El Snowflake Data Cloud Summit 2024 marcó un hito importante en la evolución de la empresa para convertirse en una potencia de IA empresarial, con importantes anuncios de asociaciones, nuevos productos centrados en la IA y una visión audaz para el futuro de las aplicaciones de datos inteligentes. La cumbre estuvo repleta de presentaciones que invitaron a la reflexión y que los asistentes deseaban llevar a sus empresas para obtener una ventaja competitiva, lo que generó un enorme entusiasmo entre la creciente comunidad de clientes, socios y desarrolladores de Snowflake.
El director ejecutivo de Snowflake y exdirector de IA, Sridhar Ramaswamy, hizo hincapié en la visión de la empresa de convertir su nube de datos en una solución llave en mano para el almacenamiento de datos, el desarrollo de canalizaciones de datos, la creación y el mantenimiento de modelos de IA y ML, el desarrollo de aplicaciones, la computación sin servidores y mucho más. Snowflake destacó la capacidad de su plataforma para simplificar las complejidades que implica compartir y utilizar cantidades masivas de datos, sin necesidad de programar nada más y, al mismo tiempo, ofrecer la posibilidad de desarrollar funciones altamente personalizadas según sea necesario. Los usuarios de todos los niveles de habilidad pueden acelerar y ejecutar cargas de trabajo y aplicaciones de datos rápidamente dentro de una plataforma unificada sin necesidad de mover datos ni crear capas de seguridad excesivas. Un tema recurrente durante toda la cumbre fue que, al utilizar una función determinada, todas las demás funciones deberían estar disponibles sin problemas sin importar en qué parte de la plataforma se encuentre el usuario. Las funciones están interconectadas y funcionan juntas a la perfección, lo que hace que parezca un producto único y cohesivo. A medida que la inteligencia artificial y las aplicaciones basadas en datos se vuelven algo habitual, Snowflake es pionero en este campo y aporta una visión estratégica clara.
Muchos anuncios de productos y ponencias magistrales de Summit se centraron en posibilitar la innovación en inteligencia artificial y aprendizaje automático y, en última instancia, en empoderar a las empresas con funciones listas para usar en la plataforma Snowflake. Esto quedó ilustrado cuando Jensen Huang, presidente y director ejecutivo de NVIDIA, se unió de forma remota a Sridhar Ramaswamy para el discurso de apertura. Los dos líderes hablaron sobre el futuro del trabajo en inteligencia artificial y aprendizaje automático, haciendo hincapié en su compromiso de hacer avanzar la plataforma de Snowflake con el software y el hardware de NVIDIA.
Un punto culminante clave fue Cortex IA que es un estudio de código para crear y mantener modelos de IA y ML con unos pocos clics. Para ilustrar un ejemplo, desde la pantalla de inicio de Snowflake se puede crear un modelo de previsión y conectarlo a un conjunto de datos de series temporales existente con unos pocos clics. El resultado es un script de SnowSQL completo con código funcional y comentarios, y está listo para su ejecución secuencial. Tras la ejecución, los resultados de las previsiones están listos para su consumo. Es tan simple como eso, y dado que el resultado está en un script comentado, se pueden realizar fácilmente ajustes y ediciones para adaptarlos al caso de uso en cuestión.
La versión inicial de Cortex AI incluye tres modelos de aprendizaje automático listos para usar (pronóstico, detección de anomalías y clasificación) y la capacidad de crear scripts totalmente personalizados. Las empresas pueden crear aplicaciones aprovechando la infraestructura sin servidores e implementar LLM, modelos de aprendizaje automático, chatbots y soluciones de IA específicas para cada sector basados en RAG en cuestión de días, no de meses.
Más allá de la fácil creación de modelos, Snowflake ofrece una gama de importantes LLM, incluidos sus modelos internos Snowflake Arctic, Llama3, Mistral, Gemma y más, todo en una sola plataforma. Esto elimina la necesidad de mover los datos o crear capas de seguridad excesivas.
Para facilitar aún más la IA generativa, Snowflake destacó las habilidades de Snowflake Copilot y Cortex Analyst. Co-Pilot utiliza un lenguaje natural para facilitar el análisis de datos, lo que ayuda a los usuarios a responder preguntas sobre los datos y su estructura. Sus características incluyen la redacción eficiente de consultas, la recomendación de optimización, la solución de problemas y la asistencia en la exploración de datos. La IA de Cortex está dirigida a los usuarios empresariales para permitirles encontrar respuestas rápidamente y analizar sus datos de manera eficiente. Se puede integrar en aplicaciones internas y externas y mejorar el tiempo de rentabilidad de las aplicaciones basadas en datos.
Además, Snowflake hizo hincapié en la integración de Snowpark Container Services (SPCS) y las aplicaciones nativas de Snowflake. Los servicios de contenedores no son nuevos, pero han recorrido un largo camino desde su creación a principios de 2023. En esencia, SPCS ofrece ejecutar cualquier cosa que pueda ejecutarse en un contenedor Docker en Snowflake. Los desarrolladores pueden crear aplicaciones en cualquier lenguaje, empaquetar e implementar código en contenedores con cualquier configuración de CPU/GPU y gestionar las imágenes de los contenedores desde el entorno de Snowflake.
La mejora del marco de aplicaciones nativo permite a los proveedores de aplicaciones de datos crear aplicaciones integradas en Snowflake para uso interno, uso público o uso por parte de un socio o conjunto de socios específicos. La integración de Streamlit por parte de Snowflake, un marco de Python simple pero eficaz para desarrollar aplicaciones web personalizadas, dio paso a la democratización de las aplicaciones de datos. Gracias a funciones como Streamlit y los servicios de contenedores, los proveedores de aplicaciones pueden desarrollar una aplicación, empaquetarla en una imagen de contenedor y compartirla con los consumidores de aplicaciones para que puedan ejecutar la aplicación en sus propios entornos con sus propios grupos de procesamiento. En última instancia, esto impulsará el mercado de Snowflake y respaldará el aumento de las aplicaciones basadas en datos para uso público y privado.
Un ejemplo convincente de esto fue una aplicación basada en RAG desarrollada con Streamlit, Mistral y servicios de contenedores. La aplicación se diseñó para extraer vídeos de YouTube, almacenar los datos del vídeo y permitir a los usuarios solicitar a un LLM que respondiera preguntas sobre el vídeo. El ingeniero que dirigió la sesión ilustró cómo ejecutar una base de datos vectorial de código abierto (Aviamos) completamente dentro de un contenedor Snowflake y haz que interactúe con la aplicación Streamlit para obtener la respuesta relevante sobre la solicitud.
Snowflake presentó Snowflake Notebooks, un entorno de programación que se parece mucho a los Jupyter Notebooks. Los desarrolladores pueden escribir lenguajes SQL, Python y Markdown en un IDE conocido. Además, Snowflake anunció la posibilidad de convertir Snowflake DataFrames en Pandas DataFrames. Esto proporciona la experiencia familiar y nativa de los pandas que muchos desarrolladores conocen y adoran. Al permitir que el código de Pandas se compile y ejecute con Snowflake, la computación garantiza un alto rendimiento, sin necesidad de servidores dedicados en otros lugares. Para quienes estén familiarizados con los portátiles Pandas y Jupyter, estas mejoras son importantes e impulsarán la adopción de Snowpark más allá de la fase inicial de adopción. Además, la introducción del modo oscuro de Snowflake, una característica estética de la interfaz de usuario, es una adición bienvenida que muchos usuarios apreciarán. Una característica estética de la interfaz de usuario es una adición bienvenida que muchos usuarios apreciarán.
Los siguientes enlaces ofrecen información detallada sobre los principales anuncios realizados en la Cumbre de los Copos de Nieve de 2024. Si bien este artículo cubre algunos de los aspectos más destacados, hay información adicional sobre muchos anuncios que no se analizan aquí.
AIRE Y ML
Administración e integración de datos
Herramientas y marcos para desarrolladores
Observabilidad
Las salas limpias existen desde hace mucho tiempo, y Snowflake está revitalizando este concepto, reconociendo su importante potencial en el espacio de Martech y Adtech. En 2023, Snowflake adquirió la tecnología Samooha para salas limpias, que cuenta con una interfaz de usuario intuitiva y se centra en reducir la complejidad de crear y mantener salas limpias de datos. La tecnología está integrada en la interfaz de usuario de Snowflake, que permite a los usuarios crear una sala limpia en menos de 20 minutos. Una vez creada, la sala limpia no está aislada de la otra función de Snowflake. Los usuarios aún pueden crear políticas de acceso a las filas, implementar políticas de enmascaramiento, ejecutar procedimientos almacenados y tratar su sala limpia como si fuera otra tabla o vista de su almacén de datos.
Con la llegada y el final de la Cumbre de Nube de Datos de Snowflake de 2024, quedó claro que la empresa no solo está siguiendo el ritmo del panorama en rápida evolución de las aplicaciones basadas en datos e inteligencia artificial, sino que lo está configurando activamente. Con el anuncio de productos innovadores, asociaciones estratégicas como las de NVIDIA y AWS, y una visión que integra a la perfección la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la gestión avanzada de datos, Snowflake está preparada para liderar el sector hacia el futuro. El entusiasmo y la innovación mostrados en la cumbre ponen de manifiesto una comunidad preparada para aprovechar estas nuevas herramientas y capacidades e impulsar una nueva era de aplicaciones de datos inteligentes. Ya sea un desarrollador, un científico de datos o un líder empresarial, los avances presentados en la cumbre de este año ofrecen nuevas y poderosas formas de aprovechar los datos y generar valor.
El Snowflake Data Cloud Summit 2024 marcó un hito importante en la evolución de la empresa para convertirse en una potencia de IA empresarial, con importantes anuncios de asociaciones, nuevos productos centrados en la IA y una visión audaz para el futuro de las aplicaciones de datos inteligentes. La cumbre estuvo repleta de presentaciones que invitaron a la reflexión y que los asistentes deseaban llevar a sus empresas para obtener una ventaja competitiva, lo que generó un enorme entusiasmo entre la creciente comunidad de clientes, socios y desarrolladores de Snowflake.
El director ejecutivo de Snowflake y exdirector de IA, Sridhar Ramaswamy, hizo hincapié en la visión de la empresa de convertir su nube de datos en una solución llave en mano para el almacenamiento de datos, el desarrollo de canalizaciones de datos, la creación y el mantenimiento de modelos de IA y ML, el desarrollo de aplicaciones, la computación sin servidores y mucho más. Snowflake destacó la capacidad de su plataforma para simplificar las complejidades que implica compartir y utilizar cantidades masivas de datos, sin necesidad de programar nada más y, al mismo tiempo, ofrecer la posibilidad de desarrollar funciones altamente personalizadas según sea necesario. Los usuarios de todos los niveles de habilidad pueden acelerar y ejecutar cargas de trabajo y aplicaciones de datos rápidamente dentro de una plataforma unificada sin necesidad de mover datos ni crear capas de seguridad excesivas. Un tema recurrente durante toda la cumbre fue que, al utilizar una función determinada, todas las demás funciones deberían estar disponibles sin problemas sin importar en qué parte de la plataforma se encuentre el usuario. Las funciones están interconectadas y funcionan juntas a la perfección, lo que hace que parezca un producto único y cohesivo. A medida que la inteligencia artificial y las aplicaciones basadas en datos se vuelven algo habitual, Snowflake es pionero en este campo y aporta una visión estratégica clara.
Muchos anuncios de productos y ponencias magistrales de Summit se centraron en posibilitar la innovación en inteligencia artificial y aprendizaje automático y, en última instancia, en empoderar a las empresas con funciones listas para usar en la plataforma Snowflake. Esto quedó ilustrado cuando Jensen Huang, presidente y director ejecutivo de NVIDIA, se unió de forma remota a Sridhar Ramaswamy para el discurso de apertura. Los dos líderes hablaron sobre el futuro del trabajo en inteligencia artificial y aprendizaje automático, haciendo hincapié en su compromiso de hacer avanzar la plataforma de Snowflake con el software y el hardware de NVIDIA.
Un punto culminante clave fue Cortex IA que es un estudio de código para crear y mantener modelos de IA y ML con unos pocos clics. Para ilustrar un ejemplo, desde la pantalla de inicio de Snowflake se puede crear un modelo de previsión y conectarlo a un conjunto de datos de series temporales existente con unos pocos clics. El resultado es un script de SnowSQL completo con código funcional y comentarios, y está listo para su ejecución secuencial. Tras la ejecución, los resultados de las previsiones están listos para su consumo. Es tan simple como eso, y dado que el resultado está en un script comentado, se pueden realizar fácilmente ajustes y ediciones para adaptarlos al caso de uso en cuestión.
La versión inicial de Cortex AI incluye tres modelos de aprendizaje automático listos para usar (pronóstico, detección de anomalías y clasificación) y la capacidad de crear scripts totalmente personalizados. Las empresas pueden crear aplicaciones aprovechando la infraestructura sin servidores e implementar LLM, modelos de aprendizaje automático, chatbots y soluciones de IA específicas para cada sector basados en RAG en cuestión de días, no de meses.
Más allá de la fácil creación de modelos, Snowflake ofrece una gama de importantes LLM, incluidos sus modelos internos Snowflake Arctic, Llama3, Mistral, Gemma y más, todo en una sola plataforma. Esto elimina la necesidad de mover los datos o crear capas de seguridad excesivas.
Para facilitar aún más la IA generativa, Snowflake destacó las habilidades de Snowflake Copilot y Cortex Analyst. Co-Pilot utiliza un lenguaje natural para facilitar el análisis de datos, lo que ayuda a los usuarios a responder preguntas sobre los datos y su estructura. Sus características incluyen la redacción eficiente de consultas, la recomendación de optimización, la solución de problemas y la asistencia en la exploración de datos. La IA de Cortex está dirigida a los usuarios empresariales para permitirles encontrar respuestas rápidamente y analizar sus datos de manera eficiente. Se puede integrar en aplicaciones internas y externas y mejorar el tiempo de rentabilidad de las aplicaciones basadas en datos.
Además, Snowflake hizo hincapié en la integración de Snowpark Container Services (SPCS) y las aplicaciones nativas de Snowflake. Los servicios de contenedores no son nuevos, pero han recorrido un largo camino desde su creación a principios de 2023. En esencia, SPCS ofrece ejecutar cualquier cosa que pueda ejecutarse en un contenedor Docker en Snowflake. Los desarrolladores pueden crear aplicaciones en cualquier lenguaje, empaquetar e implementar código en contenedores con cualquier configuración de CPU/GPU y gestionar las imágenes de los contenedores desde el entorno de Snowflake.
La mejora del marco de aplicaciones nativo permite a los proveedores de aplicaciones de datos crear aplicaciones integradas en Snowflake para uso interno, uso público o uso por parte de un socio o conjunto de socios específicos. La integración de Streamlit por parte de Snowflake, un marco de Python simple pero eficaz para desarrollar aplicaciones web personalizadas, dio paso a la democratización de las aplicaciones de datos. Gracias a funciones como Streamlit y los servicios de contenedores, los proveedores de aplicaciones pueden desarrollar una aplicación, empaquetarla en una imagen de contenedor y compartirla con los consumidores de aplicaciones para que puedan ejecutar la aplicación en sus propios entornos con sus propios grupos de procesamiento. En última instancia, esto impulsará el mercado de Snowflake y respaldará el aumento de las aplicaciones basadas en datos para uso público y privado.
Un ejemplo convincente de esto fue una aplicación basada en RAG desarrollada con Streamlit, Mistral y servicios de contenedores. La aplicación se diseñó para extraer vídeos de YouTube, almacenar los datos del vídeo y permitir a los usuarios solicitar a un LLM que respondiera preguntas sobre el vídeo. El ingeniero que dirigió la sesión ilustró cómo ejecutar una base de datos vectorial de código abierto (Aviamos) completamente dentro de un contenedor Snowflake y haz que interactúe con la aplicación Streamlit para obtener la respuesta relevante sobre la solicitud.
Snowflake presentó Snowflake Notebooks, un entorno de programación que se parece mucho a los Jupyter Notebooks. Los desarrolladores pueden escribir lenguajes SQL, Python y Markdown en un IDE conocido. Además, Snowflake anunció la posibilidad de convertir Snowflake DataFrames en Pandas DataFrames. Esto proporciona la experiencia familiar y nativa de los pandas que muchos desarrolladores conocen y adoran. Al permitir que el código de Pandas se compile y ejecute con Snowflake, la computación garantiza un alto rendimiento, sin necesidad de servidores dedicados en otros lugares. Para quienes estén familiarizados con los portátiles Pandas y Jupyter, estas mejoras son importantes e impulsarán la adopción de Snowpark más allá de la fase inicial de adopción. Además, la introducción del modo oscuro de Snowflake, una característica estética de la interfaz de usuario, es una adición bienvenida que muchos usuarios apreciarán. Una característica estética de la interfaz de usuario es una adición bienvenida que muchos usuarios apreciarán.
Los siguientes enlaces ofrecen información detallada sobre los principales anuncios realizados en la Cumbre de los Copos de Nieve de 2024. Si bien este artículo cubre algunos de los aspectos más destacados, hay información adicional sobre muchos anuncios que no se analizan aquí.
AIRE Y ML
Administración e integración de datos
Herramientas y marcos para desarrolladores
Observabilidad
Las salas limpias existen desde hace mucho tiempo, y Snowflake está revitalizando este concepto, reconociendo su importante potencial en el espacio de Martech y Adtech. En 2023, Snowflake adquirió la tecnología Samooha para salas limpias, que cuenta con una interfaz de usuario intuitiva y se centra en reducir la complejidad de crear y mantener salas limpias de datos. La tecnología está integrada en la interfaz de usuario de Snowflake, que permite a los usuarios crear una sala limpia en menos de 20 minutos. Una vez creada, la sala limpia no está aislada de la otra función de Snowflake. Los usuarios aún pueden crear políticas de acceso a las filas, implementar políticas de enmascaramiento, ejecutar procedimientos almacenados y tratar su sala limpia como si fuera otra tabla o vista de su almacén de datos.
Con la llegada y el final de la Cumbre de Nube de Datos de Snowflake de 2024, quedó claro que la empresa no solo está siguiendo el ritmo del panorama en rápida evolución de las aplicaciones basadas en datos e inteligencia artificial, sino que lo está configurando activamente. Con el anuncio de productos innovadores, asociaciones estratégicas como las de NVIDIA y AWS, y una visión que integra a la perfección la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la gestión avanzada de datos, Snowflake está preparada para liderar el sector hacia el futuro. El entusiasmo y la innovación mostrados en la cumbre ponen de manifiesto una comunidad preparada para aprovechar estas nuevas herramientas y capacidades e impulsar una nueva era de aplicaciones de datos inteligentes. Ya sea un desarrollador, un científico de datos o un líder empresarial, los avances presentados en la cumbre de este año ofrecen nuevas y poderosas formas de aprovechar los datos y generar valor.
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