Каковы основные преимущества и недостатки использования Snowflake для прогнозирования временных рядов?

Некоторые преимущества использования Snowflake для прогнозирования временных рядов:

• Возможность эффективно управлять большими объёмами данных. www.atscale.com Snowflake предоставляет инфраструктуру для интеграции, обработки и запроса больших и сложных наборов данных, которые необходимы для анализа временных рядов. www.atscale.com
• Доступ к внешним данным. www.atscale.com С помощью Snowflake Data Marketplace можно расширить доступ к данным сторонних поставщиков и упростить процесс интеграции с собственными данными. www.atscale.com
• Интеграция с Python. www.techsyncer.com Это позволяет запускать модели машинного обучения на Python напрямую в вычислительной среде Snowflake. www.techsyncer.com
• Отсутствие необходимости перемещать большие наборы данных на внешние серверы. www.techsyncer.com Поскольку модели работают в среде Snowflake, нет необходимости перемещать большие наборы данных на внешние серверы. www.techsyncer.com

Некоторые недостатки использования Snowflake для прогнозирования временных рядов:

• Невозможность обновлять существующие модели новыми данными. docs.snowflake.com Необходимо обучать полностью новую модель. docs.snowflake.com
• Отсутствие поддержки версий моделей. docs.snowflake.com
• Ограничения в гранулярности данных. docs.snowflake.com Например, минимальное допустимое значение для данных — одна секунда, а для сезонных компонентов — одна минута. docs.snowflake.com
• Отсутствие параметров для переопределения тренда, сезонности или амплитуды сезона. docs.snowflake.com Эти параметры выводятся из данных. docs.snowflake.com