データサイエンティストがMLモデルを構築して業務を行うには、大量のデータが必要です。AIの時代において、データへのすばやく正確なアクセスを実現できるかどうかは、サービスの重要な差別化要因となっています。データマネージメント(分析のためのデータの発見、アクセス保護、クレンジング、結合、準備)は、一般的に、モデル構築プロセスのなかでももっとも時間を要する箇所とされています。
このホワイトペーパーでは、データサイエンスやMLに関する今日の取り組みを促進するデータ要件を見極める手助けをします。同時に、業界をリードするSnowflakeとパートナーのツールをサポートするクラウドデータプラットフォームにより、それらの要件を満たす方法について解説します。下記の項目も中心に説明します。
- データサイエンスにおける機械学習の役割
- 機械学習とアナリティクスのためのデータを統合
- クラウドデータプラットフォームのメリット