[11/06/2024] Alation ha anunciado una integración más profunda con Snowflake Horizon para aumentar la calidad de los datos y ofrecer datos preparados para la IA a las organizaciones. Según lo señalado en el comunicado de prensa, Open Data Quality Framework de Alation ahora admite la integración con Snowflake Horizon, lo que permite a las organizaciones detectar y abordar de manera proactiva los problemas de calidad de los datos antes de que afecten a las operaciones comerciales o de datos, lo que facilita una mejor gobernanza, un desarrollo de modelos de IA más rápido y preciso y una toma de decisiones confiable en toda la empresa.
"Alation y Snowflake han profundizado su asociación para proporcionar una solución integral que integra funciones de calidad de datos, políticas y estado para modernizar la infraestructura de datos heredada, acelerar las iniciativas de IA y mitigar los riesgos. Al aprovechar Alation y Snowflake, las organizaciones obtienen una visión unificada y confiable de la calidad de los datos en todo su panorama de datos, un paso fundamental crucial para crear modelos de IA confiables. Alation mejora el desarrollo de modelos de IA a través de un acceso simplificado y un enfoque abierto y extensible de las métricas clave de calidad de los datos, incluida la frescura, la precisión, la singularidad y la integridad. Alation garantiza resultados precisos e imparciales al permitir que todos encuentren, comprendan y utilicen datos confiables, al tiempo que gobierna tanto los modelos como los conjuntos de datos dentro de la extensa nube de datos de IA de Snowflake”, sostuvo David Chao, CMO y jefe de Alianzas Tecnológicas de Alation.
Tarik Dwiek, jefe de Alianzas Tecnológicas de Snowflake, anotó, por su parte, la confianza en los datos se ha vuelto esencial en todos los aspectos del negocio, ya que los equipos de datos enfrentan desafíos para garantizar la calidad de los datos en medio del creciente escrutinio de los desarrolladores y tomadores de decisiones preocupados por los efectos posteriores de las aplicaciones de análisis e IA. "La plataforma de inteligencia de datos de Alation facilita la búsqueda de información y proporciona información contextual vital que transforma los datos en un activo valioso y procesable para la toma de decisiones estratégicas".
Alation y Snowflake ofrecerán a las empresas:
- Monitoreo proactivo de la calidad de los datos: Organiza y actúa sobre las métricas de calidad de los datos de Snowflake directamente en la plataforma de inteligencia de datos de Alation. Integra funciones de métricas de datos (DMF) personalizadas de Snowflake en Alation para que todos los usuarios, incluidos los ingenieros de IA/ML, se beneficien de una supervisión y controles sólidos y totalmente integrados del estado y la calidad de los datos. Una pestaña de estado de datos basada en API en Alation mejora aún más la visibilidad al mostrar reglas de calidad de datos en toda la organización y reforzar la confianza en las iniciativas impulsadas por IA.
- Descubrimiento de datos optimizado: El catálogo de datos inteligente de Alation facilita el acceso rápido y eficiente a los datos a través de la nube de datos de IA de Snowflake, eliminando las búsquedas manuales o las consultas complejas de datos confiables para usar en el desarrollo de modelos de IA o análisis de autoservicio.
- Gobernanza unificada de datos: Los usuarios pueden catalogar, clasificar y gestionar fácilmente los datos, al tiempo que habilitan políticas y controles (enmascaramiento dinámico de datos) dentro de Snowflake AI Data Cloud y en todo el panorama de datos de una organización, lo que garantiza el cumplimiento de las normas reglamentarias internas y externas y las prácticas éticas de IA.
- Monitoreo automatizado del cumplimiento: Las capacidades integrales de linaje de datos de Alation rastrean el movimiento de datos en todo el ecosistema de Snowflake y más allá. Esto permite a las organizaciones automatizar la supervisión del cumplimiento con normativas como el RGPD, la CCPA y la HIPAA, mitigando así los riesgos de violación de datos y proporcionando la procedencia de los datos para facilitar la auditabilidad de los modelos de IA/ML.
Franca Cavassa, CTOPerú