BUILD: The Dev Conference for AI & Apps (Nov. 12-14)

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WORKLOADS

Snowflake para Data Engineering

Crea potentes flujos de datos por lotes y de transmisión en SQL o Python. Impulsa la ingeniería de datos para la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning, ML), las aplicaciones y las analíticas y disfruta de un rendimiento 4,6 veces más rápido con una gobernanza y un control totales.

Simplifica los complejos requisitos de ingeniería de datos

Crea flujos de datos por lotes y de transmisión en una única plataforma, y disfruta de la potencia de los flujos declarativos y de la rentabilidad que ofrecen las actualizaciones incrementales.  

Elimina flujos innecesarios con el data sharing

Accede directamente a datos actualizados y listos para usarse desde miles de conjuntos de datos y aplicaciones en Snowflake Marketplace sin necesidad de crear ningún flujo. 

Escribe código en el lenguaje que prefieras en un motor optimizado

Programa en Python o SQL, entre otros, y ejecuta tu código con el cómputo multiclúster de Snowflake. No necesitas una infraestructura independiente. 

Cómo funciona

Transmite datos con una latencia inferior a diez segundos

Los sistemas por lotes y de transmisión suelen mantenerse en entornos independientes y, normalmente, resultan complicados de gestionar y caros de ampliar. Sin embargo, Snowflake simplifica el proceso, ya que permite gestionar la ingesta y la transformación de los datos por lotes y de transmisión en un único sistema. 

Transmite conjuntos de filas de datos prácticamente en tiempo real y con una latencia de un solo dígito gracias a Snowpipe Streaming o ingiere archivos automáticamente con Snowpipe. En ninguna de las opciones es necesario contar con un servidor, lo que ofrece una mejor escalabilidad y una mayor rentabilidad.

Stream data with less than 10 second latency
Adjust latency with single parameter change

Ajusta la latencia cambiando un solo parámetro

Con Dynamic Tables, puedes utilizar SQL o Python para definir transformaciones de datos de forma declarativa. Snowflake gestionará las dependencias y materializará automáticamente los resultados en función de tus objetivos de actualización. Dynamic Tables solo puede usar los datos que han cambiado desde la última actualización para hacer que los grandes volúmenes de datos y los flujos complejos sean más sencillos y rentables.

A medida que cambien las necesidades de tu negocio, podrás adaptarte fácilmente transformando un flujo por lotes en uno de transmisión con un único cambio de parámetro de latencia.

Potencia el Data Engineering para analíticas, IA y ML, y Applications

Acerca tus workloads a los datos para optimizar la arquitectura de los flujos y olvídate de contar con una infraestructura independiente. 

Usa tu código con los datos para satisfacer distintas necesidades empresariales, como acelerar las analíticas, desarrollar aplicaciones o aprovechar la potencia de la IA generativa y los large language models (LLM). Gracias a las bibliotecas y los entornos de ejecución de Snowpark, puedes desarrollar este código en el lenguaje que prefieras, ya sea Python, Java o Scala.

Snowflake Platform
diagram showing code development in any IDE and code execution in Snowflake's engine

Obtén un rendimiento 4,6 veces más rápido y un ahorro de costes del 35 % sin dejar de lado la gobernanza

Ejecuta Python y otros lenguajes de programación junto a tus datos en Snowflake para crear flujos de datos. Traslada los procesamientos automáticamente a entornos de ejecución en varios lenguajes integrados en el motor de cómputo elástico de Snowflake.

INÍCIATE EN LA INGENIERÍA DE DATOS CON MENOS FLUJOS DE DATOS

Con el AI Data Cloud, tendrás una amplia red de datos y aplicaciones al alcance de la mano.

Accede fácilmente a datos y aplicaciones, y distribúyelos gracias al acceso directo a conjuntos de datos actualizados desde Snowflake Marketplace, lo que reduce los costes y la carga asociados a los flujos de acción, transformación y carga (extract, transform, load; ETL) tradicionales y las integraciones basadas en API. También puedes utilizar los conectores nativos de Snowflake para traer los datos de forma fluida y sin costes de licencia adicionales. 

snowflake trail dashboard

OPTIMIZA EL CAMINO HACIA LA PRODUCCIÓN CON FUNCIONES DE DEVOPS INTEGRADAS

Importa las configuraciones y los flujos de los proyectos directamente desde Git, activando así las implementaciones. Mantén la coherencia de las bases de datos con una gestión de cambios automatizada (creación, alteración, ejecución) en los entornos de producción. Gestiona los recursos de Snowflake mediante programación con API de Python*. Automatiza las tareas dentro de tu flujo de integración y desarrollo continuos (continuous integration/continuous development, CI/CD) (como GitHub Actions) con Snowflake CLI. De esta forma, se fomentan la colaboración, el control de versiones y la integración fluida directamente en Snowflake o con tus herramientas de operaciones de desarrollo (DevOps) existentes. Por último, logra una observabilidad sencilla gracias a Snowflake Trail.

 

*En vista previa pública

CASOS DE USO

Elimina los silos en los datos por lotes y de transmisión

Introduce y transforma los datos por lotes y de transmisión en un único sistema.
NUESTROS CLIENTES

Los líderes utilizan Snowflakepara la ingeniería de datos

Tras migrar a Snowpark para su workload de ingeniería de datos, Openstore ahora procesa 20 veces más datos al tiempo que reduce la carga operativa y alcanza una paridad completa en el código de PySpark.

87 %

Reducción del tiempo de ejecución del flujo

80 %

Reducción de las horas necesarias de mantenimiento de ingeniería

ice logo
sanofi
power digital
cortex
siemens

Elimina los silosen el desarrollo

Lleva más workloads, usuarios y casos de uso directamente a tus datos, todo en el AI Data Cloud.

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Todos los recursos de ingeniería de datos que necesitas para desarrollar flujos con Snowflake.

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