SnowflakeのData for Breakfastがすごくすごかった話 2024
前置き
こんにちは。さすらいのデータエンジニアのこみぃです。
先日、Snowflake公式主催のData for Breakfastというイベントに行ってまいりました。本日はその話をしましょう。
Data for Breakfastとは
Data for BreakfastはSnowflake公式が主催するイベントで、ご飯を食べながらデータについてお話をしようというイベントです。
2022年の記事もあるので、よろしければそちらもどうぞ
実は私がSnowflakeにものすごく興味を持ったのが2022年のData for Breakfastだったりします。個人的にも思い出深いイベントなので、こうして今年も参加したという経緯があります。
今回は副題が「AIと始める新しい一日」ということで、AIに関する話は出てきましたね。
すごくすごかった点
会場がすごい
今回の会場はこちらです。丸ビル。
丸ビルって名前は聞いたことあるんですが行ったのは初めてでした。感想としてはなんかこう丸ビルって感じでした。
ちなみに一階でホワイトデーフェアみたいなのをやっててくれたので、帰りにお土産を買って帰りました。ホワイトデーのお返しを買いに行く時間が取れない社会人にも優しい感じですね。
朝食がすごい
今回は趣向を変えて開幕食レポとなります。
会場につくとまず朝食が振る舞われました。さすがイベント名にBreakfastって付いてるだけのことはありますね。
すごく……すごいです、おいしい……！ （ノルマ）
特にベーグルがすごく肉厚で小麦粉の圧を感じてすごくすごかったです。
菓子パンとかそういうんじゃない、パンという食品の強さを感じました。
オープニングがすごい
動画が去年の分しか見つからなかったのですが、こんな感じのテイストの動画が開幕に流れました。
https://www.youtube.com/watch?v=XYsFFNqSzaQ&ab_channel=SnowflakeInc.
なんだかわからんがBreakfastな雰囲気ですごい。
今回はキッチンでシェフが料理しているところにデータ関連のワードが飛び出す相変わらず謎の動画でしたが、楽しげな感じが伝わってきてグッドでした。
アンケートがすごい
今回はAIといいつつ後述のStreamlitがフィーチャーされているイベントだった気がしています。
そして、オープニングセッションで何気なく出てきたアンケートがStreamlitでできていて、すごくすごかったです。
REVISIOさんがすごい
今回のイベントで特にすごかったのはやはりREVISIOさんのセッションかなと思います。
こちらのサービスのお話なのですが、エンドユーザーに提供しているWEBコンソールがStreamlitで作られているとのこと。
Streamlitでデータアプリを作るのは結構見られるようになってきてますが、大多数は社内ツールとしての提供にとどまっていたのが現状だと思います。
それをエンドユーザーに提供しているのと、それにStreamlitが耐えているのがすごくすごい！
お土産がすごい
食レポ第二弾です。こいついつも食レポしてんな。
帰りにお土産が振る舞われたのですが、こちらも気合入ってました。
すごく……すごいです、おいしい……！ （心からの称賛）
ちなみに「Love at first bite」という映画があるんですがそれは吸血鬼のお話なんで、「love at first sight（一目惚れ）」とかけてるのかなと思いました。なんというかおしゃれですね。
特に印象に残ったこと
データ戦略なくしてAI戦略なし
今回はオープニングで「データ戦略なくしてAI戦略なし」という言葉が出てきたのですが、この言葉が非常に納得感があったので紹介させていただきます。
最近は生成AIやLLMが出てきて各社が自分たちも何かできないかと探ってる段階だと思うんですが、AIの活用って要するにデータの活用なんですよね。
なので、データをどうやって活用するかの中にAIとかLLMがあるわけで、データ戦略を検討してない状態でAIがどうとか言っても、「いや、弊社まだAIとかそういう段階じゃねえから」っていうのがデータ系の人の正直な意見であることが多いと思うんです。
そういうのを的確に言い表しているこの言葉は、個人的には強烈に印象に残りました。
Streamlitがすごくすごい
今回はAIといいつつ、REVISIOさんのStreamlitがすごすぎたという印象なのですが、、、
これもさっきのデータ戦略なくしてAI戦略なしな話と近くて、AIについて考えるにあたってAIを活用する基盤としてデータ基盤というかなりインフラに近い部分を実業務や実サービスに近づける仕組みが必要になってくるという話なのかなと思います。
データを活用しようとしているのにデータ抽出依頼に1週間かかったり、データを使った機能を作るのに開発のエンジニアをアサインしてスケジュール調整してとかやってたら進むものも進みません。
そこをデータエンジニアがいればそういう開発を進めて行けるStreamlitはすごいという話で、だからこそ公式も推していきたいんだろうなと思います。
個人的にもStreamlitには非常に可能性を感じているので、今後も機能が増えていくといいですね。
結びの言葉
そんなわけで、今年もData for Breakfastは楽しいイベントでした。
興味が湧いたら、是非来年のData for Breakfastや、その他イベントにも参加してみてください。
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それじゃあ、バイバイ！
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