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  • From 1P to 3P Without Disruption. How Weider Regained Buy Box Control and Accelerated Growth

    From 1P to 3P Without Disruption. How Weider Regained Buy Box Control and Accelerated Growth

    Transitioning from a 1P to a 3P model on Amazon is one of the most complex moves a brand can make — with risks spanning revenue loss, compliance issues, reseller disruption, and Buy Box instability.

    In this case study, discover how Weider, a global sports nutrition brand, partnered with Pattern to execute a controlled, phased transition from 1P to 3P across Amazon’s key European marketplaces.

    By prioritising top-selling ASINs, cleaning up the seller landscape, and resolving regulatory and classification issues, Weider successfully:

    • Maintained revenue momentum throughout the 1P to 3P transition
    • Regained Buy Box control and reduced reseller disruption
    • Resolved compliance gaps and reinstated previously non-compliant ASINs
    • Accelerated product expansion across priority Amazon marketplaces

    Download the full case study to find out how.

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    570EAF-Pattern-Pattern – From 1P to 3P Without Disruption. How Weider Regained Buy Box Control and Accelerated Growth

  • The Ultimate Guide to Data and AI for Industries

    The Ultimate Guide to Data and AI for Industries

    From hype to business value: Navigating data, gen AI and AI agents.

    The potential uses for and value of AI are vast, spanning virtually every major industry.

    Download the ebook to learn about top use cases for leveraging data and AI to drive success. Here are but a few of the many ways organizations can show ROI and derive business value from AI:

    • Healthcare: Analyze vast amounts of patient data for more accurate diagnoses and personalized treatments.
    • Financial services: Identify market trends and inform investment decisions to maximize returns.
    • Retail: Create personalized shopping experiences that enhance customer satisfaction and loyalty.
    • Public sector: Predict disaster impact and help to quickly and accurately deploy emergency services.
    • Manufacturing: Identify quality issues and product defects, enhancing quality control.
    • Media and entertainment: Analyze customer behaviors, sentiments and trends to create highly personalized, timely experiences.
    • Telecommunications: Solve and predict network issues and service disruptions to improve service, reliability and operational efficiency.

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    52FCC5-Snowflake-Snowflake -The Ultimate Guide to Data and AI for Industries

  • The Radical ROI of Gen AI

    The Radical ROI of Gen AI

    Global research shows that enterprises are winning big with generative AI. We dove into their strategies and measured their outcomes.

    Based on research by Enterprise Strategy Group:

    • Nearly three in five organizations worldwide are already using gen AI
    • 92% of early adopters say their gen AI initiatives have paid for themselves
    • Those who have calculated the ROI are seeing a return of 41%

    See How Generative AI Has Changed the Game

    Researchers at Enterprise Strategy Group surveyed 1,900 business and IT leaders to find out how the first wave of gen AI adoption is changing business.

    Short answer: It’s making them richer.

    For more, download the full report today.

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    52FCC5-Snowflake-Snowflake -The Radical ROI of Gen AI

  • The Modern ML Playbook: Best Practices for Simplifying the Path to Production ML

    The Modern ML Playbook: Best Practices for Simplifying the Path to Production ML

    Machine learning (ML) is a critical technology that helps organizations unlock the power of their data. It holds the potential to unlock massive business value.

    Yet, many organizations struggle to bridge the gap between a working model and a reliable business application. Fragmented tools, inefficient data pipelines, and complex infrastructure management often stall progress.

    This Modern ML Playbook is a definitive guide for enterprises. It shows you how to cut through this complexity and infrastructure sprawl, ensuring you get ML right and finally realize the full return on your data science investments.

    Download the ebook to learn how to:

    • Train ML models directly where your data lives in Snowflake, removing a major source of cost and delay
    • Develop, deploy and monitor models with fully managed, automatically scaling CPU and GPU compute without the need for Kubernetes or MLOps platforms
    • Streamline your organization’s entire ML lifecycle on a fully integrated platform, making the transition from experimentation to production seamless

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    52FCC5-Snowflake-Snowflake -The Modern ML Playbook: Best Practices for Simplifying the Path to Production ML

  • The Essential Guide to Unstructured Data for Generative AI and Agents

    The Essential Guide to Unstructured Data for Generative AI and Agents

    Unstructured data — from emails and documents to videos and social media posts — constitutes as much as 90% of all global data. It represents a largely untapped trove of potential insights. Unfortunately, traditional data pipelines (ETL/ELT) were not built to handle the volume and variety of this data, making analysis complex and costly.

    However, LLMs and gen AI have lowered the barriers and costs to unlocking this data, giving organizations new insights into their data and a competitive advantage.

    Download your copy of “The Essential Guide to Unstructured Data for Generative AI and Agents” to learn:

    • How to build an AI-ready pipeline in 10 steps to transform raw, unstructured data into a scalable, machine-readable asset for your AI models
    • To understand how AI agents are changing the way data is leveraged by autonomously analyzing information, extracting key insights, and performing tasks like processing claims or predicting market movements
    • How to move beyond single data types by combining information from multiple modes using data fusion techniques to unlock deeper, more reliable business insights

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    52FCC5-Snowflake-Snowflake – The Essential Guide to Unstructured Data for Generative AI and Agents

  • Snowflake AI + Data Predictions 2026

    Snowflake AI + Data Predictions 2026

    The rise of agentic AI will create a new kind of enterprise and a new kind of worker.

    Hear from more than a dozen experts and execs on:

    • When and how AI agents will take off
    • What stops your business from going agentic
    • How cybercrime will spawn enemy agents
    • How work will change and how workers will keep up

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    52FCC5-Snowflake-Snowflake -Snowflake AI + Data Predictions 2026

  • A Practical Guide to AI Agents

    A Practical Guide to AI Agents

    The next evolution in AI is here. Agentic AI is a form of artificial intelligence designed to function autonomously. But how is it different from traditional AI and generative AI?

    Agentic AI can make decisions, perform tasks and adapt to its environment without constant human intervention to automate a broader range of tasks with minimal supervision.

    Download your complimentary copy of “A Practical Guide to AI Agents” to learn more, specifically:

    • What are AI agents and how they differ from traditional AI and generative AI
    • The key benefits of the technology, use cases by business function and industry, and real-world success stories
    • Critical considerations for security, compliance and ethical AI deployment
    • Five considerations to a practical roadmap for implementing agentic AI in your organization

    Please fill out the form below to access the content:

    52FCC5-Snowflake-Snowflake – A Practical Guide to AI Agents

  • unlocking-enterprise-ai-opportunities-and-strategies-jp

    エンタープライズ AI の可能性を最大化

    技術者 1,100 名を対象としたグローバル調査と、CIO 28 名へのインタビューから得られたインサイト

    エンタープライズ AI の可能性を最大化するための戦略

    「どんなに高度な AI を導入しても、信頼性の低いデータ基盤では、 価値を創出できません。」ジェットブルー 最高デジタル・技術責任者 キャロル・クレメンツ（Carol Clements）氏

    多くの企業が生成 AI の導入に積極的になる一方で、本稼働への移行 やスケーラビリティの課題を抱えているのが実情です。

    本レポート「エコノミスト・インパクト」は、Databricks の委託によ り、技術系幹部、データエンジニア、データサイエンティストなど、 計 1,100 名を対象に実施された最新のグローバル調査に基づいて編さ んされました。

    本レポートは、次の事柄を中心に詳しく解説しています。

    • NTT ドコモ、楽天、マスターカードを含むリーダー企業の CIO 28 名へのインタビューから得られたベストプラクティス
    • 生成 AI の導入が拡大する一方で、調査対象者の 71 %が自社の生 成 AI アプリケーションがまだ実用段階にないと考えている理由
    • 調査対象者の多くが支持する、エンタープライズ AI の成功に必要 な 3 つのカギ

    コンテンツにアクセスするには、以下のフォームにご記入ください。

    9F3654- Databricks Pipeline 360 FY27Q1 – unlocking-enterprise-ai-opportunities-and-strategies-jp

  • mit-technology-review-insights-report-jp

    AI 戦略の成功例から学ぶ

    成功するチームに共通のデータ・AI 戦略が、MIT の調 査で明らかに

    AI が急速に進化するなか、多くの企業が盤石なデータ基盤の構築と維 持に注力してきました。いま、その安定性を拡張性へと転換すべきと きが来ています。

    MIT テクノロジーレビュー・インサイト「データと AI の取り組みで 高いパフォーマンスを発揮する組織の構築」では、データ・AI 戦略に 成功しているリーダー企業が、高信頼性データ、堅牢なガバナンス、 統合プラットフォームをいかに活用し、測定可能な成果につなげてい るかを解説しています。

    レポートでは、フォックスコーポレーション、SAP、Workday、 E.ON、レキッドをはじめとする、データ・AI 戦略に成功している企 業の幹部へのインタビューを通じて、確かな AI 活用をいかに促進し ているか、データインテリジェンスをどう活用しているかについての インサイトを明らかにしています。

    本レポートで取り上げている調査結果の例を以下に示します。調査結果とともに、理由・背景についても詳しく解説しています。

    • 65% の企業が既に生成 AI を活用しており、拡大の勢いが増して いる。
    • 調査に協力した世界的大手企業の 32% が、データ活用で既に高い 成果を上げていると回答している。
    • 回答者の半数以上が、AI の価値の最大化をめざして、分析とガバ ナンスへの投資を倍増させている。

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    9F3654- Databricks Pipeline 360 FY27Q1 – mit-technology-review-insights-report-jp

  • Laying-foundation-data-and-ai-led-growth

    データと AI の活用による成⻑基盤の構築

    データ・AI 活用戦略を再構築して新たな AI 競争に挑み、指 数関数的な成長を実現する方法とは？MIT テクノロジーレ ビュー・インサイトによる新たなレポートでは、600 名の CIO、CDO、CTO、チーフアーキテクト、データサイエン ティストを対象としたグローバルな調査から得られたイン サイトと、スターバックス、コンデナスト、デル、GM、 ADP、米国 TSA、リジェネロン、レーザーペイをはじめと する世界トップレベルの企業・組織のエグゼクティブが紹 介するベストプラクティスを解説しています。さらに、生 成 AI の運用と拡張について、Databricks CIO ナヴィー ン・ズッシー（Naveen Zutshi）が解説します。

    本レポートで取り上げている主な調査結果の例：

    • エグゼクティブの 80% が、AI の活用によって業務効率 の大幅な向上が見込めると予測している。それを実現す るための取り組みとは？
    • 組織の 74% が既にレイクハウスアーキテクチャに移行 している。それらの組織はいかにして ROI を最大化し ているか？
    • 組織の 80% が既に生成 AI への投資を開始している。優 先度の高いユースケースとは？LLM は購入すべきか、 構築すべきか？

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    9F3654- Databricks Pipeline 360 FY27Q1 – Laying-foundation-data-and-ai-led-growth-JP