Snowflake adquiere Ponder, la empresa detrás de Modin: La solución escalable de Pandas
Snowflake, una plataforma líder de datos en la nube, ha tomado la decisión estratégica de adquirir Ponder. Este movimiento tiene como objetivo principal mejorar las capacidades de Python dentro de Snowflake, aprovechando la fortaleza del proyecto de código abierto Modin impulsado por Ponder.
Resumen de la adquisición
El 23 de octubre de 2023, Snowflake hizo pública su intención de adquirir Ponder. Esta adquisición tiene como objetivo enriquecer el ecosistema de Snowflake aprovechando la experiencia de Ponder con el proyecto Modin. Los orígenes de Ponder se remontan al UC Berkeley RISE Lab, fundado por un profesor y sus exalumnos, y se centra específicamente en cerrar la brecha entre las herramientas populares de ciencia de datos y los almacenes de datos nativos de la nube.
Entendiendo a Ponder y Modin
Ponder se especializa en conectar bibliotecas ampliamente utilizadas de ciencia de datos con repositorios de datos. Modin, un notable proyecto bajo Ponder, optimiza las operaciones de la biblioteca Pandas para escalabilidad y uso en producción. Para mayor claridad, Pandas es una herramienta de Python muy utilizada que simplifica la manipulación y análisis de datos. Modin mejora Pandas al permitir tareas escalables que utilizan computación en paralelo, aumentando la eficiencia. Además, Modin está explorando adaptaciones escalables para NumPy, una biblioteca principal de Python para cálculos numéricos.
Muchas bibliotecas de Python se benefician mucho de modin para obtener ventajas analíticas. Por ejemplo, PyGWalker (opens in a new tab) puede aceptar un dataframe de modin en lugar de un dataframe de pandas. Utilizará automáticamente la escalabilidad de modin para acelerar el cálculo y permitirá a los usuarios explorar visualmente datos a gran escala.
Una breve introducción a Snowflake
Snowflake es un jugador dominante en el sector de la nube de datos. Ofrece soluciones escalables, concurrentes y eficientes para la gestión de datos. La plataforma de Snowflake abarca desde almacenes de datos hasta lagos de datos, asegurando la integridad de los datos, la seguridad y el intercambio de datos sin dificultad.
Razones de la adquisición
La importancia de Python en tecnología, desde el aprendizaje automático hasta el desarrollo de aplicaciones, ha aumentado en los últimos años. Snowflake ha adoptado a la comunidad de Python a través de características como Snowpark, que integra código no SQL sin problemas. Al adquirir a Ponder y Modin, Snowflake tiene la intención de amplificar aún más la funcionalidad de Python en su plataforma. Esto destaca la dedicación de Snowflake a Python, posicionándola como líder en tareas de datos escalables, especialmente con la creciente relevancia de la integración de herramientas de ciencia de datos.
La posición de Modin en LLM para datos
Los Modelos de Lenguaje Grande (LLM, por sus siglas en inglés) son modelos avanzados de IA capaces de generar tareas de código de Python, utilizando predominantemente la API de Pandas. La capacidad de un LLM ha sido evidente en plataformas como ChatGPT Advanced Data Analysis. Sin embargo, existe un desafío: si bien Pandas sobresale en el análisis inicial, no está diseñado para operaciones a gran escala. La transición de Pandas a plataformas escalables a menudo implica cambiar a frameworks menos familiares, que pueden no aprovechar las fortalezas de un LLM entrenado en Pandas.
Modin aborda esto al permitir la conversión de tareas de Pandas en flujos de trabajo de datos escalables. En la era de los LLM, Modin se destaca al facilitar el uso de tareas diseñadas para LLM sin la molestia de cambiar de frameworks.
Conclusión
La adquisición de Ponder por parte de Snowflake enfatiza las dinámicas en evolución en las operaciones de datos. A medida que avanza la era de los LLM, las herramientas que vinculan el análisis inicial con las operaciones a gran escala se vuelven vitales. La iniciativa de Snowflake promete un futuro prometedor para las operaciones de datos escalables y centradas en Python. Como ha expresado Ponder: la asociación con Snowflake tiene como objetivo ofrecer la experiencia óptima en ciencia de datos de Python en la Nube de Datos.