Migraciones y analíticas basadas en IA a gran velocidad con las últimas innovaciones de Snowflake

En el complejo panorama de datos actual hay mucha información sin explotar en formatos de datos no estructurados, como texto, imágenes y audio. Las empresas saben que deben aprovechar estos datos junto con los activos estructurados para tomar decisiones fundamentadas, pero el desafío radica en cómo aprovechar su potencial. La exigencia es clara: las soluciones analíticas deben ser fáciles de usar, inherentemente inteligentes y rápidas a la hora de proporcionar información sobre todos los datos. Sin embargo, muchas empresas se enfrentan a las limitaciones de los sistemas heredados, y el proceso, a menudo difícil, de migración de un almacén de datos puede obstaculizar significativamente el progreso.

Por eso, en Snowflake no solo seguimos el ritmo de estos desafíos, sino que estamos diseñando el futuro de las analíticas basadas en IA. Hoy, nos complace anunciar un conjunto de avances que ayudarán a potenciar la IA entre los analistas y arquitectos de datos. Al permitir migraciones fluidas basadas en IA desde entornos heredados a un motor de analíticas moderno basado en IA, ayudamos a los clientes a preparar su estrategia para una plataforma de datos más amplia, preparada para el futuro. Esta estrategia aprovecha el poder de la información basada en IA a partir de todos los datos, transformando a los analistas en ingenieros de IA. Por último, Snowflake ofrece un rendimiento excepcional en todos los workloads, incluido el rendimiento máximo de Iceberg como motor líder de analíticas de lakehouse, superando constantemente a la competencia. Todos estos anuncios te ayudarán a transformar los datos sin procesar en información práctica con una facilidad y velocidad notables gracias a la IA.

Del entorno heredado a la vanguardia: Migraciones integrales de ecosistemas de datos con tecnología de IA

En Snowflake creemos que una plataforma de datos e IA moderna es sencilla, está conectada y es fiable. Esto se logra a través de capacidades como la gestión inteligente y automatizada de clústeres, la gobernanza integrada, la colaboración sin procesos de extracción, transformación y carga (extract, transform, load; ETL) y la optimización continua del rendimiento, que reducen la integración y la administración manual de la plataforma, lo que ahorra tiempo y dinero. En consecuencia, la migración de almacenes de datos heredados, sistemas de inteligencia empresarial (business intelligence, BI) y data lakes o lakehouses basados en Spark a Snowflake AI Data Cloud es clave para fomentar la innovación, la eficiencia y el crecimiento en toda la organización.

La transición de los sistemas heredados al Snowflake AI Data Cloud nunca ha sido tan accesible ni rentable gracias a SnowConvert AI. Con agentes de migración de ecosistemas de datos con la tecnología de Snowflake Cortex AI, SnowConvert AI es una solución automatizada y gratuita diseñada para reducir drásticamente las complejidades, los costes y los plazos asociados a las migraciones de almacén de datos, BI y ETL. Analiza de forma inteligente el código existente y automatiza la conversión de código y la validación de datos, a la vez que optimiza todo el proceso de migración.

Para las migraciones de almacenes de datos, SnowConvert AI proporciona una sólida compatibilidad con una creciente lista de plataformas de origen. Nos complace anunciar la ampliación de la compatibilidad, con disponibilidad general:

• Greenplum (tablas y vistas): Acelera la migración de esquemas con la conversión de código para las tablas y vistas de Greenplum.

• Netezza (tablas y vistas): Acelera la migración de esquemas con la conversión de código para las tablas y vistas de Netezza.

• Postgres (tablas y vistas): Acelera la migración de esquemas con la conversión de código para tablas y vistas de Postgres.

• BigQuery (tablas y vistas): Simplifica la migración de lógica compleja con la conversión automatizada de tablas y vistas de BigQuery.

• Sybase (tablas y vistas): Migra sin problemas reglas empresariales esenciales con la conversión automatizada de tablas y vistas de Sybase.

• Microsoft Synapse: Aprovéchate de la automatización mejorada para migrar tus workloads de data warehouse de Synapse, que admiten la conversión de código para tablas, vistas, procedimientos almacenados y mucho más.

• Compatibilidad existente: Sigue aprovechando las probadas capacidades de SnowConvert AI en plataformas como Teradata, Oracle, SQL Server y Amazon Redshift.

También estamos innovando continuamente para que tu migración a Snowflake sea lo más fluida y eficiente posible. A continuación, se muestran los últimos avances en consonancia con las fases clave de tu migración:

Migraciones de datos integrales (con disponibilidad general próximamente): En plataformas específicas, como Amazon Redshift y SQL Server, disfruta de una experiencia unificada e integral en SnowConvert AI. Esto ofrece una vista única para extraer, convertir, migrar, validar e implementar tanto código como datos, lo que simplifica el proceso y acelera los plazos.

• Asistente de migración basado en IA (con disponibilidad general): Para empezar, SnowConvert AI comprende en profundidad la gramática de tu base de datos heredada para convertir automáticamente la mayor parte del código a Snowflake. Para el código restante, proporciona explicaciones basadas en IA y sugiere soluciones para errores, advertencias y problemas directamente en la herramienta, optimizando el desarrollo y acelerando la conversión de objetos de base de datos complejos, como funciones definidas por el usuario y procedimientos almacenados. 

• Verificación de código basada en IA (en vista previa privada): Verifica automáticamente el código convertido con agentes de migración de ecosistemas de datos, con la tecnología de Snowflake Cortex AI. Esto acelera significativamente las migraciones al probar objetos convertidos con datos sintéticos tanto en el sistema de origen como en Snowflake, lo que permite la detección temprana de problemas. Este enfoque proactivo —identificación de problemas durante la conversión de código en lugar de en las pruebas de aceptación de usuario (user acceptance testing, UAT)— garantiza un proceso de transición considerablemente más fluido.

• Validación de datos basada en IA (próximamente en vista previa pública): Garantiza la integridad de los datos que migraste en Snowflake con comparaciones inteligentes y eficientes entre los datos de origen y de destino. Esta capacidad se adapta fácilmente a los tipos, la semántica y los valores, lo que reduce el trabajo manual, detecta los problemas a tiempo y mejora la fiabilidad general.

• Migraciones de ecosistemas: Integra sin problemas tus herramientas existentes con Snowflake:

  • SSIS repointing (en vista previa pública): Actualiza automáticamente tus paquetes de SQL Server Integration Services (SSIS) para apuntar a Snowflake, lo que simplifica tu migración de ETL.

  • Power BI repointing (próximamente en vista previa pública): Actualiza automáticamente el código y las conexiones de tu informe de Power BI para conectarte sin problemas a Snowflake y conservar tus inversiones en BI con una interrupción mínima.

• Comenzar a trabajar en el Centro de migración de Snowflake (con disponibilidad general): Navega por el proceso de migración fácilmente con la ayuda del Centro de migración de Snowflake centralizado en Snowsight. Accede a toda la información y las soluciones relacionadas con la migración, como SnowConvert AI y Snowpark Migration Accelerator, en una ubicación intuitiva.

Al aprovechar la potencia de SnowConvert AI y las completas capacidades de Snowflake AI Data Cloud, tu transición de los sistemas heredados a un ecosistema de datos de vanguardia basado en IA es ahora más rápida, rentable y fluida que nunca.

Imagina un mundo en el que analizar todos tus datos mediante IA, independientemente de su estructura, sea tan sencillo como escribir SQL. Con Snowflake Cortex AISQL (en vista previa pública), esta visión se hace realidad. Snowflake está simplificando los complejos flujos de IA, lo que permite a los analistas de datos trascender las fronteras tradicionales y convertirse en verdaderos ingenieros de IA. Cortex AISQL ofrece facilidad de uso: su sintaxis intuitiva permite combinar y analizar datos estructurados y no estructurados sin problemas en una sola tabla mediante SQL conocido. Esta accesibilidad democratiza las analíticas de IA, poniendo su potencia a disposición de cualquier analista de toda la empresa, sin necesidad de contar con conocimientos especializados en IA ni configuraciones complejas.

Olvídate de las complejidades de integrar infraestructuras y servicios de datos independientes. Cortex AISQL opera de forma nativa en Snowflake, lo que te permite analizar directamente tus datos multimodales sin sobrecarga de integraciones externas. Experimenta un rendimiento optimizado a medida que transformas datos no estructurados en información consultable de conjuntos de datos masivos, todo ello dentro del potente y rentable motor de Snowflake. Al eliminar la necesidad de la salida de datos a servicios externos, optimizamos los flujos de trabajo y aceleramos la extracción de información esencial de todos los datos de tu empresa. De esta forma, los analistas podrán beneficiarse de potentes capacidades de IA sin necesidad de que adquieran nuevas habilidades ni dependan de recursos dedicados a la ingeniería de IA.

Como complemento de Cortex AI, Snowflake Semantic Views (en vista previa pública) ofrece una potente forma de cerrar la brecha entre los datos sin procesar y el entendimiento empresarial. Al permitir definir y almacenar métricas empresariales y relaciones de entidades directamente en Snowflake, estas vistas proporcionan una capa coherente y unificada, independientemente de si utiliza Snowflake Cortex Analyst, Snowflake Intelligence, herramientas de BI o incluso consultas SQL directas, lo que garantiza resultados precisos y eficientes en diversas interfaces de usuario, incluidas las integraciones de partners con Hex, Omni y Sigma. 

También estamos mejorando las capacidades existentes con Query Acceleration Service (QAS) (con disponibilidad general), de modo que ahora se aceleran automáticamente más consultas. Para simplificar aún más el trabajo con datos temporales, hemos ampliado nuestro conjunto de funciones nativas para analíticas de series temporales con el fin de incluir potentes funciones para el muestreo ascendente de datos con la cláusula RESAMPLE y nuevas funciones como INTERPOLATE_LINEAR para ayudar a cubrir las lagunas de datos. Trabajar con datos temporales suele conllevar desafíos únicos, especialmente cuando faltan puntos de datos debido a lagunas previstas, como días festivos, o inesperadas, como breves interrupciones del sensor. Antes, para gestionar estas irregularidades, los clientes tenían que escribir lógicas complejas y engorrosas para remodelar y rellenar sus datos en un formato coherente y listo para las analíticas. Ahora, esto se puede hacer de forma fácil y eficiente con el nuevo conjunto de funciones de series temporales. Lo que antes requería muchas líneas de SQL frágil ahora se puede expresar con claridad, lo que hace que tu análisis temporal sea fácil y eficaz.

Nuevas dimensiones para la compatibilidad con tipos de datos

Para adaptarse a conjuntos de datos cada vez más grandes y complejos, hemos aumentado significativamente en ocho veces los límites de tamaño para almacenar datos tanto en tablas nativas de Snowflake como de Iceberg (con disponibilidad general). Además, la introducción de Data Types - Structured Type para tablas nativas de Snowflake (con disponibilidad general) te permite definir y aplicar esquemas precisos para estructuras de datos complejas dentro de tu FDN, lo que garantiza una gobernanza de datos mejorada. Gracias a Data Types - XML Support (con disponibilidad general), ahora puedes introducir, analizar y consultar datos XML de forma nativa, transformándolos en un formato semiestructurado fácilmente analizable. 

Experimenta un rendimiento analítico más del doble de rápido 

En Snowflake, hemos estado innovando para que las analíticas sean aún más rápidas y fáciles de usar con una mejor relación precio-rendimiento. 

Desde la fundación de Snowflake en 2012, nos esforzamos por ser el líder del mercado en rendimiento rápido para todos los workloads y seguimos iterando rápidamente para mejorar automáticamente haciendo el trabajo duro en nombre de nuestros clientes. Nos complace anunciar Standard Warehouse - Generation 2 (Gen2) (con disponibilidad general), una versión actualizada del actual Standard Warehouse de Snowflake, que cuenta con hardware actualizado y mejoras de rendimiento adicionales, como las que mejoran las operaciones de eliminación, actualización y fusión, y aceleran las operaciones de análisis de tablas. En los últimos 12 meses, finalizados el 2 de mayo de 2025, Snowflake ha proporcionado un rendimiento 2,1 veces más rápido para los workloads de analíticas clave en tablas de Snowflake con Gen2. 

En comparación con Managed Spark, este nuevo y potente almacén de Snowflake ofrece un rendimiento 1,9 veces más rápido. 

Además, Gen2 también proporciona un rendimiento 2,3 veces mayor para los workloads de BI simultáneos y operaciones de eliminación, actualización y fusión hasta 4,4 veces más rápidas en comparación con los almacenes estándar.

Snowflake también tiene el placer de presentar Snowflake Adaptive Compute (en vista previa privada), la próxima evolución de nuestro servicio de cómputo que elimina el trabajo pesado indiferenciado de tomar decisiones de infraestructura para ahorrar tiempo y dinero. Adaptive Compute aporta una facilidad de uso definitiva al seleccionar automáticamente el tamaño de clúster apropiado, el número de clústeres y la duración de la suspensión o reanudación automática de los trabajos para el usuario con el fin de minimizar las configuraciones necesarias. Incluso el enrutamiento de consultas se realiza de forma inteligente a los clústeres del tamaño adecuado sin ninguna acción del usuario. Además, Adaptive Compute proporciona una mejor relación precio-rendimiento no solo gracias a las últimas mejoras de hardware y rendimiento de Snowflake, sino también a las consultas que comparten de forma óptima un grupo de recursos de cómputo en tu cuenta para maximizar la eficiencia. Los almacenes creados mediante el servicio Adaptive Compute se denominan Adaptive Warehouses, y están en vista previa privada.  

Para proporcionar una mayor visibilidad del rendimiento de tu workload, Performance Explorer (próximamente con disponibilidad general) ofrece información detallada e interactiva en Snowsight, lo que permite a los administradores identificar y abordar rápidamente cualquier cuello de botella. Para todos los usuarios, Query Insights (en vista previa privada) proporciona información valiosa para comprender los factores clave que influyen en el rendimiento de las consultas, lo que permite una optimización proactiva y la reducción de costes.

Consigue el motor de analíticas líder de lakehouse para lograr el máximo rendimiento de Iceberg

En el caso de las organizaciones que adopten arquitecturas de data lakehouse abiertas, nos complace anunciar que vamos a ampliar el motor principal rápido y eficiente de Snowflake a tus tablas Apache Iceberg con Merge on Read (en vista previa pública), lo que permitirá a Snowflake leer desde cualquier tabla Iceberg. Además, vamos a lanzar una gran cantidad de mejoras de rendimiento para tablas Iceberg que te ayudarán a acceder a analíticas a escala, como las siguientes: 

• Optimización de búsqueda para Iceberg (con disponibilidad general): Acelera las consultas selectivas en tablas Iceberg gestionadas por Snowflake al reducir la cantidad de datos que Snowflake necesita analizar con un servicio de optimización de búsqueda inteligente, optimizado y totalmente gestionado. 

• Servicio de aceleración de consultas para Iceberg (con disponibilidad general): Acelera automáticamente las consultas que hacen un uso intensivo del cómputo sin necesidad de realizar cambios en SQL ni en el modo de datos para tablas Iceberg gestionadas por Snowflake.

• Compatibilidad con la compactación de Iceberg (en vista previa privada): Permite a Snowflake mantener automáticamente un tamaño de archivo objetivo definido para un mayor control del coste y el rendimiento de la lectura y escritura en archivos de Apache Iceberg.

• Poda de tipos de datos geoespaciales en Iceberg (en vista previa privada): Aplica técnicas de poda para acelerar las consultas de búsqueda geoespacial, específicamente para los tipos de datos GEOMETRY.

• Ajuste adaptativo de E/S y memoria (con disponibilidad general): Ajusta dinámicamente los recursos del sistema durante la ejecución de las consultas en función de las métricas en tiempo real para optimizar el rendimiento y reducir la sobrecarga de red.

• Optimizaciones de poda (con disponibilidad general): Mejora la eficiencia de consultas selectivas con filtros Bloom optimizados para reducir la cantidad de datos analizados.

• Mejoras de rendimiento en operaciones de unión (con disponibilidad general): Mejora la velocidad y eficiencia de las operaciones de unión, especialmente para claves complejas, lo que da lugar a resultados de consulta más rápidos.

• Mejora de la eficiencia de los operadores (con disponibilidad general): Mejora el rendimiento de las consultas para consultas complejas optimizando la distribución de datos entre operadores de consultas de forma adaptativa durante la ejecución de consultas.

Todas estas mejoras de Iceberg —junto con las actualizaciones de hardware y otras mejoras de rendimiento que hemos hecho a través de Gen2— han dado como resultado un rendimiento de analíticas clave 2,4 veces* más rápido para tablas Iceberg gestionadas externamente y 2,1 veces** más rápido para tablas Iceberg gestionadas por Snowflake. Además, dado que Snowflake tiene un modelo de precios basados en el consumo, estos tiempos de procesamiento más cortos reducen directamente los costes. 

Más información

Estas innovaciones en nuestra categoría de productos de analíticas suponen un gran avance a la hora de capacitar a las organizaciones para que saquen el máximo partido de sus datos. Snowflake es tu partner para construir el futuro de las analíticas al ofrecer ventajas de IA sin precedentes para distintos tipos de datos, simplificar complejas migraciones y lograr un rendimiento excepcional. Estamos entusiasmados con las posibilidades que ofrecen estas nuevas capacidades para realizar analíticas rápidas, inteligentes y sencillas, y esperamos ver el impacto que tendrán en tu trayectoria con los datos. 

Para obtener más información, visita la página web Snowflake para analíticas. 

Declaraciones prospectivas

Este artículo contiene declaraciones prospectivas, incluidas las declaraciones relativas a nuestras futuras ofertas de productos, que no implican que nos comprometamos a proporcionar ninguna oferta de producto. Los resultados y las ofertas reales pueden diferir y están sujetos a riesgos e incertidumbres conocidos y desconocidos. Consulta nuestro formulario 10-Q más reciente para obtener más información.