“개방형 테이블 형식은 우리에게 필요한 유연성, 상호운용성 및 향상된 데이터 거버넌스를 제공합니다. 또한, Snowflake의 탁월한 성능을 통해 인사이트를 최대 효율로 효과적으로 확장할 수 있습니다.”
Laurent Bride
CTO, Komodo Health
제품 카테고리
Analytics를 위한 Snowflake
다양한 데이터 유형과 아키텍처에 대해 세계 최고 수준의 가격과 성능을 제공하는 분석 엔진으로 AI 기반을 다지고 다음 단계에 대비하세요.
사용 사례
Analytics를 위한 Snowflake를 사용해야 하는 이유
데이터와 대화하는 새로운 방식
모든 데이터 위에서 신뢰할 수 있는 AI 대화 실행
- 텍스트, 이미지, 오디오 파일을 더 깊이 있는 비즈니스 인텔리전스로 전환하면 모든 수준의 사용자가 간단한 AI 기반 SQL을 통해 대화형 인사이트를 발견할 수 있습니다.
Semantic View Autopilot은 쿼리 히스토리를 기반으로 거버넌스가 적용된 메트릭을 자동으로 구축해, 분석가와 AI 에이전트 모두를 위한 단일 진실 공급원을 생성합니다.
Open Semantic Interchange(OSI)를 활용하면 메트릭을 한 번만 정의하고 AI 애플리케이션, BI, Notebook 등 모든 도구 전반에서 공통으로 공유해 BI 워크로드를 가속화할 수 있습니다.
개방형 데이터에 대한 연결성
분석 속도의 획기적 향상
업계를 선도하는 Snowflake의 분석 엔진을 개방형 테이블 형식으로 확장하면 Apache Iceberg 테이블에서 쿼리 성능을 2배로 높일 수 있습니다.
모든 데이터 소스에서 예측, 이상 감지, 감성 분석 등 고급 인사이트를 얻을 수 있습니다.
- Snowflake Horizon Catalog와 Snowflake Open Catalog는 전체 아키텍처에 걸쳐 데이터 거버넌스 및 탐색을 위한 연결된 카탈로그 경험을 제공합니다.
데이터를 비즈니스 성과로 변환
고급 지리 공간 및 시계열 분석 활성화
- 네이티브 지리 공간 및 시계열 분석을 사용하여 복잡한 문제를 쉽게 해결하고 추세를 보다 정확하게 예측합니다.
- 대규모 고급 쿼리를 실행하며 비용을 낮추는 정교한 쿼리 최적화로 더 빠르게 결과를 얻으세요.
- 클린 코드로 애플리케이션을 더 빠르게 구축하고 장기적인 성능과 신뢰성을 제공합니다.
대규모 환경에서도 초 미만 단위의 분석 성능 확보
인터랙티브 테이블과 웨어하우스를 활용하여 데이터를 즉각적인 인사이트로 전환
거래, 분석 및 서빙 워크로드를 단일 플랫폼으로 통합하여 전체 데이터 전략을 단순화합니다.
워크로드 서빙에 최적화된 인터랙티브 분석은 자원 경합 없이 모든 최종 사용자에게 저지연 인사이트를 제공합니다.
고도의 동시성을 요구하는 에이전트 주도 워크플로우를 지원하며, 일관된 서브초 성능으로 지원해 시장 출시 시간을 가속화합니다.
이점
더 빠른 분석 더 고도화된 인텔리전스
편의성
준비 없이 바로 사용 가능한 완전 관리형 AI 기반 플랫폼
- 이제 데이터 관리에 쓰던 시간과 리소스를 데이터 제품을 더 빠르게 출시하는 데 쏟을 수 있습니다.
- 내장된 시각화, 워크시트, Notebook 및 워크스페이스를 통해 원하는 방식으로 데이터를 탐색할 수 있습니다.
- 최첨단 LLM, 애플리케이션 개발 도구, 안전한 데이터 공유로 혁신을 손쉽게 실현할 수 있습니다.
인텔리전스
AI를 통한 전반적 역량 강화
- SQL 분석가는 이제 간단한 구문으로 Cortex AISQL을 활용하여 멀티 모달 데이터를 분석할 수 있습니다.
- 비즈니스 이해관계자는 LLM 기반 대화형 어시스턴트를 통해 병목 현상 없이 바로 데이터와 소통할 수 있습니다.
- 데이터 사이언티스트는 Data Scientist Agent로 ML 모델을 손쉽게 구축하고 실행할 수 있습니다.
신속성
AI 최적화로 가격 대비 최고의 성능을 제공하는 엔진
- 하드웨어 업그레이드와 추가 성능 개선을 거친 Snowflake의 최신 표준 웨어하우스인 Standard Warehouse - Generation 2는 핵심 분석 워크로드에서 2배 더 향상된 성능을 제공합니다.
- 지속적인 성능 개선을 통해 컴퓨팅 비용을 자동으로 절감할 수 있습니다.
- 오버 프로비저닝을 방지하고, 투명한 소비 기반 가격 책정을 통해 실제 사용한 만큼만 비용을 지불합니다.
리소스
Analytics 더 자세히 알아보기
개발자 가이드
Cortex Analyst 시작하기: AI를 통한 BI 강화
Snowflake에서 TTS(Text-To-SQL) AI 애플리케이션을 구축하여 자연어로 데이터와 소통해 보세요.
개발자 가이드
Snowflake Cortex에서 Anthropic 시작하기
Anthropic Claude로 RAG 기반 문서 검색 어시스턴트를 구축해 보세요.
시작하기
Snowflake와 함께 다음 단계로 나아가세요
Snowflake30일 무료 평가판지금 체험하기
- 400달러(USD) 상당의 무료 사용 크레딧 제공
- 즉시 이용 가능한 AI 데이터 클라우드
- 핵심 데이터 워크로드의 활성화 실현
Analytics를 위한 Snowflake
자주 묻는 질문
분석을 위해 Snowflake를 시작하는 방법, 성능 최적화, 그리고 AI를 통한 데이터 분석을 향상시키는 방법에 대한 주요 질문과 답변을 살펴보세요.
분석을 시작하려면 어떻게 해야 하나요?
Snowflake로 분석을 시작하는 데는 여러 가지 방법이 있습니다.
무료 평가판 등록하기: 무료 크레딧이 포함된 30일 무료 평가판을 통해 Snowflake의 여러 기능을 체험해 볼 수 있습니다.
Quickstart 가이드 살펴보기: Snowflake는 환경 설정, 데이터 로드는 물론 기본 쿼리부터 고급 분석까지 다양한 분석 태스크를 수행하는 방법을 단계별로 안내하는 실습형 튜토리얼을 제공합니다.
- 커뮤니티 가입하기: 활성화된 Snowflake 커뮤니티 포럼에 참여하여 모범 사례를 파악하고 궁금증도 해결하세요.
AI를 활용하여 분석을 강화하려면 어떻게 해야 하나요?
Snowflake는 분석 강화를 위한 다양한 AI 기능을 제공합니다.
Snowflake Cortex: 텍스트 요약, 감성 분석과 같은 태스크나 자연어 데이터 쿼리 활성화에 활용할 수 있습니다. 또한, Document AI로 문서에서 인사이트를 추출하고, 내장형 ML 함수를 통해 예측이나 이상 감지에 활용할 수도 있습니다.
Snowpark ML: Python을 통해 Snowflake 내에서 사용자 지정 ML 모델을 직접 구축, 훈련 및 배포할 수 있습니다. 이를 통해 예측 분석(고객 이탈 예측, 수요 예측 등)을 생성하고, 그 결과를 분석 워크플로우에 원활하게 통합할 수 있습니다.
Snowflake는 분석에 필요한 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있나요?
네, Snowflake는 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있습니다. 정형 데이터(Apache Parquet 등)와 반정형 데이터(JSON, Avro, XML 등)를 기본 지원하고 있으며, 보다 포괄적인 분석 인사이트를 얻기 위해 비정형 데이터를 저장하고 통합할 수 있습니다.
Snowflake는 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구와 어떻게 통합되나요?
Snowflake는 Tableau, Power BI, Looker, Sigma와 같은 주요 BI 도구와의 통합을 지원합니다. Snowflake는 이러한 도구가 데이터를 직접 쿼리할 수 있도록 지원하는 전용 커넥터(ODBC, JDBC, 네이티브 커넥터)를 제공하므로, 사용자는 인터랙티브 대시보드와 리포트를 효율적으로 구축할 수 있습니다.
Snowflake는 분석을 위해 어떤 SQL 기능을 제공하고 있나요?
Snowflake는 분석에 특화된 다양한 SQL 함수 및 확장 기능을 제공합니다. 여기에는 윈도우 함수, 공통 테이블 식, 복잡한 조인 지원, 그리고 반정형 데이터, 지리 공간 분석 및 시계열 데이터 처리를 위한 특정 함수가 포함되어 있어 모든 종류의 데이터 분석을 지원합니다.
Snowflake에서 분석 비용은 어떻게 관리되나요?
Snowflake는 사용량 기반 요금제를 채택하고 있습니다. 요금에 대한 상세 안내와 소비 테이블을 확인하려면 최신 정보가 포함된 Snowflake 요금 페이지를 방문하시기 바랍니다.
