Сегодня компания Snowflake объявила о своем инвестиции в стартап Metaplane, расположенный в Бостоне, который помогает предприятиям решать проблему качества данных с помощью платформы на базе ИИ.
Хотя сумма инвестиций не раскрыта, Snowflake отметила, что партнерство улучшит интеграцию между инструментами наблюдаемости данных Metaplane и Snowflake Data Cloud. Это позволит пользователям Snowflake более эффективно отслеживать информацию, используемую в их проектах, включая приложения на базе ИИ.
Metaplane выходит на конкурентный рынок, противостоя таким хорошо финансируемым игрокам, как Monte Carlo и Acceldata. Snowflake также подтвердила, что Metaplane запустит нативное приложение для своей платформы. Это становится пятой инвестицией Snowflake в этом году и второй в секторе наблюдаемости; ранее в марте компания поддержала Observe — инструмент для анализа телеметрии корпоративных приложений, который предоставляет актуальные инсайты для быстрого разрешения инцидентов.
Как Metaplane Поддерживает Клиентов Snowflake
Данные имеют решающее значение для современных бизнес-приложений, включая чат-ботов на базе RAG. Однако многие организации сталкиваются с проблемами поддержания качества данных из-за огромного объема информации, разбросанной по изолированным системам, базам данных и приложениям. Управление сложными потоками данных часто оставляет команды перед необходимостью справляться с сотнями или тысячами источников данных.
Стартап, основанный выпускником MIT Кевином Ху, бывшим инженером HubSpot Питером Касинелли и экс-разработчиком Appcues Гуру Махендраном, решает эти проблемы, используя ИИ на всех этапах обработки данных — от сбора до потребления.
Платформа интегрируется с инструментами такими как Fivetran, Snowflake, BigQuery, dbt, Airflow и Tableau. Используя модель машинного обучения, она обучается на полном профиле данных, включая исторические метаданные, преемственность и логи. После настройки платформа автоматически выявляет аномалии в данных, включая изменения схемы, на основе заданных пользователем мониторингов.
Ху ранее указал, что настройка мониторинга занимает всего 15 минут, позволяя командам отслеживать такие метрики качества данных, как свежесть, количество строк, уникальность и пустые значения. Уведомления отправляются непосредственно соответствующим командам данных через предпочитаемые каналы коммуникации.
С инвестициями от Snowflake Metaplane улучшит свою интеграцию с Snowflake Data Cloud, расширив свои возможности для обеспечения полноценной телеметрии и метаданных. Эта интеграция будет охватывать все потоки данных и взаимодействовать с такими приложениями как Snowpark, Snowpark Container Services, Snowflake Native Apps и Streamlit.
В конечном итоге это сотрудничество позволит клиентам Snowflake тщательно отслеживать качество своих данных на протяжении всего потока, уведомляя их о возможных проблемах, их коренных причинах и потенциальных решениях.
Хотя сроки интеграции еще предстоит определить, Snowflake подтверждает, что Metaplane запустит нативное приложение в рамках Data Cloud. Это упростит пользователям развертывание и управление Metaplane непосредственно внутри их экземпляра Snowflake, избавляя от необходимости отдельно соединять Snowflake, как требуется при использовании других инструментов.
«Это развитие открывает двери к более насыщенным возможностям и позволяет клиентам полностью использовать Metaplane, не перемещая и не копируя свои данные за пределы защищенной среды своих учетных записей Snowflake», — заявили Ашвин Камат и Хаша Капре из команды по управлению продуктами Snowflake.
Фокус Snowflake на ИИ
Под руководством генерального директора Сридхара Рамасвами Snowflake активно внедряет ИИ для более успешной конкуренции с Databricks, компанией, которая зарекомендовала себя в области ИИ с момента своего основания. В прошлом году, во время мероприятия Snowday, Snowflake запустила Cortex — полностью управляемый сервис для создания генеративных ИИ-приложений с использованием данных, хранящихся в Snowflake Data Cloud.
В последующие месяцы компания сотрудничала с несколькими поставщиками открытого ИИ, включая Mistral и Reka, чтобы предложить их модели на платформе Cortex, позволяя командам разрабатывать приложения для различных случаев использования. Snowflake также обучила Arctic — свою внутреннюю модель обработки естественного языка, оптимизированную для сложных корпоративных задач, таких как генерация SQL и кода, и представила опыт сопроводителя для облегчения исследования данных.
Перед инвестициями в Metaplane Snowflake уже поддержала четыре другие компании — Coda, Coalesce, Observe и Landing AI — для улучшения своих инициатив по обработке данных и ИИ.
Рейтинг
