今日、Snowflakeはボストンに本拠を置くスタートアップ、Metaplaneに投資を行ったことを発表しました。Metaplaneは、企業がAIを活用したプラットフォームを通じてデータ品質の課題に取り組む手助けをしており、投資額は公表されていませんが、SnowflakeはこのパートナーシップがMetaplaneのデータ可視化ツールとSnowflake Data Cloudの統合を強化すると述べています。この統合により、SnowflakeのユーザーはAIアプリケーションを含む下流プロジェクトにおける情報の監視をより効果的に行うことができるようになります。
Metaplaneは、資金力のある競合企業であるMonte CarloやAcceldataに挑戦する形で市場に参入します。さらに、SnowflakeはMetaplaneが自身のプラットフォーム用のネイティブアプリを発表する予定であることも確認しています。今年のSnowflakeにとっては5回目の投資であり、可視化分野での2回目の投資となります。先月3月には企業アプリケーションからのテレメトリを分析し、迅速なインシデント解決に関連する洞察を提供するツール、Observeを支援しました。
MetaplaneがSnowflakeの顧客をサポートする方法
現代のビジネスアプリケーションにおいてデータは非常に重要です。しかし、多くの組織はサイロ化されたシステムやデータベース、アプリケーション間に散在する膨大な情報により、データ品質の維持に苦労しています。複雑なデータパイプラインの管理は、チームに数百または数千のデータソースとの戦いを強いられます。
MIT卒業生のケビン・フー、元HubSpotエンジニアのピーター・カシネリ、元Appcuesデベロッパーのグル・マヘンドランが設立したMetaplaneは、データスタック全体でAIを活用することによりこれらの課題に取り組んでいます。
このプラットフォームは、Fivetran、Snowflake、BigQuery、dbt、Airflow、Tableauなどのツールと統合されます。機械学習モデルを使用して、歴史的なMetaデータ、系譜、ログなど、全体のデータプロファイルを学習します。設定後は、ユーザー定義のモニターに基づいて、スキーマの変更などのデータの異常を自動でフラグします。
フーは、これらのモニターのセットアップに要する時間はわずか15分であり、チームは新鮮さ、行数、一意性、NULL値などのデータ品質指標を追跡できると述べました。アラートは、関連するデータチームに好ましい通信チャネルを通じて直接送信されます。
Snowflakeの投資により、MetaplaneはSnowflake Data Cloudとの統合を強化し、包括的なテレメトリとMetaデータを取り入れる能力を拡大します。この統合は、全データパイプラインをカバーし、SnowparkやSnowpark Container Services、Snowflake Native Apps、Streamlitなどのアプリ機能とインターフェースします。
最終的に、このコラボレーションによりSnowflakeの顧客は、自社のデータ資産の品質をパイプライン全体で迫るように監視でき、問題とその根本原因および解決策を把握できるようになります。
この統合のタイムラインはまだ決定されていませんが、SnowflakeはMetaplaneがData Cloud内でネイティブアプリを発表することを確認しています。これにより、ユーザーはMetaplaneを直接Snowflakeのインスタンス内で展開・管理でき、他のツールと同様にSnowflakeを別途接続する必要がなくなります。
「この開発はより豊かな体験への扉を開き、顧客がデータをSnowflakeアカウントの安全な環境から移動させたりコピーしたりすることなく、Metaplaneを最大限活用できるようにします」と、Snowflakeのプロダクトマネジメントチームのアシュウィン・カマスとハーシャ・カプリが述べました。
SnowflakeのAIへの注力
SnowflakeはCEOスリダー・ラマスワミの指導の下、競争力を高めるためにAIを積極的に取り入れています。特に、創立以来AIに特化したDatabricksとの競争が激化しています。昨年のSnowdayイベントでは、Snowflake Data Cloudに保存されたデータを使って生成AIアプリケーションを構築するための完全管理サービス、Cortexを発表しました。
その後数か月で、SnowflakeはMistralやRekaなどのオープンソースAIベンダーと提携し、Cortexでモデルを提供しました。これにより、チームはさまざまなユースケースのアプリケーションを開発できるようになります。さらに、Snowflakeは複雑な企業タスクに最適化された社内の大規模言語モデル「Arctic」をトレーニングし、データ探索を円滑にするための共同作業体験を導入しました。
Metaplaneへの投資の前に、SnowflakeはCoda、Coalesce、Observe、Landing AIといった他の4社にも投資し、自社のデータおよびAIイニシアチブを強化してきました。
ランキング
