1. トップ
  2. 新着ニュース
  3. 経済
  4. プレスリリース

【Wrap Up】Snowflake、Streamlit技術説明会を開催

PR TIMES / 2023年12月24日 23時40分

~共同創業者が来日、迅速なアプリケーション開発を解説~

データクラウドを提供するSnowflake合同会社(所在地:東京都渋谷区、社長執行役員:東條 英俊)は12月19日、Streamlit技術に関する報道機関向け説明会を都内で開催しました。当日はStreamlit Co-Fonder & COO Amanda Kelly(アマンダ・ケリー)が登壇し、開発の歩みや具体的な機能について、デモンストレーションを交えながら解説しました。



[画像1: https://prtimes.jp/i/116784/18/resize/d116784-18-1166f16e325f673f7a51-0.jpg ]

Streamlitは、オープンソースのPython用UIライブラリです。Snowflakeのスケーラビリティ、ガバナンス、広範囲なデータを組み合わせることで、より速く、多様なデータアプリの構築に加えてLLMを活用したカスタムアプリの作成が期待されています。Streamlit社 は2018年に創業され、Snowflakeが2022年3月に買収しています。Streamlit in Snowflakeは2023年12月にGAされています。

冒頭Amandaは、当時勤めたGoogle XのプロジェクトをきっかけとするStreamlitの創業経緯を話しました。買収については2022年にSnowflake側からアプローチを受けたことを明かし、「Streamlitのユーザーにとって日常業務の9割の課題はデータ。Snowflakeは最善のデータプラットフォームだった」と振り返りました。

Amandaは続いてSnowflakeとの相乗効果について、「Streamlitはアプリケーションの構築を容易にする。Snowflakeはデータのセキュリティを保ち、アプリケーションをチームとともに安全に共有できる」と述べ、イタレーションを速く重ねることができる点を強調しました。さらに、50行のコーディングが1行で済む点や、Streamlitライブラリのダウンロード数は4000万を超えフォーチュン50社うち80%がStreamlitを使用している点など成果を紹介しました。
[画像2: https://prtimes.jp/i/116784/18/resize/d116784-18-a53ce17b7664c170a809-1.png ]

後半はStreamlit in Snowflakeに関するデモンストレーションが披露されました。デモンストレーションではデータのアップデート方法、1行のコードでチャートやデータフレームを構築するフローが投影されました。また、本説明会ではプロフェッショナルサービス&トレーニング本部よりStreamlitを活用したSnowflakeのオンライントレーニングコース「SNOWFLAKE UNIVERSITY(https://learn.snowflake.com/en/)」が紹介されました。
[画像3: https://prtimes.jp/i/116784/18/resize/d116784-18-8b6dd76303ffe74244fe-2.jpg ]

[画像4: https://prtimes.jp/i/116784/18/resize/d116784-18-eb25eb4d783be6aa30e7-3.png ]

Snowflakeについて
Snowflakeは、あらゆる組織がSnowflakeデータクラウドを用いて自らのデータを最大限に活用するのを支援します。多くのユーザー企業がデータクラウドを利用して、サイロ化されたデータの統合、データの発見と安全な共有、データアプリケーションの推進、さらには多様なAI/MLや分析ワークロードの実行を進めています。データやユーザーがどこに存在するかに関係なく、Snowflakeは複数のクラウドと地域にまたがり単一のデータ体験を提供します。多くの業界から何千ものお客様(2023年10月31日時点で、2023年のForbes Global 2000社(G2K)のうち647社を含む)が、Snowflakeデータクラウドを全社で幅広いビジネスに活用しています。詳しくは、http://snowflake.com をご覧ください。

企業プレスリリース詳細へ
PR TIMESトップへ

この記事に関連するニュース

トピックスRSS

ランキング

記事ミッション中・・・

10秒滞在

記事にリアクションする

記事ミッション中・・・

10秒滞在

記事にリアクションする

デイリー: 参加する
ウィークリー: 参加する
マンスリー: 参加する
10秒滞在

記事にリアクションする

次の記事を探す

エラーが発生しました

ページを再読み込みして
ください