「Snowflakeで構築したデータファウンデーションにより、クライアントデータのセキュリティとプライバシーを確保しながら、迅速に適応できるようになりました」
—John Saunders氏
Power Digitalプロダクト部門VP
製品カテゴリ
データエンジニアリングのための Snowflake
データをAI活用に最適化し、インフラの調整ではなくデータそのものの品質向上に集中できます。 ZeroOpsによるデータエンジニアリング、無制限の相互接続性、そしてエンタープライズ・グレードのAIにより、データの生成からインサイト創出まで、その価値を最大限に引き出します。
ユースケース
生データから AI-readyのデータへ
信頼性の高いデータ移動の実現
データパイプラインの構築、展開、最適化を加速
- パイプラインのライフサイクル全体を合理化し、新しいデータエンジニアリングの実践を迅速に導入できます。また、既存のワークフローとの結合も可能です。
- Snowflakeのエンドツーエンドのワークフローにより、データエンジニアリングを民主化できます 。このワークフローには、ネイティブ機能セットの増加や、オープンスタンダードやデータエンジニアリングに特化したツールとの緊密な統合が含まれています 。
あらゆるデータへのセキュアな接続
既存データへのSnowflakeのガバナンスとインテリジェンスの展開
AIデータクラウドの信頼性とセキュリティを維持しながら、柔軟なオープンソース標準を採用することで、相互運用性に優れたデータレイクハウスの構築を加速させます。
既存のデータレイクやレイクハウスアーキテクチャとシームレスに連携し、取り込みからインサイト抽出に至るまでのサイロを排除することで、あらゆるワークロードにおける価値創出を迅速化します。
AIによるイノベーション
最先端のAIユースケースの可能性を引き出す
- オープンで柔軟なアーキテクチャにより、非構造化データと半構造化データの配列にアクセスして処理できます。
- Snowflakeは、パイプライン全体のデータエンジニアリングの複雑さを簡素化することで、生成AIアプリケーションの構築や、ニアリアルタイムのデータフローを備えたAIエージェントの実現などを驚くほど簡単にします。
開発者体験
AIデータファウンデーションの提供を管理する
- ネイティブ開発環境、Git統合、可観測性ビュー、アラートなどの開発者向け生産性ツールにより、より効率的に作業に集中できます。
- SnowflakeのDevOpsにより、すべてのSnowflake環境でソフトウェア開発ライフサイクルを合理化および自動化できます。
メリット
データエンジニアリングのための 新しい基準の設定
ZeroOpsデータエンジニアリング
パイプラインのコーディングと自動化を確実に実現
データSLAの遵守、反復タスクの自動化、真の効果をもたらす結果の提供が可能になります。インフラストラクチャではなく成果に焦点を当てることで、ネイティブのデータエンジニアリング機能と（Snowflake Openflow、dbtプロジェクト、pandas、Icebergなどを使用した）オープンスタンダードとの統合を通じて運用オーバーヘッドを排除できます。
無制限の相互運用性
TCOの削減、パフォーマンスの向上、ベンダーロックインの軽減
Snowflakeのエンドツーエンドのデータエンジニアリングプラットフォームは、プラットフォーム内外を問わず、使い慣れたテクノロジーと相互運用できます。
- Snowflake Openflowは、オープンで拡張可能なマルチモーダルデータを統合するマネージドサービスです。データのソースと宛先の間で自由にデータを移動できます。
- Snowflake上のdbtプロジェクトでデータ変換ワークフローを合理化できます。
- Snowparkを使用して、コードをデータのある場所で実行し、複数のコーディング言語にわたる開発を迅速に開始できます。
AIの活用を大幅に改善
AIの可能性を実現する
AIエージェントは、ほぼリアルタイムの双方向データフローで構造化フォーマットと非構造化フォーマットをサポートし、マシンスピードでコラボレーション、コンテキスト共有、意思決定を行えるようになります。
プラットフォーム全体に構築されたSnowflakeのエンタープライズグレードの機能を使用して、アジャイルで効率的かつ信頼性の高いデータアーキテクチャを実現し、最先端のビジネスソリューションも強化できます。
関連リソース
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データエンジニアリング
よくある 質問
パイプライン作成やAIアシスタントなど、Snowflakeのデータエンジニアリング機能に関する最も一般的な質問への回答をご紹介します。
Snowflakeはデータパイプラインの作成をサポートしていますか？
はい、Snowflakeは、さまざまなソースからの効率的なデータ取り込み、データ変換機能、最適化されたストレージなど、堅牢でスケーラブルなデータパイプラインの構築を包括的にサポートします。また、Snowflakeは堅牢な可観測性とガバナンスの機能も提供しており、パイプラインの信頼性、セキュリティ、管理のしやすさを確保できます。
Snowflakeがサポートしているオープンソースの標準は何ですか？
Snowflakeがサポートする主なオープンソースのテクノロジーと標準には、巨大なアナリティクスデータセットを持つため普及しているオープンテーブルフォーマットであるApache Icebergなどがあります。また、dbtとの強力な統合によるデータ変換、Modinのサポートによるpandasワークフローの拡張、Streamlitによるデータアプリケーション開発の強化も提供しています。Snowflakeは、Apache NiFiなどのツールとも統合してデータを取り込みます。
Snowflakeがサポートしているストレージフォーマットは何ですか？
Snowflakeは、さまざまなデータストレージ機能を提供し、さまざまなフォーマットをサポートしています。構造化データ（Apache Parquetなど）、半構造化データ（JSON、Avro、XMLなど）、非構造化データ（画像、動画、PDFなど）をすべてシングルプラットフォーム内に保存して分析できます。
SnowflakeにはデータパイプラインでのAI支援機能はありますか？
もちろんです。たとえば、Document AIでは、ドキュメントから価値あるインサイトを抽出できます。開発者向けに、Snowflake Copilotはデータパイプラインとアプリケーションの開発を合理化するコーディング支援を提供しています。Snowflake Cortex LLMでは、テキスト補完、分類、抽出、構文解析、センチメント分析、要約、翻訳、埋め込みの生成などのタスクを実行できる、強力なAI関数を利用できます。詳細については、Snowflake Cortex LLM関数を参照してください。
Snowflakeでのデータエンジニアリングにかかるコストはありますか？
2つの主なコスト要因は、コンピュートとストレージです。コンピュートリソースについては、Snowflakeは従量課金モデルを採用しています。ストレージコストは、Snowflake内に保存されているデータ量（1か月あたりテラバイト単位で測定）で決定されます。料金の詳細な内訳とサービス利用テーブルについては、Snowflakeの料金体系をご覧ください。最新かつ包括的な情報が記載されています。
