![translation](https://cdn.durumis.com/common/trans.png)
นี่คือโพสต์ที่แปลด้วย AI
รายงานแนวโน้มข้อมูล Snowflake ปี 2024 เผยแพร่… นักพัฒนา AI พัฒนาแอปพลิเคชันเฉลี่ย 90 แอปต่อวัน
- ภาษาที่เขียน: ภาษาเกาหลี
- •
-
ประเทศอ้างอิง: ทุกประเทศ
- •
- เทคโนโลยีสารสนเทศ
เลือกภาษา
สรุปโดย AI ของ durumis
- Snowflake เปิดเผยผลการสำรวจความคิดเห็นจากลูกค้ามากกว่า 9,000 ราย พบว่าแอปพลิเคชัน LLM มีสัดส่วนของแชทบอทเพิ่มขึ้น 46% เมื่อเทียบกับเดือนพฤษภาคม 2023 และนักพัฒนาชื่นชอบการใช้ภาษา Python มากที่สุดในการเขียนโปรแกรม
- นอกจากนี้ แอปพลิเคชัน LLM ที่สร้างขึ้นใน Snowflake ในช่วง 9 เดือนที่ผ่านมา มีมากกว่า 33,143 แอปพลิเคชัน และอัตราการพัฒนาแอปพลิเคชันโดยตรงบนแพลตฟอร์ม Snowflake เพิ่มขึ้นมากกว่า 3 เท่าในช่วงเดือนกรกฎาคม 2023 ถึงมกราคม 2024
- พร้อมกันนี้ การวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างภายในองค์กรเพิ่มมากขึ้น ส่งผลให้ความสำคัญของการกำกับดูแลข้อมูลเพิ่มขึ้น และ Snowflake ได้แบ่งการกำกับดูแลข้อมูลออกเป็น 3 แกนหลัก ได้แก่ การรวบรวมข้อมูล ความปลอดภัย และการใช้งาน เพื่อให้ลูกค้าสามารถนำนโยบายการเข้าถึงและการใช้งานที่เหมาะสมกับองค์กรมาใช้ได้
การสำรวจการใช้ AI กับลูกค้ามากกว่า 9,000 รายทั่วโลก…สัดส่วนแชทบอตในแอป LLM เพิ่มขึ้น
ไพธอนเป็นภาษา AI ที่นักพัฒนาชื่นชอบ…ปริมาณการประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพิ่มขึ้น 123%
Snowflake บริษัทคลาวด์ข้อมูลระดับโลกได้ประกาศว่า สัดส่วนของแชทบอตในแอปพลิเคชันแบบ Large Language Model (LLM) เพิ่มขึ้น 46% เมื่อเทียบกับเดือนพฤษภาคมปีที่แล้ว
Snowflake ได้ทำการสำรวจรูปแบบและแนวโน้มของการนำข้อมูลและ AI มาใช้กับลูกค้ามากกว่า 9,000 ราย เพื่อเผยแพร่ "รายงานแนวโน้มข้อมูล 2024 (Data Trend 2024)" รายงานนี้กล่าวถึงวิธีการที่องค์กรระดับโลกนำเทคโนโลยี AI และข้อมูลมาใช้ในธุรกิจ โดยรายงานได้วิเคราะห์ว่าสัดส่วนของแอป LLM ที่ใช้การป้อนข้อมูลแบบข้อความลดลง (82% ในปี 2023, 54% ในปี 2024) ในขณะที่แชทบอตแบบโต้ตอบมีจำนวนเพิ่มขึ้น
นอกจากนี้ การสำรวจที่ดำเนินการกับชุมชนนักพัฒนา Streamlit พบว่า ประมาณ 65% ของผู้ตอบแบบสอบถามมีโครงการ LLM ในการทำงานจริง ๆ บริษัทต่าง ๆ กำลังใช้นวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI แบบสร้างสรรค์อย่างหลากหลายเพื่อเพิ่ม ประสิทธิผลการทำงาน ประสิทธิภาพ และความสามารถในการวิเคราะห์
Jennifer Belissent หัวหน้าฝ่ายกลยุทธ์ข้อมูลของ Snowflake กล่าวว่า "แอปพลิเคชันแบบโต้ตอบถูกเขียนโปรแกรม ในลักษณะที่ผู้คนโต้ตอบกันในชีวิตจริง ทำให้ตอนนี้เราสามารถโต้ตอบกับ LLM ได้อย่างง่ายดายราวกับกำลังสนทนากัน อยู่" "โดยเฉพาะอย่างยิ่ง หากการกำกับดูแลและความปลอดภัยของข้อมูลซึ่งเป็นพื้นฐานของแอปพลิเคชัน LLM ได้รับการรับรอง แอปพลิเคชันแบบโต้ตอบจะสามารถตอบสนองความคาดหวังของทั้งองค์กรและผู้ใช้ได้ ทำให้การใช้งาน ขยายตัวมากขึ้น"
สร้างแอปพลิเคชัน LLM มากกว่า 33,000 รายการใน 9 เดือน
นักพัฒนามากกว่า 20,000 รายทั่วโลกที่เป็นส่วนหนึ่งของชุมชน Snowflake Streamlit ได้สร้างแอปพลิเคชัน LLM มากกว่า 33,143 รายการในช่วง 9 เดือนที่ผ่านมา ภาษาการเขียนโปรแกรมที่พวกเขาชื่นชอบมากที่สุดคือไพธอน ปริมาณการใช้ไพธอนใน Snowpark ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการสร้างแอปพลิเคชันของ Snowflake เพิ่มขึ้น 5.71 เท่าในปีที่แล้ว ซึ่งเป็นตัวเลขที่สูงกว่า Scala และ Java ซึ่งเพิ่มขึ้น 3.87 เท่าและ 1.31 เท่าตามลำดับ ไพธอน ช่วยเพิ่มความเร็วในการสร้างต้นแบบและทดสอบ ซึ่งช่วยเพิ่มความเร็วในการทำงานโดยรวม รวมถึงเพิ่มความเร็วในการเรียนรู้ โดยทั่วไปในช่วงเริ่มต้นของโครงการ AI ขั้นสูง
เมื่อเร็ว ๆ นี้ มีการใช้การเขียนโปรแกรมบนแพลตฟอร์มการจัดการข้อมูลเพื่อพัฒนาแอปพลิเคชัน LLM เพิ่มมากขึ้น การใช้ Snowflake Native App ซึ่งช่วยให้สามารถพัฒนาแอปพลิเคชันบนแพลตฟอร์ม Snowflake ได้โดยตรง เพิ่มขึ้น มากกว่า 3 เท่าในช่วง 7 เดือนตั้งแต่เดือนกรกฎาคมปีที่แล้วถึงเดือนมกราคมปีนี้ แอปพลิเคชันที่พัฒนาบนแพลตฟอร์มข้อมูล เดียวไม่จำเป็นต้องส่งข้อมูลสำเนาไปยังบุคคลภายนอก ทำให้การพัฒนาและการเผยแพร่แอปพลิเคชันเร็วขึ้น และลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานและบำรุงรักษา
ความสำคัญของการกำกับดูแลข้อมูลภายในองค์กรเพิ่มขึ้น
พร้อมกับการนำ AI มาใช้ การวิเคราะห์และการประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างภายในองค์กรก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน กระบวนการนี้ช่วยให้ค้นพบแหล่งข้อมูลใหม่ที่ไม่ได้ใช้งานและเน้นความสำคัญของการกำกับดูแลข้อมูลเพื่อ ปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อน รายงานของ Snowflake ระบุว่าปริมาณข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่องค์กร ดำเนินการในช่วงปีที่ผ่านมาเพิ่มขึ้น 1.23 เท่า IDC องค์กรวิเคราะห์ตลาดระดับโลกประเมินว่าข้อมูลทั่วโลกสูงสุด 90% เป็นวิดีโอ รูปภาพ และเอกสารที่ไม่มีโครงสร้าง ต่างจากข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่งการฝึกฝนแบบจำลองภาษาเป็นเรื่องปกติ แล้ว การประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นโอกาสใหม่ที่จะเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันทางธุรกิจ ขององค์กร
Jennifer Belissent หัวหน้าฝ่ายกลยุทธ์ข้อมูลของ Snowflake เน้นย้ำว่า "การกำกับดูแลข้อมูลไม่ได้เกี่ยวกับการควบคุม ข้อมูล แต่เป็นการใช้ประโยชน์จากมูลค่าของข้อมูล" "Snowflake จัดประเภทการกำกับดูแลเป็น 3 ประเภท ได้แก่ การรวบรวมข้อมูล ความปลอดภัยของข้อมูล การใช้ข้อมูล และลูกค้าสามารถแท็กและจัดประเภท ข้อมูลเพื่อใช้สิทธิ์เข้าถึงและนโยบายการใช้งานที่เหมาะสมกับองค์กรได้" ผลลัพธ์คือ องค์กรที่นำฟังก์ชันการ กำกับดูแลข้อมูลของ Snowflake มาใช้เพิ่มขึ้นจาก 70% เป็น 100% และจำนวนคำถามที่ดำเนินการใน การกำกับดูแลเพิ่มขึ้น 142%
นอกจากนี้ Belissent ยังกล่าวอีกว่า "ข้อมูลแต่ละชิ้นแสดงให้เห็นว่าองค์กรตอบสนองต่อปัญหาที่พวกเขากำลังเผชิญ อย่างไร เมื่อดูจุดข้อมูลเหล่านี้ทั้งหมด จะสามารถวางแผนกลยุทธ์แบบบูรณาการสำหรับองค์กรโดยใช้ประโยชน์ จากโอกาสของเทคโนโลยี AI ล่าสุด" "กลยุทธ์หลักในยุคของ AI แบบสร้างสรรค์ไม่ได้อยู่ที่การเปลี่ยนแปลงข้อมูล พื้นฐาน แต่เป็นการดำเนินการตามกลยุทธ์นั้น เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ องค์กรจำเป็นต้องเปิดและแชร์แหล่งข้อมูล ที่กระจายอยู่ในระบบนิเวศข้อมูลที่กว้างขวาง เพื่อลดการกักเก็บข้อมูล"
สามารถดูรายงานเต็ม "แนวโน้มข้อมูล Snowflake 2024" ได้ที่นี่
เว็บไซต์: https://www.snowflake.com/?lang=ko
ติดต่อ
ตัวแทนประชาสัมพันธ์ของ Snowflake
KPR
กิมซูบิน
02-3426-2281