当前位置:首页 > 芯闻号 > 产业新闻
[导读] Snowflake与亚马逊云科技通过促进销售合作、行业解决方案协同及联合市场推广战略,进一步扩大了卓有成效的合作伙伴关系 包括高盛集团等财富500强企业在内的6000多家联合客户[1]在使用Snowflake和亚马逊云科技的技术和服务加速创新 大约84%的Snowf...

  • Snowflake与亚马逊云科技通过促进销售合作、行业解决方案协同及联合市场推广战略,进一步扩大了卓有成效的合作伙伴关系
  • 包括高盛集团等财富500强企业在内的6000多家联合客户[1]在使用Snowflake和亚马逊云科技的技术和服务加速创新
  • 大约84%Snowflake客户将其应用运行在亚马逊云科技上[1]

北京2023年3月7日 /美通社/ -- 数据云服务商Snowflake与亚马逊云科技共同宣布,将在未来几年中深化合作关系,Snowflake将增加在亚马逊云科技上的支出,两家公司将共同出资数百万美元支持市场营销工作。双方将通过深入的、多维度的深化合作以推动增长,并在销售与营销、行业解决方案、产品集成等各领域推动以客户为中心的创新。

“我们相信Snowflake与亚马逊云科技在过去三年中建立了云计算领域最成功的技术合作伙伴关系之一。”Snowflake董事长兼首席执行官Frank Slootman表示,“我们将继续加强合作,在行业垂直解决方案和机器学习能力的产品集成方面进行深入合作,一心一意地专注于为我们的客户提供最佳服务。”

“数据是每个应用、流程和业务决策的核心,是数字化转型的基石。通过与Snowflake合作,我们正在为世界各地成千上万的客户创造新的价值,帮助他们最大限度地提高数据投资回报。” 亚马逊云科技首席执行官Adam Selipsky表示,“亚马逊云科技和Snowflake的紧密合作正在推动全球领先企业的发展和繁荣。”

Snowflake和亚马逊云科技将扩大其战略举措,以探索新的前沿领域,并以多种方式推动以客户为中心的创新,例如:

  • 开发行业解决方案:Snowflake和亚马逊云科技行业团队一直在合作构建联合的行业特定解决方案,以满足其最大客户们的需求。亚马逊云科技在密切参与Snowflake迄今为止所推出的每一个行业数据云,包括金融服务、传媒和广告、医疗保健和生命科学、零售和电信数据云。双方计划继续将这些定制化解决方案扩展到其他行业,帮助更多组织机构加速创新。
  • 深化产品集成:Snowflake和亚马逊云科技继续投资机器学习与人工智能、数据治理、流数据以及其他领域的深度产品集成,为双方客户创造最佳体验。通过使用亚马逊云科技的定制硅芯片,Snowflake将工作负载运行在Amazon Graviton实例上,使性能增强约10%[2],且无需客户做出任何更改。
  • 扩大销售合作:Snowflake和亚马逊云科技在加强销售合作和推动彼此之间强大的销售协作方面投入了大量资源,这其中包括正在为双方赢得战略机遇的全新投资,以及将大规模本地应用迁移到亚马逊云科技的云上。双方都在持续投入资源,进一步推动在美洲、欧洲、亚太地区和日本的联合销售。
  • 扩展营销策略:亚马逊云科技继续与Snowflake团队合作,以提高对行业联合解决方案及产品集成的认知和需求。此外,Snowflake和亚马逊云科技持续提升在对方的全球性活动以及行业活动中的参与度,以便双方的共同客户和潜在客户有机会了解行业联合解决方案和产品集成。

为客户提供极致体验是Snowflake和亚马逊云科技共同的战略和增长关键,自2020年以来,双方的联合销售目标已经扩大了5倍。Snowflake与亚马逊云科技通力合作服务于客户的数据需求,目前正在为包括高盛集团等财富500强企业在内的6000多家联合客户提供助力。[1]

“我们的数据战略与我们的开源Legend平台以及高盛数据金融云直接绑定,” 高盛集团首席数据官兼数据工程主管Neema Raphael表示: “通过利用亚马逊云科技提供的的云基础设施和Snowflake提供的集成数据平台和内置治理,我们构建了一个支持Legend的可靠和安全的技术栈,可帮助我们的客户、业务合作伙伴及工程师迅速而便捷地获得具有变革性的行业洞见。”

本站声明: 本文章由作者或相关机构授权发布,目的在于传递更多信息,并不代表本站赞同其观点,本站亦不保证或承诺内容真实性等。需要转载请联系该专栏作者,如若文章内容侵犯您的权益,请及时联系本站删除。
换一批
延伸阅读

机器学习作为人工智能领域的重要组成部分,其过程涉及到多个核心环节。本文将详细阐述机器学习的四个主要步骤:数据准备、模型选择、模型训练与评估,以及模型部署与应用,以揭示机器学习从数据到应用的完整流程。

关键字: 数据 人工智能 机器学习

随着信息技术的迅猛发展和大数据时代的到来,机器学习成为了人工智能领域中的核心技术之一。机器学习是通过模拟人类学习行为,使计算机系统能够从数据中自动发现规律、提取特征并进行预测和决策的过程。它在诸多领域取得了广泛的应用,包...

关键字: 计算机 人工智能 机器学习

机器学习算法是人工智能领域中的核心技术之一,它通过对大量数据进行学习,自动发现数据中的规律和模式,从而实现对新数据的预测、分类、聚类等任务。本文将深入探讨机器学习算法的基本过程,包括数据准备、模型选择、训练与评估等关键步...

关键字: 数据 人工智能 机器学习

随着大数据时代的到来,数据处理成为了一项至关重要的任务。传统的数据处理方法往往面临着效率低下、准确性不高等问题,而机器学习技术的兴起为数据处理带来了全新的解决方案。本文将深入探讨机器学习在数据处理中的应用,并分析其优势和...

关键字: 数据处理 计算机 机器学习

机器学习是人工智能领域的一个重要分支,它使用各种算法来使计算机系统能够从数据中学习和改进,而无需进行明确的编程。在机器学习的广阔领域中,有多种算法被广泛应用,每种算法都有其独特的适用场景和优势。本文将详细介绍机器学习中的...

关键字: 机器学习 人工智能 计算机

随着信息技术的飞速发展和大数据时代的到来,数据挖掘和机器学习作为数据处理的两大核心技术,在各行各业中发挥着越来越重要的作用。然而,尽管数据挖掘和机器学习在很多方面存在交集,但它们各自具有独特的定义、方法和应用场景。本文旨...

关键字: 数据挖掘 机器学习 数据处理

随着大数据时代的到来和计算能力的不断提升,机器学习作为人工智能领域的重要分支,正逐渐改变我们的生活方式和工作模式。机器学习涉及多个学科的理论和技术,其应用广泛且深入,为各个领域的发展带来了前所未有的机遇。那么,机器学习具...

关键字: 大数据 机器学习 人工智能

随着信息技术的飞速发展,机器学习(Machine Learning)作为人工智能领域的重要分支,正在逐步改变我们生活的方方面面。那么,什么叫做机器学习呢?简单来说,机器学习是一门研究如何让计算机从数据中自动获取知识和技能...

关键字: 机器学习 人工智能 计算机

随着信息技术的飞速发展,数据已经成为现代社会的重要资源。数据挖掘和机器学习作为处理和分析数据的两大关键技术,在多个领域得到了广泛应用。尽管它们在某些方面存在重叠,但数据挖掘和机器学习在定义、目标、方法以及应用场景等方面存...

关键字: 数据挖掘 机器学习 计算机

随着信息化时代的快速发展,数据已经渗透到各行各业,并成为了重要的生产要素。数据挖掘和机器学习作为处理和分析数据的两大核心技术,对于从海量数据中提取有价值的信息、优化决策过程和提高业务效率具有至关重要的作用。本文将详细介绍...

关键字: 信息化 机器学习 数据挖掘
关闭