Data engineering di nuova generazione: Dynamic Tables e altre 5 funzionalità che trasformeranno il modo in cui sviluppi

Il ruolo del data engineer sta attraversando una trasformazione profonda. Oggi i data engineer vanno ben oltre la semplice scrittura di script per spostare dati dal punto A al punto B: diventano “full-stack builder”, bilanciando scala massiva con workflow DevOps complessi e modellazione semantica. Con l’evoluzione di questo skill set, si è affermato chiaramente un approccio orientato alla programmazione dichiarativa. Invece di dedicare ore alla gestione di istruzioni imperative fragili e sequenziali, oggi gli ingegneri definiscono lo stato desiderato dei dati e chiedono alla piattaforma sottostante di determinare come realizzarlo.

Dalle Dynamic Tables alle viste semantiche e Cortex Code, Snowflake trasforma i workflow tradizionali di data engineering riducendoli da giorni a minuti. Dimentica il fare di più con meno: ora puoi fare di più con di più. Grazie agli strumenti di nuova generazione, i data engineer non devono più preoccuparsi del provisioning dell’infrastruttura, della gestione di strumenti eterogenei o della scrittura manuale del codice, e possono sviluppare soluzioni AI sui dati del proprio data lakehouse definendo centralmente metriche e requisiti di business per fornire contesto agli agenti AI.

Ecco sei funzionalità che porteranno la tua produttività nel data engineering a un livello superiore.

Sviluppa più velocemente in Snowflake: Cortex Code

I data engineer possono creare pipeline di livello produttivo con semplici prompt in Cortex Code. Cortex Code rende lo sviluppo su Snowflake accessibile a ogni tipo di data engineer e analista. È un vero moltiplicatore di produttività anche per i data engineer più esperti, perché riduce la complessità e i tempi di sviluppo. I data engineer possono creare pipeline da zero o migrare codice su Snowflake, migliorare osservabilità, troubleshooting e debugging, e utilizzare l’AI come acceleratore di produttività per realizzare pipeline end-to-end.

Pipeline autonome: Dynamic Tables

Per anni, la gestione dell’elaborazione incrementale è stata un’attività complessa e manuale, basata su logiche articolate e pianificazioni difficili. Dynamic Tables consente a data engineer, team di piattaforma e persino analisti di fornire semplicemente una query SQL, mentre Snowflake automatizza aggiornamenti incrementali e orchestrazione.

Migliore efficienza nella distribuzione dei dati alle business unit grazie a Snowflake Dynamic Tables
Travelpass utilizza Dynamic Tables per abbandonare codice manuale complesso. Adottando un approccio dichiarativo, l’azienda ha semplificato le pipeline di dati, riducendo significativamente le ore di engineering necessarie per mantenere il flusso dati in tempo reale, con un incremento dell’efficienza del 350%.

Sviluppo su larga scala: progetti dbt su Snowflake

dbt è da tempo lo standard di settore per la trasformazione, e ora le organizzazioni possono eseguire l’OSS nativamente su Snowflake. Eseguendo i progetti dbt direttamente sull’infrastruttura Snowflake, riduci le complessità legate alla gestione dell’infrastruttura per dbt e l’orchestrazione.

I progetti dbt su Snowflake offrono un’esperienza unificata in cui versioning, test e documentazione convivono accanto ai dati. Consentono ai team di trattare le trasformazioni dei dati come codice software, permettendo un passaggio dallo sviluppo alla produzione fluido, sicuro e altamente scalabile.

I progetti dbt su Snowflake rappresentano una svolta per il data engineering
I Data Superheroes Keith Belanger e Jan Láznička spiegano in questo episodio di Behind the Cape come i progetti dbt cambieranno il tuo approccio al data engineering.

Orchestrazione semplificata: task Snowflake

I Tasks consentono di pianificare l’esecuzione di qualsiasi statement SQL o stored procedure a intervalli specifici o in risposta a eventi.

Grazie a una struttura a grafo aciclico diretto (DAG), i Tasks permettono di creare workflow complessi e multi-step direttamente in Snowflake. Questo elimina, in molti casi, la necessità di orchestratori di terze parti costosi, mantenendo la logica vicino ai dati e riducendo significativamente la complessità architetturale.

Orchestra le pipeline nativamente su Snowflake
Il Field CTO Snowflake Jeremiah Hansen spiega come i Tasks Snowflake possano integrarsi con le trasformazioni nei progetti dbt per gestire l’intera pipeline in modo nativo. Non è più necessario gestire orchestratori esterni.

Migliore qualità dei dati: data metric functions

L’automazione non vale nulla senza fiducia, ed è qui che entrano in gioco le data metric functions (DMF). Storicamente, la qualità dei dati era un ripensamento, gestita con script di “sanity check” scritti in fretta. Le DMF offrono un modo dichiarativo per misurare automaticamente lo stato di salute dei dati, come freschezza, unicità o conteggio dei valori nulli.

Invece di scrivere script di validazione personalizzati per ogni tabella, ora puoi definire metriche di qualità come parte dei metadati della tabella. Queste funzionalità di osservabilità integrate e abilitate dall’utente consentono al sistema di segnalare immediatamente dati che non rispettano gli standard di business, permettendoti di individuare i problemi prima che raggiungano applicazioni e utenti a valle.

Valuta la qualità dei tuoi dati con le DMF
Augusto Rosa spiega come le DMF monitorano stato e integrità dei dati. Misura metriche fondamentali come freschezza e conteggi che identificano valori specifici, come duplicati o NULL.

Logica di business: viste semantiche

Infine, l’ascesa delle viste semantiche risolve il problema storico del “gap di definizione” tra ingegneria e C-level. Tradizionalmente, la logica di business era distribuita tra diversi strumenti BI, generando risposte diverse alla stessa domanda, ad esempio “Qual è il nostro tasso di churn?”.

Portando questa logica in un livello semantico, in particolare tramite viste semantiche, i data engineer possono codificare le definizioni di business una sola volta. Che si tratti di dashboard, fogli di calcolo o interfacce di chat basate su AI, tutti attingono alla stessa fonte di verità. Questo trasforma il data warehouse da semplice raccolta di tabelle a base di conoscenza pronta per il business.

Modellazione semantica potenziata dall’AI in pochi minuti
Scopri di più su come organizzazioni come eSentire, HiBob, Simon AI e VTS utilizzano Semantic View Autopilot per garantire che gli agenti AI operino sugli stessi metriche di business affidabili, riducendo al contempo la creazione dei modelli semantici da giorni a minuti.

L’impatto di queste funzionalità non si limiterà a miglioramenti incrementali per il tuo team, ma rappresenta un cambiamento radicale verso una strategia dati più automatizzata, affidabile e allineata al business.

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