Migración alAI Data Cloud de Snowflake

Tras lidiar con un sistema que requería mucho mantenimiento y era muy propenso a fallos, Travelpass recurrió a Snowflake para adoptar una plataforma de datos sólida pero sencilla que ofreciera tranquilidad en lo que respecta a la gobernanza de datos y los controles de costes, y que permitiera aprovechar el gran potencial de la IA.

Travelpass se benefició de las ventajas de una auténtica cooperación al incorporar Snowflake Professional Services para migrar 30 TB de datos y 134 flujos y procesos en solo seis semanas. Una vez completada la migración, Travelpass se dio cuenta de que con Snowflake había reducido los costes a la mitad en comparación con los gastos anteriores.

Pfizer es una empresa global con equipos en América, Europa y Asia, por lo que necesita asegurarse de que todas sus unidades de negocio puedan acceder a los datos y compartirlos rápidamente en cualquier momento. Antes de usar los servicios de Snowflake, era necesario tener copias de los datos, flujos de ETL y toda una serie de procesos engorrosos que requerían mucho tiempo. 

Con Snowgrid, la capa tecnológica entre regiones y entre nubes de Snowflake, las distintas unidades de negocio de Pfizer pueden colaborar de forma óptima y segura, independientemente del país donde se encuentren. Este alto nivel de colaboración ayuda a mejorar la continuidad operativa de la organización en todo el mundo.

Marriott fue pionero en adoptar Netezza y Hadoop, aprovechando la plataforma IBM BigInsights. Una pila tecnológica de este tipo era compleja, costosa (debido a las caras actualizaciones) y difícil de utilizar.

Al simplificar su plataforma de datos con Snowflake, Marriott se benefició de una mayor transparencia y control de sus datos, redujo el tiempo de comercialización, mejoró la colaboración y el data sharing, y redujo el coste total de la propiedad (total cost of ownership, TCO). 

Chicago Trading Company se enfrentaba a varias dificultades, desde transferencias de datos costosas, fallos de procesamiento frecuentes e impredecibles y una visibilidad limitada de los costes hasta el complejo procesamiento de ingentes cantidades de datos de mercado.

Al migrar a Snowflake, CTC eliminó los costes derivados del movimiento de datos y ganó en visibilidad del gasto, ahorrando un 54 % en costes. Los ingenieros ahora se centran en la innovación en lugar de la resolución de problemas relacionados con configuraciones complejas, lo que le permite a CTC reabrir flujos de datos, hasta ahora costosos, y explorar las posibilidades que ofrece la IA.

Antes de migrar a Snowflake, los datos de WHOOP estaban repartidos entre su almacén de datos, su data lake y sus bases de datos de producción. El mantenimiento y escalado del anterior almacén de datos, Amazon Redshift, era costoso y complicado desde el punto de vista operativo para el pequeño equipo de datos de la empresa. 

Desde que migraron a Snowflake, todos los departamentos de WHOOP disfrutan ahora de un acceso más rápido a los datos y la información, lo que les permite entender mejor las necesidades de sus miembros y tomar decisiones más fundamentadas. El equipo de datos de WHOOP dedica menos tiempo a la resolución de consultas y problemas con la infraestructura, lo que les deja más tiempo para ampliar el acceso a los datos en toda la organización. 

PGE gestionaba un almacén de datos heredado, on-premise, con problemas de rendimiento y altos costes de mantenimiento. La arquitectura altamente interconectada del sistema era inflexible y multiplicaba las copias de datos por la organización, lo que dificultaba la identificación de la fuente de datos acreditada y aumentaba los costes de almacenamiento.

En PGE se reconoció que era necesario un entorno de datos moderno y se acudió a Snowflake. Se eligió Snowflake AI Data Cloud en AWS por varias razones: su elevado rendimiento, la separación entre almacenamiento y cómputo, el mantenimiento casi nulo y las microparticiones.

Durante varios años, Siemens se ha estado replanteado cómo utiliza los datos, tratando de obtener información clave sobre operaciones que favorezca la toma de decisiones y la automatización de procesos para aprovechar la innovación.

Con Snowflake, Siemens ha creado el Siemens Data Cloud, un ecosistema de plataforma de data mesh abierto que permite llevar a cabo la transformación a la nube, centraliza datos, mejora la toma de decisiones y escala el uso de la IA.