Dev48
ЯЗЫК
  • О нас
  • Услуги
  • Индустрии
  • Технологии
  • Статьи
  • Контакты
Забронировать звонок
    Главная/Статьи/Pochemu ya prisoedinilsya k snowflake stimulirovanie innovatsiy v sfere media ra
Dev48
info@dev48.org+375 29 320-40-96WhatsApp@isky_by

© 2026 · Все права защищены.

Почему я присоединился к Snowflake: стимулирование инноваций в сфере медиа, развлечений и рекламных технологий

Фото: Dima Solomin (Unsplash) — https://unsplash.com/photos/a-close-up-of-a-snowflake-on-a-black-background-223SdmcQfWA?utm_source=dev48&utm_medium=referral

Источник: Snowflake•27 сентября 2026 г. в 21:26

Почему я присоединился к Snowflake: стимулирование инноваций в сфере медиа, развлечений и рекламных технологий

Почему я присоединился к Snowflake, чтобы возглавить направление медиа, развлечений и рекламных технологий: трансформация цифровых медиа с помощью совместного использования данных, конфиденциальности и инноваций в области генеративного ИИ.

Я более 20 лет нахожусь в центре индустрии рекламных технологий и медиа, наблюдая изнутри их невероятный рост и постоянное переосмысление. Это был захватывающий путь. От первых дней цифровой рекламы до современных программных решений на базе ИИ, мной двигало стремление обеспечить эффективное, инновационное и ответственное использование данных на благо бизнеса и потребителей. Именно поэтому я так рад присоединиться к Snowflake в качестве глобального руководителя наших вертикалей «Медиа, развлечения» и «Рекламные технологии/Маркетинговые технологии».

Это решение не было легким. Мне выпала честь работать с одними из самых талантливых людей и высокоэффективных организаций в этой сфере, включая IAB Tech Lab, Meta, Yahoo и Microsoft. Но возможность в Snowflake ускорить трансформацию отрасли была слишком заманчивой, чтобы ее упустить.

Почему? Медиа и реклама находятся в критической точке перегиба. Медиа все ближе подходят к полной цифровизации, и мы также наблюдаем конвергенцию рекламных и маркетинговых технологий, стирающую границы между созданием бренда и привлечением клиентов по различным медиаканалам. Интеллектуальное использование данных — это не просто приятное дополнение: это единственный способ достичь операционной эффективности, лучше понять путь клиента, обеспечить более персонализированную рекламу и медиа-опыт, а также добиться желаемых бизнес-результатов. Фундаментальное положение Snowflake и ее уникальная архитектура, позволяющая объединять разрозненные источники данных и обеспечивать безопасную совместную работу с ними, делают нас идеальным связующим звеном для этой новой главы. Мы можем разрушить барьеры между компаниями и внедрить по-настоящему интегрированный подход к медиа, маркетингу и рекламе.

Интеллектуальное использование данных — это не просто приятное дополнение: это единственный способ достичь операционной эффективности, лучше понять путь клиента, обеспечить более персонализированную рекламу и медиа-опыт, а также добиться желаемых бизнес-результатов.

Конфиденциальность и генеративный ИИ

Затем есть «слон в комнате»: конфиденциальность. Регуляторная среда быстро меняется, операционные системы и браузеры устанавливают свои собственные политики, а потребители справедливо требуют большего контроля над своими данными. Это не та проблема, которой стоит бояться, а возможность построить более надежную и устойчивую экосистему. Приверженность Snowflake управлению данными, безопасности, технологиям повышения конфиденциальности и «чистым комнатам» данных (data clean rooms) создает основу для ответственных инноваций компаний. Мы можем помочь нашим клиентам внедрить конфиденциальность и защиту данных в их стратегии работы с данными, укрепляя доверие потребителей и одновременно получая ценную аналитику и результаты.

И, конечно, мы не можем игнорировать сейсмический сдвиг, вызванный генеративным ИИ, который способен революционизировать все: от создания контента и персонализации до измерения и оптимизации кампаний. Представьте себе возможности, когда ИИ может беспрепятственно получать доступ к огромным массивам данных и анализировать их для создания гиперрелевантных текстов, динамического создания видеоконтента или даже прогнозирования поведения потребителей с беспрецедентной точностью. Масштабируемая платформа Snowflake и надежные возможности работы с данными являются идеальным фундаментом для бизнеса, чтобы использовать мощь генеративного ИИ, позволяя экспериментировать, итерировать и, в конечном итоге, открывать новые уровни креативности и эффективности.

Строительство от ядра

Я провел большую часть своей карьеры в сфере рекламы и медиа, создавая платформы и инструменты для поддержки монетизации издателей/медиа и масштабирования рекламных продуктов. Положение Snowflake рядом с «ядром» стека данных делает ее особенной: улучшение этого ядра может быстро и широко стимулировать эффективное и ответственное использование данных и ИИ — гораздо эффективнее, чем постепенные изменения в одном «внешнем слое» за раз.

Положение Snowflake рядом с «ядром» стека данных делает ее особенной: улучшение этого ядра может быстро и широко стимулировать эффективное и ответственное использование данных и ИИ — гораздо эффективнее, чем постепенные изменения в одном «внешнем слое» за раз.

Я также посвятил себя наведению мостов — между технологиями и бизнесом, между различными участниками отрасли, а также между сегодняшними вызовами и завтрашними решениями. В Snowflake я вижу беспрецедентную возможность продолжить эту работу в грандиозном масштабе. У нас есть шанс дать возможность владельцам медиа, поставщикам технологий, маркетологам и агентствам полностью раскрыть потенциал своих данных, ориентироваться в сложных отраслевых сдвигах и вместе строить будущее медиа и рекламы.

Я невероятно воодушевлен предстоящим путем и с нетерпением жду возможности поработать с потрясающей командой Snowflake, а также с нашими клиентами и партнерами, чтобы определить следующую главу инноваций в медиа и рекламе. То, что я уже увидел за свои первые пару недель — включая Snowflake Summit и фестиваль Cannes Lions — придало мне еще больше уверенности в том, что мы добьемся успеха.

← Все статьи

О чём эта статья

Ещё в разделе «Данные и аналитика»

Все →
Collibra MCP теперь на Snowflake Marketplace: как настроить и использовать в Snowflake CoWork и CoCo
Collibra

Collibra MCP теперь на Snowflake Marketplace: как настроить и использовать в Snowflake CoWork и CoCo

Подпавшие под санкции канадские крипто-OTC обслуживали Иран и наркокартели
Chainalysis

Подпавшие под санкции канадские крипто-OTC обслуживали Иран и наркокартели

Обнаружение инцидентов и автоматическая приостановка проблемных развертываний с помощью Datadog Deployment Gates
Datadog

Обнаружение инцидентов и автоматическая приостановка проблемных развертываний с помощью Datadog Deployment Gates

Datadog получила сертификат Cyber Essentials Plus для своих операций в Великобритании и производственной среды UK1
Datadog

Datadog получила сертификат Cyber Essentials Plus для своих операций в Великобритании и производственной среды UK1

ClickHouse Managed Postgres выходит на рынок в статусе GA, а приобретение Xata добавляет сервису возможности для автономных агентов
ClickHouse

ClickHouse Managed Postgres выходит на рынок в статусе GA, а приобретение Xata добавляет сервису возможности для автономных агентов

Крупнейшее расширение ClickHouse за всю историю
ClickHouse

Крупнейшее расширение ClickHouse за всю историю

Ещё от Snowflake

Агентный ИИ в производстве: масштабирование от пилота до промышленного внедрения
Snowflake

Агентный ИИ в производстве: масштабирование от пилота до промышленного внедрения

Представляем Semantic Studio: IDE для семантических представлений
Snowflake

Представляем Semantic Studio: IDE для семантических представлений

Интеграция Workday и Snowflake без копирования данных уже доступна
Snowflake

Интеграция Workday и Snowflake без копирования данных уже доступна

5 рекомендаций по совершенствованию стратегии использования реальных данных и доказательств
Snowflake

5 рекомендаций по совершенствованию стратегии использования реальных данных и доказательств

Gemini 4 Argon в общедоступной предварительной версии на Snowflake Cortex AI
Snowflake

Gemini 4 Argon в общедоступной предварительной версии на Snowflake Cortex AI

Почему для наблюдаемости необходим контекстный граф
Snowflake

Почему для наблюдаемости необходим контекстный граф