Slide 1: Snowflake Data for Breakfast
Dito per bree beat SH snowflake
Slide 2: WIFI
WIFI RED: FourSeasons Meeting CLAVE: SNOWFLAKE © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved.
Slide 3: ¡Bienvenidos!
¡BIENVENIDOS! Favor de inscribirse Diapositivas Favor de poner sus para la versión trial: disponible en línea celulares en silencio (Enterprise edition) https://trial.snowflake.com © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved.
Slide 4: Agenda
AGENDA 9:00 - 9:25 Snowflake, La Plataforma de Datos en la Nube 9:25 - 10:05 A Mayor Detalle Técnica 10:05 - 10:25 ¡Destapa un IA Sin Limites! 10:25 - 10:45 Q&A con Expositores 11:00 - 1:00 Taller: Zero to Snowflake © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved.
Slide 5: Snowflake: La Plataforma de Datos en La Nube
SNOWFLAKE La Plataforma de Datos en La Nube © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved.
Slide 6: Datos… La Nueva Frontera
DATOS…La Nueva Frontera © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved.
Slide 7: Tecnología nueva cambia cómo utilicemos los datos
TECNOLOGÍA NUEVA CAMBIA CÓMO UTILICEMOS LOS DATOS Diversificación de Explosión de datos Crecimiento de la Nube Analítica Analítica está creciente en IoT, móvil, y redes sociales La Nube nos presta importancia en cada lugar, abren nuevas oportunidades las habilidades de para cada vez más para encontr
Slide 8: Proponiendo una plataforma les permite mayor impacto para el negocio
PROPONIENDO UNA PLATAFORMA LES PERMITE MAYOR IMPACTO PARA EL NEGOCIO Decisiones más rápidos, Reducir los costos de Generar una experiencia más precisas, con mejor escalamiento de Analítica y (CX) de primera clase con resultados Manejo de Datos. datos. © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved.
Slide 9: Viaje a una plataforma de datos
VIAJE A UNA PLATAFORMA DE DATOS Valor de datos Tiempo EDW Data Lake, EDW Plataforma de En sitio Hadoop 1er Gen Nube Datos en la Nube Todo datos Todos Usuarios Respuestas rápidas Basado en SQL © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved.
Slide 10: Arquitectura tradicional
ARQUITECTURA TRADICIÓNAL Complejo, costoso, con copias multiples de datos! Integración de Transformación Normalización Analítica datos de datos y Agregación Consumidores de Fuentes de datos datos Compartir DB OLTP DWH archivos Reporteria Aplicativos Operacional ETL ELT Corporativos Data Marts Cienci
Slide 11: Arquitectura moderna de datos con Snowflake
ARQUITECTURA MODERNA DE DATOS CON SNOWFLAKE Fuentes de datos Data Consumers DB OLTP DWH Lago de Datos Ingeniería de Data Aplicativos de Ciencia de Monetización ETL, Streaming datos Exchange datos Datos de Datos Aplicativos Corporativos Reporteria Operacional Tercer-partido Analítica Datos de Ad Hoc
Slide 12: El valor de una plataforma de datos en la nube
EL VALOR DE UNA PLATAFORMA DE DATOS EN LA NUBE Una Plataforma, ¡Escalabilidad y Una Copia de los Datos, rendimiento Muchas Cargas ilimitado! Un acceso seguro, Ambiente como Gobernado a servicio casi sin Todos los Datos requerimientos de mantenimiento © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved.
Slide 13: Una plataforma, una copia de los datos, muchas cargas distintas
UNA PLATAFORMA, UNA COPIA DE LOS DATOS, MUCHAS CARGAS DISTINTAS DWH Ingeniería de Datos Data Lake Modernizar su DWH para Re-imaginar Simplificar y acelerar su entregar analítica a transformación con lago de datos con una niveles de escala. pipelines robustos y plataforma para todos sus integrados. d
Slide 14: Impacto de una plataforma de datos en la nube
IMPACTO DE UNA PLATAFORMA DE DATOS EN LA NUBE Productividad Economía Escalabilidad Concurrencia Rendimiento Elasticidad © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved.
Slide 15: Situación y valor (CEMEX)
VALOR SITUACIÓN ● Lago de Datos Corporativo ● Iniciativa de 200MM USD para Montado en Snowflake transformar la organización B2B ● Habilidad para responder a ● Se dieron cuenta que había que cualquier consulta en horas, re-orientar la empresa hacía el no días o meses como antes cliente ● Reducción en
Slide 16: Situación y valor (loyalty initiative)
SITUACIÓN VALOR ● Iniciativa WOW de lealtad para ● Vista 360 de clientes de lealtad. perfilar y activar clientes según sus huellas digitales ● Perfiles digitales de clientes alojado en una bodega accesible a la ● Silos de datos dado a las varias empresa entera fuentes de cada marca (Starbucks, Domin
Slide 17: Situación y solución
SOLUCIÓN SITUACIÓN ● Plataforma de datos (Data Lake más aplicativos de Datos construido ● Infraestructura en nube sin encima) 100% alojado en Snowflake capacidades de escalamiento automático ● Responden a consultas y hacen benchmarking tras unidades de ● Ambiente de datos muy intenso negocio de inme
Slide 18: Comprobado por 3500+ clientes
COMPROBADO POR 3500+ CLIENTES © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved.
Slide 19: Un ecosistema expandiendo
Plataforma Analítca/BI ETL UNA ECOSISTEMA EXPANDIENDO Ciencia de Datos Servicios © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved.
Slide 20: ¡A mayor detalle técnica!
¡A MAYOR DETALLE TÉCNICA! © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved.
Slide 21: Arquitectura
¿QUE HACE SNOWFLAKE ÚNICA? ARQUITECTURA © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved.
Slide 22: Una mirada de cerca
UNA MIRADA DE CERCA Arquitecturas Tradicionales Snowflake Disco-Compartido Nada-Compartido Multi-clusterizado, datos compartidos Agregar capacidad adicional Resizing un clúster requiere • Centralizado, alojamiento que escala y expande Requiere un Upgrade tipo redistribución de datos. (Dar la baja, y
Slide 23: Arquitectura de Snowflake
ARQUITECTURA DE SNOWFLAKE Servicios de Escalabilidad Computo Multi-Clúster Alojamiento Centralizado Gnostica en cuanta Nube © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved.
Slide 24: Arquitectura moderna de datos con Snowflake
ARQUITECTURA MODERNA DE DATOS CON SNOWFLAKE Data Sources Data Consumers DB OLTP DWH Lago de Datos Ingenieria de Data Aplicativos de Ciencia de Monetización ETL, Streaming datos Exchange datos Datos de Datos Aplicativos Corporativos Reporteria Operacional Tercer-partido Analítica Datos de Ad Hoc web
Slide 25: Una plataforma, una copia de los datos, muchas cargas distintas
UNA PLATAFORMA, UNA COPIA DE LOS DATOS, MUCHAS CARGAS DISTINTAS DWH Ingeniería de Datos Data Lake Modernizar su DWH para Re-imaginar Simplificar y acelerar su entregar analítica a transformación con lago de datos con una niveles de escala. pipelines robustos y plataforma para todos sus integrados. d
Slide 26: ETL/ELT y Área Comercial
L ETL/ELT Área Comercial XS M Snowpipe S S Servicios Cloud Manejo de Metadata Ciencia Seguridad de Datos Planificación y Optimización de los Query M Control Transaccional © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved.
Slide 27: Multi-clúster
ETL/ELT Área Comercial XS M … M Multi-clúster Snowpipe S XL S Servicios Cloud Manejo de Metadata Ciencia Seguridad de Datos Planificación y Optimización de los Query Control Transaccional © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved.
Slide 28: Intercambio de datos, clone y time travel
Externos M ETL/ELT Área Comercial XS Intercambio M … M de Datos Multi-clúster Snowpipe Estructurado y Semiestructurado Clone XL S XL Servicios Cloud Protección de Manejo de Metadata datos y time travel Ciencia Dev Ops Seguridad de datos Planificación y Optimización de los Query L Control Transaccion
Slide 29: Seguro por diseño, siempre con disponibilidad
SEGURO POR DISEÑO, SIEMPRE CON DISPONILIDAD Autenticación Control de Encriptiación Validación Disponibilidad Acceso external de Datos • Autenticación multi-factor • IP whitelisting • Datos siempre encriptadas,• Certificado contra • Combatir error de usuarios embebida punto a punto. requerimientos cl
Slide 30: Más sobre las cargas de trabajo
MÁS SOBRE LOS CARGAS DE TRABAJO Lago de Datos Data Ingenieria de Ciencia de Exchange Datos Datos © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved.
Slide 31: ¿Cómo empodera lagos de datos?
¿CÓMO EMPODERA LAGOS DE DATOS CON UNA PLATAFORMA DE DATOS,ESCALABLE, EN LA NUBE? Snowflake Lago de Datos Atributos Beneficios adicionales No silos – todos datos Cargas múltiples Gobierno Global Formato abierto Alojamiento barato Transaccional Rendimiento Representación cruda Schema on read Intercamb
Slide 32: Complementando lagos de datos ya productivos
COMPLEMENTAN DO LAGOS DE DATOS YA PRODUCTIVOS Azure S3 Storage GCS Vistas SQL sobre datos Materializadas materializados Archivos Notificaciones SQL sobre tablas Nuevos Snowflake Tablas Eventos Hive Externas SQL sobre tablas Hive externas Metastore external table Lago de Datos © 2020 Snowflake Inc. A
Slide 33: Ingesta forma baja latencia
INGESTA FORMA BAJA LATENCIA Web IoT Alojamiento externa Descarg (S3, Azure Tablas a Móvil Blobs, GCS) Snowpipe de Staging Stage Externa Aplicativos (S3, Azure Blobs, Enterprise GCS) Fuentes de Datos © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved.
Slide 34: Transformaciones transaccionales escalables
TRANSFORMACIONES TRANSACIONALES ESCALABLES Tabla Streams & Tasks Objetivo Tabla 1 Descar ga Objetivo Tablas de Transformaciones Tabla 2 Staging Stage Externa (S3, Azure Blobs, GCS) © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved.
Slide 35: Intercambio de datos seguro
INTERCAMBIO DE DATOS DEGURO Seguro En Línea Sin Fricción Customizado Global © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved.
Slide 36: Empoderando AI, ML y ciencia de datos
EMPODERANDO AI, ML, Y CIENCIA DE DATOS • Mejorando la velocidad e eficiencia de Ciencia de Datos con un solo fuente de datos • Acelerando exploración y preparación de datos 10 hasta 100x • Conectores a tecnologías principales y emergentes. • Ecosistema de primera clase de socios tecnológicos. © 2020
Slide 37: ¡Destapar un IA sin límites!
¡DESTAPAR UN IA SIN LÍMITES! + © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved.
Slide 38: Unlock AI without limits: DataRobot + Snowflake
@DataRobot + 3e<snowflake’ Unlock Al without limits
Slide 39: Trusted Enterprise AI Platform
Trusted Enterprise Trusted AI-Native AI Platform Strategic Partner
Slide 40: AI is transforming the world
AI is transforming the world 16 Global GDP impact by effect of AI ($ trillion) $15.7 trillion 14 12 10 $ trillion 8 6 4 2 0 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 Labour Productivity Personalisation Time Saved Quality Source: PWC Sizing the prize: What’s the real value
Slide 41: AI is a massive opportunity for your organization
AI is a massive opportunity for your organization Changes In Cash Flow by AI Adoption AI FIRST MOVER +122% ADVANTAGE “The [AI] winners may take all and late adopters may never catch up.” +10% AI FOLLOWERS Harvard Business Review November 2018 -23% AI LAGGARDS “Relative Changes In Cash Flow by AI Ado
Slide 42: You need help to overcome the barriers to adoption
You need help to overcome the barriers to adoption Common Data Management BUILD 96% BOTTLENECKS Experience problems with model development DEPLOY 90% Cite obstacles to moving AI models into production • LIMITED STORAGE MONITOR 1% • INFLEXIBLE COMPUTE Monitor their AI and ML assets once in • DIVERSE
Slide 43: We have joined forces to unlock AI without limits
We have joined forces to unlock AI without limits Simple, scalable & speedy Unlimited storage & compute Seamlessly connected Mutually cloud native Leader in Data Management Leader in Enterprise AI
Slide 44: Demo video link
https://drive.google.com/file/d/1VpWUs_bFyyF220x4zHizjRsLpjCZcjDT/view
Slide 45: Trusted Enterprise AI Platform to accelerate ROI
Trusted Enterprise AI Platform to accelerate ROI End-to-End AI - Data to Value Model Use Case Mgmt & AI AI Data Feature Model Ops & Model Mgmt AI-Powered Creation & Value Catalog Prep Engineering Deployment & Monitoring Application Validation Measurement Data Platform - built for any cloud DATA VALU
Slide 46: Tried and tested AI use cases
You can start with many tried and tested AI use cases Real-time optimization Interpreting unstructured data Enhancing routing and predicting Reading customer data/ delays for logistics and time sensitive emails/tickets and routing the query 1 processes 5 based on type, priority and urgency Strategic
Slide 47: Trusted by customers across all industries
Trusted by customers REAPING across all THE REWARDS OFindustries OWNING globally AI Transportation & Manufacturing Finance Technology Healthcare Insurance Retail
Slide 48: Demo placeholder
SIMPLE 100% ONLINE PROCESS 4 from 6.99% — 29.97% pa" s Ave t atest pew eredt © & Sy
Slide 49: Tableau Public loan dashboard
+ableau“public Total Application ($) Loan Purposes I Avg. Interest Rates Total Funded ($) Risk Level Loan ($) vs. Fund ($) Executive Summary ee ot Lee hme cow "me uae sueT ane et ep ee
Slide 50: ions Bat iow peee = B gl m &
« 9: ions Bat iow peee = B gl m &
Slide 51: AI Catalog: create project
Slide 52: DataRobot Model Deployment
©) Qanetowor -_ + © + CS © ere deter com = Datahobet Modeh Deployment What would you like to predict? Modeting Mode 6 flO ——— \ VY ~) Upteding One 2 Bending tew diate (Quick) 2 Cxptemery Date Anatywe 1 her ug tee beers Meteeny
Slide 53: DataRobot model leaderboard
© BAIA CHL hee 1 De TH WNT PIM Lech mmm SOataRobot oats Mose Seployments ieaighte Aupyter Repositer; Ai Catalog (eeteDonnt Leering Geer Sowedva Accuracy Mode Competece Predoton Apes Mew OC Seek + Add Mew Model T Miter Modem &P Expert Model Meme & Deventer Fewane Lint & Serie Sire T and! (Oe rng of g
Slide 54: DataRobot model insights
S@OataRobot dats Mode @ Oeployments ieaights -upyter Meponiters Al Catalog Copbebonnt Leeming Geren Sowedy: Accuracy Model Comperece Predioten Apes (etew omens cf -emerte sere femarte fe bet Niree tas ore mnt e eee Nhe Ante es “tarong tat smacet Meect te BApeecee | eeware | fnoter (Cone Nruane (Arem
Slide 55: oom
oom Paice om os i daeee Peden o
Slide 56: Predictions output
Content: Sf AcccuviAcaen ql COMPUTE We OO) iwi asi da. greece = Open emery aL ee sce lett pelqeote = Prediction | Posies Pronets Reston | diveng Besson t Sieng Aessen ft we ss a ' Ne ' ot os OS02664 = ntiete 1468 sz 5 ‘ we ' rast Onesgt sss 028008 eres mn 28 a” ' AB ' mst 0.0802 ‘C6130! trots aw on
Slide 57: Demo placeholder
SIMPLE 100% ONLINE PROCESS 4 from 6.99% — 29.97% pa" s Ave t atest pew eredt © & Sy
Slide 58: Take your next step to unlock AI without limits
Take your next step to unlock AI without limits Learn Explore Your Starter More Use Case(s) pack
Slide 59: Find out more
+ Andrés Arana Frederick DeWorken Director, LATAM Director, LATAM Andres.arana@datarobot.com Frederick.deworken@snowflake.com FIND OUT MORE www.DataRobot.com/partner/snowflake
Slide 60: Q&A con presentadores
Q&A CON PRESENTADORES © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved.
Slide 61: Acompáñanos para el taller
ACOMPAÑANOS PARA EL TALLER © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved.
Slide 62: ¡Gracias!
¡GRACIAS! © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved.