データ基盤のツール - 製品一覧から機能の違いや活用事例を紹介

包括的な AI および分析サービスを統合エクスペリエンスにまとめ、データ処理、SQL 分析、モデルの開発とトレーニング、および生成AIの活用を可能にします。

Vertex AIは、Google Cloudが提供する統合型のAIプラットフォームで、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイ、管理を一元的に行うことができます。

説明 Snowflakeは、クラウドネイティブのデータウェアハウスプラットフォームで、企業がデータの課題に対処し、データを最適化して活用するのに役立ちます。その特徴として、クラウドベースの運用、分離されたストレージと計算、高度なセキュリティ、SQLのサポート、使いやすいインターフェースが挙げられます。 Snowflakeは複雑なデータ処理をサポートし、データエンジニアやアナリストがデータを高速にクエリし、分析するのに適しています。分離されたストレージと計算は、スケーラビリティとパフォーマンスを向上させ、リソースの効率的な利用を実現します。 セキュリティ面では、高度なアクセス制御、データ暗号化、コンプライアンス標準をサポートし、データの安全性を確保します。また、SQLのサポートにより、既存のスキルを活用してデータ操作が可能です。 使いやすいインターフェースにより、データへのアクセスやデータ共有が簡素化され、さまざまな部門やユーザーとのコラボレーションが促進されます。クラウドプロバイダーとの統合もスムーズで、クラウド上でのデータ運用をサポートします。 総合的に、Snowflakeはデータの処理、分析、セキュリティ、スケーラビリティの課題に対処し、データを価値ある資産に変えるための強力なツールです。

Snowflakeは、クラウドネイティブのデータウェアハウスプラットフォームで、企業がデータの課題に対処し、データを最適化して活用するのに役立ちます。その特徴として、クラウドベースの運用、分離されたストレージと計算、高度なセキュリティ、SQLのサポート、使いやすいインターフェースが挙げられます。

Snowflakeは複雑なデータ処理をサポートし、データエンジニアやアナリストがデータを高速にクエリし、分析するのに適しています。分離されたストレージと計算は、スケーラビリティとパフォーマンスを向上させ、リソースの効率的な利用を実現します。

セキュリティ面では、高度なアクセス制御、データ暗号化、コンプライアンス標準をサポートし、データの安全性を確保します。また、SQLのサポートにより、既存のスキルを活用してデータ操作が可能です。

使いやすいインターフェースにより、データへのアクセスやデータ共有が簡素化され、さまざまな部門やユーザーとのコラボレーションが促進されます。クラウドプロバイダーとの統合もスムーズで、クラウド上でのデータ運用をサポートします。

総合的に、Snowflakeはデータの処理、分析、セキュリティ、スケーラビリティの課題に対処し、データを価値ある資産に変えるための強力なツールです。

Amazon Bedrock は、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Amazon などの大手 AI 企業が提供する高性能な基盤モデル (FM) を選択できるフルマネージド型サービスです。
また、生成系 AI アプリケーションの構築に必要な幅広い機能も備えているため、プライバシーとセキュリティを維持しながら開発を簡素化できます。

Amazon Bedrock の包括的な機能を使用すると、さまざまなトップレベルの FM を簡単に試したり、微調整や検索拡張生成 (RAG) などの手法を使用してデータを使用してプライベートにカスタマイズしたり、旅行の予約や保険金請求の処理や広告キャンペーンの作成や在庫管理といった、複雑なビジネスタスクを実行するマネージドエージェントを作成したりできます。

これらすべてを、コードを記述することなく実現できます。Amazon Bedrock はサーバーレスであるため、インフラストラクチャを管理する必要がありません。また、使い慣れた AWS サービスを使用して、生成系 AI 機能をアプリケーションに安全に統合してデプロイできます。

分析情報を得てデータを活用したアプリケーションを構築する