Snowflake brengt data en AI sneller van experiment naar productie
Snowflake heeft productinnovaties aangekondigd die ondernemingen voorzien van gebruiksvriendelijke tools, een interoperabele omgeving en betrouwbare AI agents, waarmee zij data- en AI-projecten sneller van idee naar productie kunnen brengen.
De uitbreidingen omvatten de algemene beschikbaarheid van Cortex Code, een data-native coding agent die is ontwikkeld om end-to-end enterprise-ontwikkeling te automatiseren en te versnellen. Het voorziet gebruikers van een agent die de context van hun bedrijfsdata diepgaand begrijpt en daarin opereert. De algemene beschikbaarheid van Semantic View Autopilot, een AI-gedreven dienst die de creatie en governance van semantische views automatiseert.Het geeft AI agents een gedeeld begrip van bedrijfsmetrics om consistente en betrouwbare resultaten te leveren. Met nieuwe uitbreidingen voor Snowflake Postgres (binnenkort algemeen beschikbaar) draait ’s werelds populairste database nu native in de AI Data Cloud. Hierdoor kunnen ondernemingen transactionele, analytische en AI-use-cases samenbrengen op één enkel, veilig platform.
Cortex Code Agent begrijpt context van bedrijfsdata
Met de algemene beschikbaarheid van Cortex Code krijgen gebruikers een agent die de context van hun bedrijfsdata grondig begrijpt en daarbinnen opereert. Het stelt iedereen, ongeacht hun technische expertise, van data-experts tot domeinexperts, in staat om sneller data pipelines, analyses en AI-apps te bouwen.
In tegenstelling tot generieke coding assistants begrijpt Cortex Code de data-, compute-, governance- en operationele semantiek van Snowflake. Cortex Code is aanpasbaar en interoperabel, en ontworpen om te werken waar gebruikers actief zijn, zowel binnen Snowflake-omgevingen als in lokale ontwikkelomgevingen. Daarnaast sluit het naadloos aan op bestaande workflows en ondersteunt het de volledige ontwikkelingscyclus, van ontwerp en implementatie tot optimalisatie en beheer, zonder concessies te doen aan vertrouwen of beveiliging. Teams kunnen Cortex Code gebruiken binnen het Snowflake-platform via Cortex Code in Snowsight (binnenkort algemeen beschikbaar) of in hun voorkeursterminal of code-editor, zoals VS Code of Cursor, met Cortex Code CLI (nu algemeen beschikbaar).
Om de frictie te verminderen die bedrijfsbrede AI-adoptie en -oplevering verder vertraagt, introduceert Snowflake mogelijkheden voor ‘vibe coding’. Hiermee kan de manier waarop gebruikers AI-gedreven data workflows bouwen, implementeren en beheren over de hele stack worden verbeterd via een nieuwe integratie met v0 van Vercel (binnenkort algemeen beschikbaar). Medewerkers, van ontwikkelaars tot analisten, kunnen met natuurlijke taal AI-gedreven applicaties creëren die veilig binnen Snowflake kunnen worden geïmplementeerd via Snowpark Container Services.
Semantic View Autopilot
Snowflake heeft Semantic View Autopilot (nu algemeen beschikbaar) aangekondigd, een door AI-aangestuurde dienst die continu leert van echte gebruikersactiviteiten om ervoor te zorgen dat de bedrijfslogica nauwkeurig en up-to-date blijft. Hierdoor kunnen bedrijven AI-hallucinaties tot een minimum beperken en het maken van semantische modellen terugbrengen van dagen tot minuten. Time-to-market versnelt, wat resulteert in een concurrentievoordeel. Deze innovaties bouwen voort op Snowflakes bestaande enterprise-grade fundamenten en zorgen ervoor dat AI-systemen zoals Snowflake Intelligence goed beheerd zijn, betrouwbaar functioneren en klaar zijn om op grote schaal te draaien, direct op de meest waardevolle data van organisaties.
Ondernemingen zetten AI agents in binnen omgevingen waarin bedrijfsmetrics handmatig worden gedefinieerd en inconsistent worden beheerd. Hierdoor hebben AI-systemen geen gedeeld begrip van de bedrijfscontext. Deze gefragmenteerde en handmatige aanpak van het bouwen van de semantische laag is een belangrijk knelpunt voor de acceptatie van AI, omdat deze onbetrouwbare resultaten oplevert en het voor organisaties moeilijker maakt om AI te vertrouwen.
Semantic View Autopilot pakt deze uitdaging aan door automatisch beheerde semantische views te bouwen, te optimaliseren en te onderhouden, waardoor handmatige en foutgevoelige semantische modellering overbodig wordt. Dit sluit aan bij Snowflake’s inzet voor initiatieven zoals de Open Semantic Interchange (OSI), die een gedeelde semantische laag binnen het ecosysteem standaardiseert. Terwijl OSI de connectiviteit biedt om bedrijfslogica binnen het ecosysteem te delen, voegt Semantic View Autopilot de intelligentie toe om die te creëren en continu te onderhouden. Daarmee vormt het de verbindende laag voor betrouwbare, schaalbare AI over alle data heen, waar die zich ook bevindt.
Enterprise-data AI-ready met Snowflake Postgres
Snowflake heeft verbeteringen aangekondigd voor Snowflake Postgres, dat nu native draait in de AI Data Cloud. Hierdoor kunnen gebruikers eenvoudig vanaf elke locatie toegang krijgen tot data, deze opnemen en verplaatsen om op één enkel, veilig platform te bouwen wat ze nodig hebben.
De meeste organisaties houden hun transactionele en analytische databases nog steeds gescheiden op afzonderlijke systemen. Dit is een verouderde aanpak die teams dwingt te vertrouwen op complexe pipelines om die systemen met elkaar te verbinden. Deze fragmentatie brengt hoge kosten met zich mee, vertraagt ontwikkeling, vergroot risico’s en vertraagt het verkrijgen van inzichten.
Snowflake Postgres pakt deze pipelines door transactionele, analytische en AI-toepassingen samen te brengen op één enkel, bedrijfsklaar platform. Op hun beurt stelt open source Postgres met volledige compatibiliteit bedrijven in staat om hun bestaande apps naar Snowflake te verplaatsen, zonder wijzigingen in de code. Met Snowflake Postgres kunnen teams nu belangrijke AI en apps aansturen, bedrijfsprestaties en trends analyseren met behulp van de meest actuele data uit hun activiteiten, en AI-gestuurde functies zoals aanbevelingen of prognoses bouwen, allemaal op basis van dezelfde data, zonder deze tussen systemen te hoeven verplaatsen.
