متنوعة من الاستخدامات. كما قامت Snowflake بتدريب Arctic، نموذج اللغة الكبيرة الخاص بها، المُحسن لمهام الأعمال المعقدة مثل SQL وتوليد الكود، وقدمت تجربة مساعد لتسهيل استكشاف البيانات.
قبل استثمار Metaplane، كانت Snowflake قد دعمت بالفعل أربع شركات أخرى—Coda وCoalesce وObserve وLanding AI—لتعزيز مبادراتها في مجال البيانات والذكاء الاصطناعي.