Três idéias que você pode ter perdido da cobertura do Snowflake Summit de TheCube

A IA Agentic está reescrevendo as regras da engenharia de dados corporativas, transformando a infraestrutura passiva em sistemas inteligentes que agem, adaptam e automatizam em escala.

Longe vão os dias em que as plataformas simplesmente armazenavam e consultavam dados. As pilhas de dados de hoje estão sendo reconstruídas para apoiar os fluxos de trabalho Agentic – sistemas em que os metadados, as camadas de governança e orquestração trabalham em conjunto para orientar o raciocínio da máquina. O abraço da Snowflake Inc. de formatos abertos, como o Apache Iceberg, sinaliza uma mudança mais ampla: as empresas estão construindo ambientes onde a inteligência é incorporada ao tecido dos próprios dados. Essa transformação está acelerando a inovação em segurança cibernética, finanças, publicidade e além, pois as organizações buscam não apenas uma percepção, mas a ação, de acordo com Dave Vellante (foto, à direita), co-fundador e analista-chefe da TheCube Research.

“O valor está subindo a pilha e, à medida que eles se inclinam para os formatos de mesa abertos como o Iceberg, há mais da funcionalidade proprietária do horizonte entrando no mundo aberto”, disse Vellante. “Isso coloca maior pressão sobre o floco de neve para ter o melhor motor absoluto … e também para ser o melhor em gerenciar todos esses formatos de mesa aberta”.

Vellante, juntamente com o de TheCube George Gilbert (esquerda) e Rebecca Knight (centro) conversou com especialistas da Snowflake e outras empresas em Snowflake Summitdurante uma transmissão exclusiva no TheCube, o estúdio de transmissão ao vivo da Siliconangle Media. Eles discutiram como a IA Agentic está transformando a engenharia de dados corporativos incorporando inteligência diretamente nas plataformas de dados, permitindo a tomada de decisões autônomas e ações em tempo real em setores como segurança cibernética, finanças e publicidade. (* Divulgação abaixo.)

Aqui está a análise completa do dia da primeira.

https://www.youtube.com/watch?v=XCBTGJZ-XX8

Insight #1: A padronização de metadados está remodelando as plataformas AI agênticas.

No cenário de engenharia de dados corporativos de hoje, as plataformas estão evoluindo rapidamente para apoiar Agentes da IA Isso depende de metadados padronizados e estratégias de computação flexíveis. Este pivô está elevando os metadados de uma referência passiva a uma camada de controle ativa para entrega de insights.

“O mecanismo pode gerenciar o acesso de leitura de leitura, eles podem fazer engenharia de dados, análise, ciência de dados e mesmo em mesas externas de iceberg”, disse Vellante. “Esse é um grande passo para fazer com que a experiência aberta pareça a experiência de floco de neve”.

A convergência dos catálogos do horizonte e Polaris é central para essa evolução. Ao sincronizar as permissões e a linhagem nos formatos de mesa nativos e abertos, o floco de neve está permitindo que seu motor trate as mesas de iceberg externas com quase a mesma fidelidade que as nativas. Isso aprimora não apenas o desempenho e a governança, mas também a confiança, uma base essencial para os fluxos de trabalho agênticos que devem raciocinar, decidir e agir de forma autônoma, de acordo com Gilbert.

“A camada métrica e de dimensão é a linguagem humana, e isso é traduzido para o SQL”, disse ele. “Eles se esforçam muito nisso, porque quando você quer conversar com seus dados, é um recurso para não ter que usar painéis ou SQL”.

Aqui estão as idéias completas de TheCube:

https://www.youtube.com/watch?v=wrj41faobjw

Essas mudanças arquitetônicas não são apenas cosméticos. Eles marcam um ponto de virada em que as plataformas são vistas não como repositórios passivos, mas como participantes inteligentes e agentes na tomada de decisões corporativas, de acordo com Sanjeev Mohandiretor da Sanjmo, durante um segmento de analistas na Snowflake Summit.

“Todo super micro segmento especializado da paisagem ou do oleoduto tinha 20 jogadores diferentes”, disse ele. “Acabamos de falar sobre [how] Não existe um padrão comum de metadados, o que significa que você está constantemente se integrando e há muita sobrecarga. Toda a idéia de por que acho que isso seria bem -sucedido é porque os clientes estão dizendo: ‘Queremos uma sobrecarga mínima’. O que a AWS chamaria de trabalho pesado indiferenciado. ”

Aqui está a entrevista completa do TheCube com Sanjeev Mohan:

https://www.youtube.com/watch?v=tcyrvf6n5ck

Insight #2: As parcerias do setor estão estendendo os recursos de engenharia da IA.

À medida que as plataformas Agentic AI evoluem, os líderes da indústria estão dobrando os modelos de desenvolvimento colaborativo. As parcerias estão emergindo como a rota mais rápida para integrar os recursos de IA específicos de domínio, especialmente em infraestrutura, serviços financeiros e processamento de dados não estruturado.

“Snowflake é nosso parceiro desde o dia zero”, disse Amit SanganiDiretor sênior de engenharia de plataforma de IA da Meta Platforms Inc. “Fizemos uma parceria com o Snowflake no LLAMA 2, LLAMA 3. Agora, apenas lançamos recentemente os modelos LLAMA 4 e o Snowflake tem sido nosso parceiro. Estamos trabalhando muito de perto; está integrado em sua plataforma Cortex AI, onde estamos basicamente garantindo que os modelos estão trabalhando muito bem em sistemas agentes.

Essa colaboração permite que os usuários do Snowflake interajam com os principais LLMs de código aberto através de sua plataforma Cortex AI, combinando a facilidade de implantação com a transparência do modelo. A Meta ganha um canal de entrega corporativo enquanto o Snowflake expande sua interface generativa de IA.

“Nossos clientes usam lhama via [the] Plataforma Cortex ”, disse Dwarak RajagopalVice -presidente de engenharia e pesquisa da IA ​​em Snowflake. “Eles usam modelos de llama via córtex para realmente impulsionar a recomendação personalizada, as recomendações de viagens para seus usuários e viram o grande envolvimento positivo do cliente, mas também o grande impacto nos negócios”.

Aqui está a entrevista completa de TheCube com Amit Sangani e Dwarak Rajagopal:

https://www.youtube.com/watch?v=sncsz5knpys

No setor financeiro, a Deloitte Consulting LLP está na ponte de conformidade e IA usando plataformas governadas para acelerar a adoção para clientes altamente regulamentados. Seu objetivo: reduzir o atrito típico que surge do risco, controle e complexidade dos dados.

“O desafio é não ter dados”, disse Shailender SidhuIA e Data Principal, Indústria de Serviços Financeiros, na Deloitte. “O desafio é como você costura os dados, o que cria idéias significativas?”

Os parceiros também estão ajudando a enfrentar os desafios apresentados por dados não estruturados, uma peça crítica para a IA escalável. A integração de dados estruturados e não estruturados em um único ecossistema é essencial para o próximo salto da IA, de acordo com a Box CTO Ben Kus Em uma entrevista ao TheCube.

“Com a IA generativa, ela desbloqueia muita ideia de que a IA generativa nasceu em dados não estruturados”, explicou ele. “Isso não pode apenas ajudá -lo a entendê -lo, mas também ajudá -lo a fazer coisas como puxar dados, extrair dados dele, responder a perguntas sobre isso e assim por diante.”

Aqui está a entrevista completa de TheCube com Ben Kus e Chris ChildVice -Presidente de Produto, Engenharia de Dados na Snowflake:

https://www.youtube.com/watch?v=flndl7dwthg

Insight #3: Os casos de uso do mundo real estão mostrando o impacto da IA ​​agêntica.

A IA agêntica não é um ideal futuro; Já está reformulando os fluxos de trabalho corporativos em setores como finanças, segurança cibernética e análises internas. O tópico comum: fornecendo informações prontas para a decisão, mais rápidas e com responsabilidade.

“Nosso grande foco tem sido realmente centralizar nossos dados e depois fazer o melhor uso de nossos dados de uma perspectiva analítica”, disse Adam DemonacoDiretor de Segurança da Informação da Ebates Performance Marketing Inc., D/B/A Rakuten Rewards, em entrevista ao TheCube. “Conseguimos passar de um modelo distribuído para um modelo mais centralizado e depois centralizar os controles de segurança com base na classificação por meio da descoberta e conseguimos realmente centralizar uma plataforma um pouco”.

As equipes de segurança cibernética estão usando IA agêntica para orquestrar a triagem de sinal, reduzir a fadiga de alerta e fornecer informações contextuais aos analistas. Isso reduz a sobrecarga manual e melhora a precisão da resposta.

“Achamos que estamos melhor posicionados para fazer isso tendo uma estrutura uniforme de governança e controle em torno de todos os dados da ingestão por meio de insights de negócios”, disse Brad JonesDiretor de Segurança da Informação e Vice -Presidente de Segurança da Informação da Snowflake. “O desafio é quando você tem uma expansão de ferramentas de terceiros, está tentando pegar a mesma governança e controlar a estrutura e mapeá-la para díspares plataformas. Ao ter uma estrutura de controle uniforme, estrutura de governança que é multicloud e multi-CSP com floco de neve, você obtém essa uniformidade. E então você pode permitir que os usuários inovam com a IA porque você sabe que está funcionando dentro de seus limites de segurança.”

Aqui está a entrevista completa de TheCube com Brad Jones e Adam Demonaco:

https://www.youtube.com/watch?v=kojkqcp69nu

No lado financeiro, a S&P Global Inc. está alavancando as ferramentas de IA do Snowflake para analisar 192.000 chamadas de ganhos em 17 anos. O resultado: um entendimento diferenciado e orientado a dados do comportamento da gestão e dos sinais de mercado.

“Quando um executivo está respondendo a uma pergunta, eles permanecem no tópico para a pergunta feita ou saem do tópico”, perguntou Liam Hyneschefe de desenvolvimento de novos produtos na S&P Global. “O que descobrimos foi que as empresas com executivos que permanecem no tópico das perguntas feitas superam seus colegas fora da tópico”.

O Snowflake incorpora a IA diretamente no fluxo de trabalho de todas as equipes, em vez de isolá -lo, concentrando -se na modelagem semântica, consultas verificadas e confiança de dados. Internamente, a empresa usa seu próprio assistente de IA para garantir 100% de precisão para a tomada de decisões, enfatizando que a confiança, a governança e a qualidade devem sustentar as ferramentas movidas a IA, de acordo com Anahita Tafvizidiretor de análise de dados da Snowflake. O Snowflake está incorporando os recursos agênticos diretamente nos fluxos de trabalho operacionais.

“A IA tem que ser o trabalho de todos, não apenas o trabalho de uma equipe”, disse ela. “Nós o mantivemos dentro de todas as equipes, incorporadas em todas as equipes, e queremos que todos pensem em como à prova de futuro a tecnologia, como à prova de futuro das soluções que estamos construindo e basicamente olhando para a IA como parte de seu emprego inicial”.

Aqui está a entrevista completa de TheCube com Anahita Tafvizi:

https://www.youtube.com/watch?v=akcazvzryhg

Para assistir a mais da cobertura de TheCube de Snowflake Summitaqui está nossa lista de reprodução de vídeo completa do evento:

https://www.youtube.com/watch?v=videoseries

(* Divulgação: Thecube é um parceiro de mídia pago da Snowflake Summit. Nem o Snowflake Inc., o principal patrocinador da cobertura do evento do TheCube, nem outros patrocinadores têm controle editorial sobre o conteúdo do TheCube ou Siliconangle.)

Foto: Siliconangle