[Snowflake Data Cloud Summit 2024] Builders Keynote
Wednesday, Jun 5 9:00 AM – 10:30 AM PDT (Thursday, Jun 6 1:00 AM – 2:30 AM KST)
스피커:
Jeff Hollan (Director of Product, Snowpark and Developer Platform, Snowflake),
Amanda Kelly (Director of Product, Snowflake)
Dash Desai (Lead Developer Advocate, Snowflake)
Felipe Hoffa (Lead Developer Advocate, Snowflake)
Marie Coolsaet (Senior Data Science Specialist, frostbyte, Snowflake)
Polita Paulus (Principal Software Engineer, Snowflake)
Cristian Figueroa (Head of Network Science and Behavioral Modeling, Cash App)
Babak Bashiri (Director of Data Engineering, Vimeo)
또한, 스노우플레이크는 서버리스 “사용한 만큼만 지불”하는 모델을 통해 비용 효율성을 강조했습니다.
Tasty Bytes의 AI/ML 시나리오
“부리또가 식고 있다”라는 클레임에 대해 스노우플레이크를 사용해 고객 만족을 회복하는 일련의 분석 라이브 데모가 진행되었습니다. 이번 데모에서는 리뷰 텍스트와 같은 비정형 데이터를 활용해 고객 경험을 향상시키는 방법을 시연했습니다.
- 고객 감정 분석 :
여러 언어의 고객 리뷰를 분석하여 부정적인 리뷰를 확인하고, 특정 벤더에 문제가 집중되어 있음을 밝힘 - 도메인 특정 챗봇 생성
지원 채팅 로그, 팀 PDF 및 위키를 검색하는 챗봇을 개발하여 새로운 직원을 온보딩하거나 팀간 정보 공유에 도움 - 고객 네트워크 그래프 분석 :
고객 네트워크를 분석하여 주요 고객 노드를 식별하고 연결 관계를 파악. 이를 통해 마케팅 캠페인을 계획
사용 사례 1: 고객 감정 분석 – Cortex 및 Arctic으로 고객 리뷰 분석 앱 개발
이어서 TASTY BYTES의450개 푸드 트럭에서 불만 고객을 찾기 위한 감정 분석 데모가 진행되었습니다. 데모에서는 수천 개의 비정형 데이터 텍스트를 번역하고 감정을 분석한 다음 차트로 시각화 하는 방법을 보여주었습니다.
사용 사례 2: 조직 특정 문서 챗봇 – RAG의 고객 서비스 앱 개발
TASTY BYTES 팀은 챗봇 인터페이스를 위해 Cortex Search와 Streamlit의 시맨틱 및 텍스트 키워드를 결합한 RAG 아키텍처를 사용하여 문서 챗봇을 만들었습니다.
사용 사례 3: Customer Network Analysis (고객 네트워크 그래프 분석)
스노우플레이크 제품 디렉터인 Amanda Kelly는 Christian Figueroa(Head of Network Science and Behavioral Modeling, Cash App)를 초대해 고객 네트워크 그래프 분석을 시연했습니다.
TASTY BYTES 팀은 SNS에서 차가운 부리또 문제로 인한 부정적인 피드백을 해결하기 위해 관련 고객에게 무료 부리또를 제공하는 방법을 논의했습니다. Snowflake Marketplace의 Relational AI 앱은 그래프 분석을 통해 데이터가 플랫폼 내에 유지되면서도 네트워크 분석을 가능하게 했습니다.
결론
이번 Summit의 Builder Keynote는 Tasty Bytes 시리즈를 통한 사용 사례 데모로 재미있게 기능을 확인할 수 있어서 유익했습니다. 데모를 보면서 키노트에서 강조했던 “단일 통합 플랫폼”이 점점 더 발전하고 있음을 실감했습니다. 데이터를 스노우플레이크 밖으로 보내지 않고 내부에서 활용할 수 있다는 점이 보안 및 거버넌스 관점에서 강력한 무기가 될 수 있을 것 같습니다.