Migrazioni e analytics basati sull’AI a tutta velocità con le ultime innovazioni di Snowflake

Il complesso panorama dei dati attuale contiene enormi informazioni non sfruttate in formati di dati non strutturati come testo, immagini e audio. Le aziende sanno di dover sfruttare questi dati insieme ad asset strutturati per prendere decisioni informate, ma la sfida consiste nel sbloccarne il potenziale. La domanda è chiara: le soluzioni di analytics devono essere facili da usare, intrinsecamente intelligenti e veloci nel fornire insight su tutti i dati. Tuttavia, molte aziende devono confrontarsi con i limiti dei sistemi legacy e il percorso spesso difficile di una migrazione al data warehouse può ostacolare in modo significativo.

Ecco perché Snowflake non si limita a tenere il passo con queste sfide, ma progetta per il futuro dell’analisi basata sull’AI. Oggi siamo entusiasti di annunciare una serie di miglioramenti che aiuteranno a potenziare i data analyst e gli architetti dati con l’AI. Consentendo migrazioni trasparenti basate sull’AI da ambienti legacy a un moderno motore di analisi basato sull’AI, aiutiamo i clienti a preparare la loro strategia per una piattaforma dati più ampia. Questa base sblocca la potenza degli insight basati sull’AI su tutti i dati, trasformando gli analisti in ingegneri AI. Infine, Snowflake offre prestazioni eccellenti per tutti i workload, tra cui le massime prestazioni di Iceberg come motore di analisi lakehouse leader del settore, superando costantemente la concorrenza. Tutti questi annunci ti aiuteranno a trasformare i dati grezzi in insight fruibili con notevole facilità e velocità grazie all’AI.

Dal sistema legacy all’avanguardia dei dati: migrazioni end-to-end dell’ecosistema dati basate sull’AI

Noi di Snowflake siamo convinti che una piattaforma dati e AI moderna sia facile, connessa e affidabile. Questo è possibile grazie a funzionalità come la gestione intelligente e automatizzata dei cluster, la governance integrata, la collaborazione senza ETL e l’ottimizzazione continua delle prestazioni, che riducono l’onboarding e l’amministrazione manuale della piattaforma, risparmiando tempo e denaro. Di conseguenza, la migrazione di data warehouse legacy, sistemi di business intelligence (BI) e data lake o lakehouse basati su Spark all’AI Data Cloud Snowflake è la chiave per sbloccare l’innovazione, l’efficienza e la crescita in tutta l’organizzazione.

Il passaggio dai sistemi legacy all’AI Data Cloud Snowflake non è mai stato così accessibile o conveniente grazie a SnowConvert AI. SnowConvert AI è la soluzione automatizzata gratuita progettata per ridurre drasticamente le complessità, i costi e le tempistiche associati alle migrazioni di data warehouse, BI ed ETL. Analizza in modo intelligente il codice esistente, automatizzando la conversione del codice e la convalida dei dati e semplificando l’intero processo di migrazione.

Per le migrazioni dei data warehouse, SnowConvert AI fornisce un solido supporto per un elenco crescente di piattaforme sorgenti. Siamo lieti di annunciare il supporto esteso, disponibile per tutti i clienti:

• Greenplum (tabelle e viste): Accelera la migrazione dello schema con la conversione del codice per tabelle e viste Greenplum.

• Netezza (tabelle e viste): Accelera la migrazione dello schema con la conversione del codice per tabelle e viste Netezza.

• Postgres (tabelle e viste): Accelera la migrazione dello schema con la conversione del codice per tabelle e viste Postgres.

• BigQuery (tabelle e viste): Semplifica la migrazione di logica complessa con la conversione automatica di tabelle e viste BigQuery.

• Sybase (tabelle e viste): Migra in modo trasparente le regole aziendali critiche con la conversione automatica delle tabelle e viste Sybase.

• Microsoft Synapse: Approfitta dell’automazione avanzata per la migrazione dei tuoi workload di data warehouse Synapse, con il supporto della conversione del codice per tabelle, viste, stored procedure e altro ancora.

• Supporto esistente: Continua a sfruttare le comprovate funzionalità di SnowConvert AI per piattaforme come Teradata, Oracle, SQL Server e Amazon Redshift.

Innoviamo continuamente anche per rendere la tua migrazione a Snowflake il più agevole ed efficiente possibile. Scopri gli ultimi progressi, allineati alle fasi chiave della migrazione:

Migrazioni dei dati end-to-end (presto in GA): Per piattaforme specifiche come Amazon Redshift e SQL Server, goditi un’esperienza end-to-end unificata all’interno di SnowConvert AI. Questo fornisce un’unica vista per estrarre, convertire, migrare, convalidare e distribuire sia codice che dati, semplificando il processo e accelerando le tempistiche.

• Assistente alla migrazione basato su AI (in GA): Per iniziare, SnowConvert AI comprende la grammatica del tuo database legacy per convertire automaticamente la maggior parte del codice in Snowflake. Per il codice rimanente, fornisce spiegazioni basate su AI e suggerisce correzioni per errori, avvisi e problemi direttamente all’interno dello strumento, semplificando lo sviluppo e accelerando la conversione di oggetti di database complessi come user-defined functions e stored procedure. 

• Verifica del codice basata su AI (in private preview): Verifica automaticamente il codice convertito con gli agenti di migrazione dell’ecosistema dati, basati su Snowflake Cortex AI. Questo accelera notevolmente le migrazioni testando gli oggetti convertiti con dati sintetici sia sul sistema sorgente che su Snowflake, consentendo il rilevamento precoce dei problemi. Questo approccio proattivo, che identifica i problemi durante la conversione del codice anziché nell’UAT, garantisce un processo di transizione molto più fluido.

• Convalida dei dati basata su AI (presto in public preview): Garantisci l’integrità dei dati migrati in Snowflake con confronti intelligenti ed efficienti tra dati di origine e di destinazione. Questa funzionalità corrisponde facilmente a tipi, semantica e valori, riducendo l’impegno manuale, individuando tempestivamente i problemi e migliorando l’affidabilità complessiva.

• Migrazioni ecosistemiche: Integra facilmente i tuoi strumenti esistenti con Snowflake:

  • SSIS repointing (in public preview): Aggiorna automaticamente i pacchetti SQL Server Integration Services (SSIS) per puntarli a Snowflake, semplificando la migrazione ETL.

  • Power BI repointing (presto in public preview): Aggiorna automaticamente le connessioni e il codice dei report Power BI per connetterti facilmente a Snowflake, preservando i tuoi investimenti nella business intelligence con interruzioni minime.

• Iniziare con Snowflake Migration Hub (in GA): Gestisci il processo di migrazione con facilità utilizzando Snowflake Migration Hub centralizzato in Snowsight. Accedi a tutte le informazioni e le soluzioni relative alla migrazione, tra cui SnowConvert AI e Snowpark Migration Accelerator, in un unico posto intuitivo.

Sfruttando la potenza di SnowConvert AI e le funzionalità complete dell’AI Data Cloud Snowflake, il tuo percorso dai sistemi legacy a un ecosistema di dati all’avanguardia basato sull’AI è ora più veloce, conveniente e trasparente che mai.

Immagina un mondo in cui analizzare tutti i tuoi dati utilizzando l’AI, indipendentemente dalla sua struttura, è semplice come scrivere SQL. Con Snowflake Cortex AISQL (in public preview), questa visione diventa realtà. Snowflake semplifica le pipeline AI complesse, consentendo ai data analyst di superare i confini tradizionali e diventare veri ingegneri AI. La bellezza di Cortex AISQL risiede nella sua facilità d’uso: la sua sintassi intuitiva consente di combinare e analizzare in modo trasparente dati strutturati e non strutturati in un’unica tabella utilizzando il familiare SQL. Questa accessibilità democratizza l’analisi dell’AI, rendendo la sua potenza disponibile a qualsiasi analista in tutta l’azienda, senza bisogno di competenze specializzate nell’AI o configurazioni complesse.

Dimentica le complessità dell’integrazione di infrastrutture e servizi dati separati. Cortex AISQL opera in modo nativo all’interno di Snowflake, consentendo di analizzare direttamente i dati multimodali senza l’overhead delle integrazioni esterne. Ottimizza le prestazioni trasformando i dati non strutturati in insight interrogabili su enormi data set, il tutto all’interno del potente motore di Snowflake. Eliminando la necessità dell’uscita dei dati verso servizi esterni, semplifichiamo i flussi di lavoro e acceleriamo l’estrazione di insight critici da tutti i dati aziendali. In questo modo i vostri analisti potranno sbloccare potenti funzionalità AI senza bisogno di acquisire nuove competenze o affidarsi a risorse di AI engineering dedicate.

A complemento di Cortex AI, le viste semantiche Snowflake (public preview) offrono un modo potente per colmare il divario tra dati grezzi e comprensione aziendale. Consentendo di definire e archiviare metriche aziendali e relazioni tra entità direttamente all’interno di Snowflake, queste viste forniscono un layer coerente e unificato sia che si utilizzino Snowflake Cortex Analyst, Snowflake Intelligence, strumenti di BI o anche query SQL dirette, garantendo risultati accurati e performanti su diverse interfacce utente, comprese le integrazioni dei partner con Hex, Omni e Sigma. 

Stiamo anche potenziando le funzionalità esistenti con QAS (in GA), in modo che più query vengano accelerate automaticamente. Per semplificare ulteriormente il lavoro con i dati basati sul tempo, abbiamo ampliato la nostra suite di funzioni native per l’analisi delle serie temporali per includere potenti funzioni di upsampling dei dati con la clausola RESAMPLE e nuove funzioni come INTERPOLATE_LINEAR per contribuire a colmare le lacune dei dati. Lavorare con i dati temporali spesso comporta sfide uniche, soprattutto quando mancano i punti dati a causa di interruzioni previste, come le festività del mercato, o impreviste, come brevi interruzioni dei sensori. In passato, la gestione di tali irregolarità richiedeva ai clienti di scrivere una logica complessa e complessa per rimodellare e inserire i propri dati in un formato coerente e pronto per l’analisi. Ora è possibile farlo in modo semplice ed efficiente utilizzando la nuova suite di funzioni delle serie temporali. Quello che un tempo richiedeva molte righe di SQL fragile ora può essere espresso con chiarezza, rendendo la tua analisi temporale semplice e performante.

Adotta nuove dimensioni per il supporto dei tipi di dati

Per soddisfare data set sempre più grandi e complessi, abbiamo aumentato di 8 volte i limiti di dimensione per l’archiviazione dei dati sia nelle tabelle native Snowflake che in Iceberg (in GA). Inoltre, l’introduzione di Data Types - Structured Type for Snowflake native Tables (in GA), consente di definire e applicare schemi precisi per strutture di dati complesse all’interno del proprio FDN, garantendo una governance dei dati migliorata. Con Data Types - XML Support (in GA), ora è possibile caricare, analizzare e interrogare in modo nativo i dati XML, trasformandoli in un formato semi-strutturato prontamente analizzabile. 

Ottieni prestazioni di analisi più che due volte più veloci 

Noi di Snowflake abbiamo innovato per rendere l’analisi ancora più veloce e facile da usare con un rapporto prezzo/prestazioni migliore. 

Fin dalla fondazione di Snowflake nel 2012, ci impegniamo per essere leader di mercato in termini di prestazioni veloci per tutti i workload e continuiamo a iterare rapidamente per migliorare automaticamente svolgendo il lavoro pesante per conto dei nostri clienti. Siamo lieti di annunciare Standard Warehouse - Generation 2 (Gen2) (in GA), una versione aggiornata dell’attuale Standard Warehouse Snowflake che include hardware aggiornato e miglioramenti delle prestazioni aggiuntivi, come quelli che migliorano le operazioni di eliminazione, aggiornamento e fusione e velocizzano le operazioni di scansione delle tabelle. Negli ultimi 12 mesi terminati il 2 maggio 2025, Snowflake ha fornito prestazioni 2,1 volte più veloci per i workload di analisi dei dati principali sulle tabelle Snowflake tramite la Gen2. 

Rispetto a Managed Spark, questo nuovo potente warehouse Snowflake offre prestazioni 1,9 volte più veloci. 

Inoltre, Gen2 fornisce un throughput 2,3 volte più alto per i workload di BI simultanei e operazioni di eliminazione, aggiornamento e unione fino a 4,4 volte più veloci rispetto ai warehouse standard.

Snowflake è anche lieta di presentare Snowflake Adaptive Compute (in private preview), la prossima evoluzione del nostro servizio di elaborazione che elimina il lavoro pesante e indifferenziato delle scelte infrastrutturali per risparmiare tempo e denaro. La capacità di elaborazione adattiva facilita al massimo l’utilizzo selezionando automaticamente le dimensioni appropriate dei cluster, il numero di cluster e la durata della sospensione/ripresa automatica per i processi per conto vostro, per ridurre al minimo le configurazioni richieste. Il routing delle query viene persino eseguito in modo intelligente sui cluster di dimensioni giuste senza alcuna azione da parte dell’utente. Inoltre, l’Adaptive Compute migliora il rapporto prezzo/prestazioni non solo sfruttando i più recenti e importanti miglioramenti hardware e prestazioni di Snowflake, ma anche grazie alle query che condividono in modo ottimale un pool di risorse di calcolo in tutto l’account per massimizzare l’efficienza. I warehouse creati utilizzando il servizio di elaborazione adattiva sono detti Adaptive Warehouse, che sono in private preview.  

Per offrire una maggiore visibilità sulle prestazioni del workload, Performance Explorer (presto disponibile per tutti i clienti) offre insight interattivi e approfonditi all’interno di Snowsight, consentendo agli amministratori di identificare e risolvere rapidamente eventuali colli di bottiglia. Inoltre, per tutti gli utenti, Query Insights (in private preview) fornisce informazioni preziose per comprendere i fattori chiave che incidono sulle prestazioni di query, consentendo di ottimizzare in modo proattivo e ridurre i costi.

Ottieni il motore di analisi lakehouse leader per prestazioni Iceberg di picco

Per le organizzazioni che adottano architetture open data lakehouse, siamo lieti di annunciare che estenderemo il motore centrale di Snowflake alle tue tabelle Apache Iceberg con Merge on Read (in public preview), consentendo a Snowflake di leggere da qualsiasi tabella Iceberg. Inoltre, stiamo lanciando una serie di miglioramenti delle prestazioni per Iceberg Tables per aiutarvi ad accedere all’analisi su vasta scala, tra cui: 

• Ottimizzazione della ricerca per Iceberg (in GA): Velocizza le query selettive sulle Iceberg Tables gestite da Snowflake riducendo la quantità di dati che Snowflake deve analizzare con un servizio di ottimizzazione della ricerca completamente gestito, ottimizzato e intelligente. 

• Servizio di accelerazione query per Iceberg (in GA): Velocizza automaticamente le query ad alta intensità di calcolo senza richiedere modifiche a SQL o alla modalità dati per le Iceberg Tables gestite da Snowflake.

• Supporto per la compattazione Iceberg (in private preview): Consente a Snowflake di mantenere automaticamente una dimensione definita del file di destinazione per un maggiore controllo sul costo e le prestazioni di lettura e scrittura su file Apache Iceberg.

• Pruning per tipi di dati geospaziali in Iceberg (in private preview): Applica tecniche di pruning per velocizzare le query di ricerca geospaziale, specificamente per i tipi di dati GEOMETRIA.

• I/O adattivo e tuning della memoria (in GA): Regola dinamicamente le risorse di sistema durante l’esecuzione delle query in base a metriche in tempo reale per ottimizzare le prestazioni e ridurre l’overhead della rete.

• Ottimizzazioni di pruning (in GA): Migliora l’efficienza delle query selettive con filtri di fioritura ottimizzati per ridurre la quantità di dati acquisiti.

• Miglioramenti delle prestazioni (in GA): Migliora la velocità e l’efficienza delle operazioni di join, soprattutto per le chiavi complesse, producendo risultati di query più rapidi.

• Maggiore efficienza dell’operatore (in GA): Migliora le prestazioni di query per query complesse ottimizzando la distribuzione dei dati tra operatori di query in modo adattivo durante l’esecuzione delle query.

Tutti questi miglioramenti Iceberg, uniti agli aggiornamenti hardware e agli ulteriori miglioramenti delle prestazioni che abbiamo apportato tramite la Gen2, hanno prodotto prestazioni di analisi dei dati di base 2,4 volte* più veloci per le Iceberg Tables gestite esternamente e prestazioni di analisi dei dati di base 2,1 volte** più veloci per le Iceberg Tables gestite da Snowflake. Inoltre, poiché Snowflake ha un modello di prezzo basato sui consumi, questi tempi di elaborazione più rapidi si traducono direttamente in costi ridotti. 

Scopri di più

Queste innovazioni nella nostra categoria di prodotti per l’analisi rappresentano un notevole balzo in avanti per consentire alle organizzazioni di sbloccare tutto il potenziale dei loro dati. Snowflake è il tuo partner per costruire il futuro dell’analisi dei dati, che si tratti di ottenere vantaggi AI senza precedenti per diversi tipi di dati o di semplificare migrazioni complesse e prestazioni eccezionali. Siamo entusiasti delle possibilità offerte da queste nuove funzionalità per un’analisi semplice, intelligente e veloce e non vediamo l’ora di vedere l’impatto che avranno sul vostro percorso con i dati. 

Per ulteriori informazioni, visita la pagina Snowflake per l’analisi dei dati. 

Affermazioni riferite al futuro 

Questo articolo contiene delle affermazioni riferite al futuro, tra cui offerte future di prodotti, che però non rappresentano un impegno a fornire alcuna offerta di prodotti. Le offerte e i risultati effettivi potrebbero essere diversi ed essere soggetti a incertezze e rischi noti e non noti. Fai riferimento al nostro più recente modulo 10‑Q per ulteriori informazioni.