참고: 이 내용은 2022. 2. 14에 게시된 컨텐츠(New Snowflake Features Released in January 2022)에서 번역되었습니다.

2022년 새해에 세간의 이목을 끄는 몇 가지 Snowflake 추가 기능이 도입되었습니다. 비정형 데이터 지원과 Snowpark(Scala API 및 Java UDF) 모두 일반 이용이 가능합니다. 두 가지를 함께 사용하면 더욱더 강력해집니다. Snowpark는 Snowflake에서 바로 비정형 데이터를 처리하기 위해 사용할 수 있습니다(예: 자연어 처리 텍스트 파일 및 DICOM 이미지). 또한 이제 공개 미리 보기에서 제공되는 Snowflake 스크립팅을 통해 레거시 시스템의 완화가 훨씬 더 단순해졌습니다. 1월 발표를 자세히 알아보려면 계속 읽어보십시오.

최신 아키텍처

이제 GA로 제공되는 비정형 데이터 지원

비정형 데이터를 위한 Snowflake의 지원에는 Snowflake에서의 비정형 데이터 저장, 액세스, 처리, 관리, 거버넌스 및 공유를 위한 내장 기능이 포함됩니다. 이제 여러분의 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 하나의 원활한 경험으로 클라우드 전반에서 관리하고 분석할 수 있습니다. 시작하는 방법을 배우기 위해 시청하십시오.

데이터 프로그래밍 기능

이제 GA로 제공되는 Snowpark

근본적으로 Snowpark는 확장성에 대한 것입니다. 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 및 기타 개발자가 Scala, Python(비공개 미리 보기에서 제공) 및 Java를 포함하여 자신이 선택한 프로그래밍 언어와 도구로 DataFrames와 같은 익숙한 프로그래밍 구성으로 더 효율적이고 효과적으로 데이터를 다룰 수 있도록 설계되었습니다. 또한 데이터가 보관되는 Snowflake의 확장 가능하고 안전한 컴퓨팅 엔진으로 바로 이동할 수 있도록 구축되었습니다. 자세히 알아보십시오.

플랫폼 최적화

미리 보기에서 제공되는 Snowflake 스크립팅

복잡한 SQL 흐름을 생성하고 저장하기 위한 새로운 절차형 언어인 Snowflake 스크립팅이 이제 공개 미리 보기에서 제공됩니다. 이를 통해 사용자는 지금도 이용 가능한 JavaScript 저장 프로시저와 더불어, SQL에서도 변환, 스크립트 작성 및 저장 프로시저 작성을 수행할 수 있습니다. 레거시 데이터 웨어하우스를 클라우드로 마이그레이션하기를 원하는 사람의 경우 마이그레이션이 훨씬 더 단순해집니다. 오늘 Snowflake 스크립팅 사용을 시작하십시오.

파이프라인 관찰 가능성 및 경험

파이프라인 가시성 및 경험 개선

Snowflake 사용자는 이제 복사 기록 대시보드를 사용하여 자신의 파이프라인 가시성을 개선할 수 있습니다. 이 대시보드는 대량 데이터 로드(예: COPY INTO <table> 명령 사용).

이제 미리 보기에서 제공되는 또 다른 것은 새로운 Snowpipe용 오류 알림 기능입니다. Snowpipe가 스테이징된 파일에서 데이터를 로딩할 때 오류가 발생하면 이 기능이 클라우드 메시지를 사용하여 오류를 설명하는 알림을 트리거합니다. 따라서 파일에서 추가적인 데이터 분석이 가능합니다.

복사 기록 대시보드Snowpipe 오류 알림 기능에 대해 자세히 알아보십시오.

글로벌 거버넌스

이제 GA로 제공하는 다른 열에 따른 조건부 데이터 마스킹

사용자는 이제 여러 조건부 열에 따라 데이터 마스킹 정책을 생성할 수 있습니다. 따라서 액세스 정책이 더욱더 유연해지며 데이터 관리가 더 쉬워집니다. 조건부 마스킹 정책은 여러 테이블과 뷰에 적용할 수 있습니다. 자세히 알아보십시오.

Snowflake 데이터 마켓플레이스

Snowflake 고객은 Snowflake 데이터 마켓플레이스를 활용하여 200개 이상의 공급자로부터 유용한 타사 데이터와 서비스를 찾고 액세스할 수 있습니다(2021년 10월 1일 기준). 또한 자신의 제품을 Snowflake 데이터 클라우드 전반에 걸쳐 마케팅할 수 있습니다. Snowflake 데이터 마켓플레이스에 방문하십시오.

최근 추가된 Snowflake 데이터 마켓플레이스 공급자

적 자원

SmartMarketData

2014년부터 SmartMarketData는 대체 데이터 분야를 선도하는 혁신업체였습니다. SMD는 고유하고 관련된 대체 데이터 세트를 찾고 이를 월스트리트에서 사용할 수 있도록 상품화하는 데 도움을 줍니다. 자세히 알아보십시오.

비자 위치

Onemata

Onemata는 규정 준수를 우선시하며 SDK에서 도출한 모바일 위치 데이터의 가장 큰 공급자입니다. 이 회사는 의사 결정권자가 위치 데이터를 매일 사용하는 비즈니스 도구에 쉽게 통합할 수 있도록, 강력하지만 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 자세히 알아보십시오.

이터 인프라

Monte Carlo

2019년에 설립된 Monte Carlo는 자동화된 엔드 투 엔드 데이터 관찰 가능성 플랫폼입니다. 이 회사의 머신 러닝 우선 솔루션은 자체적인 데이터 생태계 전반에 걸친 새로 고침, 분산, 볼륨, 스키마 및 리니지 문제를 데이터 팀에 알립니다. 이를 통해 데이터 팀이 ‘데이터 가동 중지 시간’을 방지할 수 있도록 돕습니다. Monte Carlo가 생성하는 합성 메타데이터는 조직의 대시보드 구축, 데이터 플랫폼 팀 성과 분석 및 SLA에 대한 전념과 추적에 도움을 줍니다. 이러한 수준의 세부 정보를 통해 사용량, 액세스 및 데이터 품질 확인에 따라 어떤 데이터가 비즈니스에 가장 중요한지를 이해할 수 있습니다. 자세히 알아보십시오.

융 서비스

Mintec Ltd.

Mintec은 세계적으로 손꼽히는 식품 및 제조 브랜드가 보다 효율적이며 지속 가능한 조달 전략을 구현할 수 있도록 합니다. 이 회사는 시장 가격을 제공하며 15,000가지 이상의 농업 식품 재료, 관련 산업 원료 및 에너지를 예측합니다. 이 회사의 데이터는 고객이 가격을 더 잘 이해하고, 비용을 분석하고, 확신을 가지고 협상할 수 있도록 지원합니다. Mintec 데이터는 시간 절약, 인적 오류 감소 및 보다 실행 가능하며 효율적인 결과 도출을 위해 설계되었습니다. 자세히 알아보십시오.

웹사이트 키워드 트래픽

Similarweb

Similarweb은 기업 및 소규모에서 중규모 비즈니스(SMB) 고객을 대상으로 한 디지털 인텔리전스 공급자입니다. 이 회사의 플랫폼은 신뢰할 수 있는 포괄적이며 상세한 디지털 세상의 뷰를 제공합니다. 이를 통해 고객은 자신이 속한 시장에서 경쟁력을 갖출 수 있습니다. 회사의 특허 기술은 수백만 개의 웹사이트와 앱을 대상으로 수백만 개의 디지털 상호작용 및 거래를 매일 분석합니다. 또한 이러한 디지털 신호를 실행 가능한 통찰력으로 변환합니다. 비즈니스 리더, 전략 팀, 분석가, 마케터, 카테고리 관리자, 영업 사원 및 투자자 모두가 빠르고 효율적으로 강력한 비즈니스 기회를 발견하고, 잠재적 경쟁 위협을 확인하고, 시장 점유율을 확보하고 수익을 늘리기 위한 중요한 결정을 내릴 수 있습니다. 자세히 알아보십시오.

소매 및 소비재

Skupos

Skupos는 미국 편의점 및 CPG(Consumer Packaged Goods) 시장을 위해 실시간으로 POS(Point of Sale) 데이터를 포착하고 청소하며 분석하는 데이터 회사입니다. 자체적인 CPG POS 데이터 세트는 14,000곳 이상의 독립 소매업체에서 가져온 것입니다. 또한 Nielsen 및 IRi와 같이 다른 회사에는 없는 데이터도 포함합니다. Skupos는 특히나 CPG 회사가 높은 수준의 경쟁적 역학부터 위치별 분산 및 실행까지 여러 동향을 이해할 수 있도록 돕습니다. 이 회사의 완벽한 브랜드 플랫폼은 원시 데이터 피드, 통찰력 대시보드 및 전체 소매업체 네트워크에 걸친 프로모션 활성화를 포함합니다. 자세히 알아보십시오.

Catalina Marketing

Catalina는 쇼핑객 인텔리전스와 쇼핑객 여정을 개인화하는 매우 높은 수준으로 타겟팅된 매장 내, TV 및 디지털 미디어 시장의 리더입니다. 세계에서 가장 강력한 실시간 쇼핑객 데이터베이스 중 하나를 통해 Catalina는 CPG 브랜드, 소매업체 및 기관이 미디어 계획, 실행 및 측정의 모든 단계를 최적화할 수 있도록 돕습니다. 이 회사는 개인 정보 보호와 맡겨진 데이터의 보안을 우선시합니다. 또한 소비자 신뢰를 유지하는 데 계속해서 집중합니다. Catalina는 미국, 코스타리카, 유럽 및 일본에서 운영되고 있습니다. 자세히 알아보십시오.

매자 처리 데이터

North American Bancard

North American Bancard(NAB)는 판매자와 고객을 위해 지불 프로세스를 단순화합니다. 선도적인 지불 기술 혁신업체로서 이 회사는 거의 모든 산업에 종사하는 판매자에게 지불 솔루션을 제공합니다. 수익성을 극대화하는 단순화된 고객, 직원 및 인벤토리 관리로 지원합니다. 여기에는 판매자 및 거래 지불 처리 데이터와 같은 관련 데이터 제공이 포함됩니다. 이러한 데이터는 비즈니스 분석을 수행을 위해 사용할 수 있습니다. 자세히 알아보십시오.

행 및 서비스업

Yuvoh Analytics

Yuvoh Analytics는 평가 서비스를 대출 기관, 자산 관리자 및 기타 금융 서비스 회사에 판매합니다. 이 회사의 머신 러닝 모델은 방대한 양의 원시 형태 데이터를 사용합니다. 예를 들어 이 회사의 데이터 웨어하우스에는 2018년부터의 모든 Airbnb 집의 일별 스냅숏이 포함되어 있습니다. 매일 5백만 개 이상의 리스팅을 스캔합니다. 모든 집 가용성 캘린더가 6개월 동안 기록됩니다. 이는 매일 1백만 개 이상의 수치와 데이터 포인트와 같습니다. 자세히 알아보십시오.

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​​미래 전망 진술

이 포스트에는 명시적 및 묵시적인 미래 전망 진술이 포함되어 있습니다. 여기에는 (i) Snowflake의 비즈니스 전략, (ii) 개발 중이거나 일반적으로 사용할 수 없는 제품을 포함한 Snowflake 제품, 서비스, 기술 제품, (iii) 시장 성장, 추세 및 경쟁 고려 사항, (iv) 타사 플랫폼과 Snowflake 제품의 통합 및 상호 운용성, 타사 플랫폼에서의 Snowflake 제품 가용성과 관련된 진술이 포함됩니다. 이 미래 전망 진술은 “위험 요인”이라는 제목 아래 기술된 내용 및 Snowflake가 증권거래위원회에 제출하는 양식 10-Q에 대한 분기 보고서 및 양식 10-K에 대한 연례 보고서에 기술된 내용을 포함하여 수많은 위험, 불확실성 및 가정의 영향을 받습니다. 이러한 위험, 불확실성 및 가정에 비추어, 실제 결과는 미래 전망 진술에서 예상했거나 암시한 내용과 달라 실질적이고 불리한 영향을 미칠 수 있습니다. 그러므로, 미래 사건에 대한 예측으로서 작성된 미래 예측 진술에 의존해서는 안 됩니다.

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