資料科學平臺 Snowflake 宣布收購 Ponder Data
資料雲主要供應商 Snowflake 近日宣布收購了 Ponder Data，一家旨在簡化 Python 資料科學庫使用的初創企業。Snowflake 公司並未披露交易條款，但據稱此舉將擴充套件其資料平臺上的 Python 功能，為企業使用者和開發人員提供更簡單的工作方式。這一舉措標誌著該公司在改善對 Python 的支援方面的又一步，Python 正迅速成為開發網站和軟體、任務自動化、資料分析和資料視覺化的首選語言。根據 Stack Overflow 最近的一份報告，Python 的受歡迎程度在 2013 年至 2023 年期間增長了一倍以上。
Ponder Data 如何幫助?
Python 資料科學庫（例如 Pandas）非常強大，數百萬人使用它們來準備、轉換和分析機器學習工作流程中的資料。然而這些庫在處理大型資料集時往往變得無法使用，這就帶來了可擴充套件性方面的挑戰。為解決這個問題，Ponder 在 2021 年中期由 Doris Lee、Devin Petersohn 和 Aditya Parameswaran 共同創辦。該平臺允許資料團隊直接在資料倉庫中執行 Python 資料工作流程（如 Pandas 和 NumPy），並能快速迭代這些工作流程，從原型到部署，安全執行於選定的資料平臺內。這直接解決了可擴充套件性方面的挑戰，使用者可以在任何規模的資料上操作，而不需要修改任何一行程式碼，加快了開發週期。Ponder 還維護了開源工具 Modin 和 Lux。前者是 Pandas 的“即插即用替代品”，而後者是一個視覺化工具，可以自動識別大型和複雜資料集上的視覺化洞察。
Snowflake 使用者如何輕鬆使用 Ponder?
到當前為止，Ponder 已經支援了多個資料平臺，包括 Snowflake、Google BigQuery 和 DuckDB。透過這項交易，預計該產品將成為 Snowflake 資料雲的一部分，讓使用者可以輕鬆在平臺上執行他們的 Python 資料科學庫，以實現快速發展的機器學習、應用程式、管道等。Ponder 的創始人在一份聯合宣告中寫道：“當 Snowflake 接洽我們可能收購 Ponder 時，我們看到了將這些庫直接帶入資料並建立在 Snowflake 卓越的效能、靈活性、安全性和可擴充套件性以及其 Snowpark 的成功基礎上，以進一步打造在資料雲中最好的 Python 資料科學體驗的機會。”然而當前尚不清楚該平臺是否將繼續支援其他平臺。我們在撰寫本文時尚未收到 Snowflake 的回覆。
Snowflake 簡化資料雲開發的另一個重要舉措
收購 Ponder 是 Snowflake 為改善其平臺上開發者體驗所做的又一步。去年該公司收購了總部位於舊金山的 Streamlit，這是一個旨在幫助 Python 互動應用程式開發的框架，並將其整合到資料雲中。它還提供了 Python 工作表等功能，讓團隊可以在 Snowsight 中使用 Snowpark Python 進行資料操作和轉換。總體而言，這是 Snowflake 在今年收購的第五家公司，之前分別是 Myst AI、Mobilize.Net 的 SnowConvert、LeapYear Technologies 和 Neeva。
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