KX とデータ・クラウド企業であるhttps://www.snowflake.com/ スノーフレーク(Snowflake) は、時間データおよびベクトルデータのリアルタイム分析に対する顧客の需要に応えています。 Snowflake Data Cloudで世界中のデータを活用することで、今回の提携により、共同顧客、特にデータ・サイエンティスト、データ・エンジニア、開発者は、Snowflakeのプラットフォーム上でkdb Insightsを使用して複雑なデータ・クエリやAIモデルを実行できるようになります。
スノーフレークの金融サービス部門グローバル責任者のRinesh Patelは次のように語ります。 「この提携により、業界をリードする2社が一体となり、Snowflake上で AI を活用したアナリティクスに対する急速に高まる需要に応えることができます。 Snowflakeの無限の演算、ガバナンス、セキュリティと、PyKXを介したKXとq言語のパワーを、データの単一インスタンス上で組み合わせることができます。 私たちは、金融サービスのお客様だけでなく、他の業界のお客様にもSnowflakeのデータクラウドからさらに大きな価値を得ていただけるよう、KXとの協力関係を継続していくことを楽しみにしています」。
「KX for Snowflake」は、kdb InsightsをPythonで初めて統合したもので、超大型の機械学習(ML)、人工知能(AI)ワークロード、モデル開発とトレーニングのためのベクトル処理、生成AIのためのベクトル検索を実行できるようになります。 これらのワークロードは、異常検知、リスク戦略、予測ヘルスケア、予測メンテナンス、その他多くのユースケースで一般的なものです。
KX for Snowflakeをテストしている大手銀行や資産運用会社は、市場データで複雑な分析やAIワークロードを実施しており、素晴らしい結果が報告されています。 業界のクリティカルなデータセットをSnowflake Data Cloudに移行する戦略を決定した、大手グローバル投資銀行で長年KXを使用しているお客様は、Pythonを使用し、既存の定量的なkdbとqにおいて、Pandasよりも80倍高速なパフォーマンスレベルを報告しています。
Ben Rutterグローバル戦略プラクティス・マネージャーは次のように語ります。 「特にSnowflake Data Cloudでは、時系列とベクトル処理のワークロードに対する需要が急増しています。 金融サービス業界にとって、KXの強力な時系列データ、ベクトルデータ分析、Snowflakeの強みであるデータ共有、ほぼメンテナンス不要であるという特徴は、特にリスク管理、予測、予測分析などのユースケースにおいて魅力的であるため、様々な業種にも可能性を感じています」。