機能管理および実験ソリューションの大手プロバイダーであるLaunchDarklyは、クラウドベースのデータプラットフォームであるSnowflakeとの提携におけるエキサイティングな新しい展開を発表した。両社は、チームがSnowflake AI Data Cloud内のデータを活用し、信頼できるデータセットを使って実験の影響を測定できるツールであるWarehouse Native Experimentationを導入する。この新しい機能は、信頼できるビジネスデータと実験に使用されるツール間のギャップを埋めることを目的としており、チームが有意義なインサイトを抽出し、実験の影響を正確に測定し、自信を持って製品機能を反復できるようにする。
LaunchDarklyとSnowflakeのコラボレーションは、実験の障壁を取り除くことを目的としている。最近のSnowflake Data Exportの機能強化により、チームはSnowflake内で直接実験データをエクスポートして分析することが容易になった。現在、Warehouse Native Experimentationが導入されたことで、チームはデータからさらに多くの価値を引き出すことができる。LaunchDarklyで実験を実行し、SnowflakeのAI Data Cloudによって強化された結果に基づいて意思決定を行うことで、チームは実験結果をより総合的に把握し、コアビジネスデータと確実に一致させることができる。
プロセスは簡単だ。チームはLaunchDarklyで実験を実行し、プラットフォームはSnowflakeデータに基づいて実験結果を分析する。データはウェアハウスから出ることはなく、プライバシーとセキュリティーが確保される。これによりデータの移動が最小限に抑えられ、確実に実験を行うことができ、より迅速かつ情報に基づいた意思決定が可能になる。
LaunchDarklyとSnowflakeを使用したWarehouse Native Experimentationの設定は簡単だ。チームはSnowflake Data Exportを設定し、Snowflake Marketplaceで入手可能なLaunchDarkly Warehouse Native Experimentation Appをインストールする必要がある。このアプリは、SnowflakeのAI Data CloudをLaunchDarkly実験プラットフォームに安全に接続し、実験をビジネス指標と同じ環境で分析できるようにする。設定が完了すると、チームはSnowflakeデータを使って指標を定義し、それをLaunchDarklyの実験に追加できるため、重要なKPIに対して実験結果を簡単に測定し、意思決定のためのより深いインサイトを引き出すことができる。
出典：LaunchDarkly
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