“Su Snowflake abbiamo creato una data foundation che ci consente di adattarci rapidamente, mantenendo sicuri e privati i dati dei clienti.”
John Saunders
VP of Product, Power Digital
Categoria di prodotto
Snowflake per il Data engineering
Pensa alla qualità dei dati, non al tuning dell’infrastruttura, e prepara i tuoi dati per l’AI. Ora puoi sfruttare tutto il potenziale dei tuoi dati con il data engineering ZeroOps, interoperabilità illimitata e un’AI di livello enterprise.
Casi d’uso
Dal dato grezzo al dato pronto per l’AI
Abilita un trasferimento dati affidabile
Crea, distribuisci e ottimizza più rapidamente le pipeline di dati
- Semplifica l’intero ciclo di vita della pipeline e adotta rapidamente nuove best practice di data engineering, o combinale con i workflow esistenti.
- Democratizza il data engineering con i workflow end-to-end di Snowflake, che includono una serie crescente di funzionalità native e strette integrazioni con standard aperti e tool di data engineering.
Centralizza l’archiviazione dei dati in formato open
Crea o integra il tuo open lakehouse
- Sfrutta standard open source flessibili per creare più rapidamente il tuo open lakehouse, senza rinunciare all’affidabilità e alla sicurezza dell’AI Data Cloud.
- Integra in modo trasparente la tua architettura con i lakehouse esistenti o creane una da zero in formato open lakehouse, eliminando i silos di dati e ottenendo valore più in fretta.
Innova con l’AI
Sfrutta il potenziale dei casi d’uso di AI più avanzati
- Elabora un’ampia gamma di dati non strutturati e semi-strutturati con un’architettura aperta e flessibile.
- Eliminando le complessità del data engineering lungo l’intera pipeline, Snowflake rende sorprendentemente semplice creare applicazioni Gen AI, abilitare agenti AI con flussi di dati in tempo quasi reale e altro ancora.
Esperienza di sviluppo
Gestisci la tua piattaforma dati e AI
- Sviluppa in modo più efficiente con strumenti per la produttività come ambienti di sviluppo nativi, integrazione con Git e viste e avvisi per l’osservabilità.
- DevOps in Snowflake ti consente di semplificare e automatizzare il ciclo di vita dello sviluppo software per tutti i tuoi ambienti Snowflake.
Vantaggi
Definisci nuovi standard per il data engineering
Data engineering Zero Ops
Sviluppa codice e automatizza le pipeline in sicurezza
Rispetta gli SLA sui dati, automatizza le attività ripetitive e ottieni risultati di grande impatto. Pensa ai risultati non all’infrastruttura, e abbatti i costi operativi generali grazie alle funzionalità di data engineering native e all’integrazione con standard aperti come Apache Spark™, Apache Iceberg™, Apache Nifi™, dbt, pandas e altri.
Interoperabilità illimitata
Migliora il TCO, aumenta le prestazioni e riduci il vendor lock-in
Crea senza confini con la piattaforma di data engineering end-to-end Snowflake che interagisce con le tecnologie che già conosci e utilizzi, sia all’interno che all’esterno della piattaforma.
- Agevola il trasferimento dei dati tra sorgenti e destinazioni con Snowflake Openflow, un servizio di integrazione dati aperto, estensibile, gestito e multimodale.
- Semplifica i flussi di lavoro di trasformazione dei dati con dbt Projects su Snowflake.
- Porta il codice vicino ai dati e usa più linguaggi di programmazione grazie a Snowpark.
Metti il turbo all’AI
Mantieni la promessa dell’AI
Consenti agli agenti AI di collaborare, condividere il contesto e prendere decisioni alla velocità della macchina, grazie al supporto per formati strutturati e non strutturati in flussi di dati bidirezionali e in tempo quasi reale.
Con l’integrazione delle funzionalità enterprise di Snowflake in tutta la piattaforma, anche le soluzioni di business più avanzate sono potenziate da un’architettura dati agile, efficiente e affidabile.
“Ora, con meno errori temporanei e una maggiore visibilità in Snowflake, la gestione della piattaforma è molto più semplice ed economica rispetto a Spark gestito.”
David Trumbell
Head of Data Engineering, CTC
Leggi l’esperienza del cliente
- 1a disponibilità dei dati raggiunta ogni giorno e per la 1a volta
- 54% di risparmio sui costi passando da Spark gestito a Snowflake
Risorse
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Prova Snowflake gratis per 30 giorni
- con 400 $ di crediti gratuiti per iniziare
- accesso immediato all’AI Data Cloud
- abilita i tuoi data workload più critici
Data engineering
Domande frequenti
Trova le risposte alle domande più comuni sulle funzionalità di data engineering di Snowflake, dalla creazione di pipeline agli assistenti AI
Snowflake supporta la creazione di pipeline di dati?
Sì, Snowflake fornisce un supporto completo per la creazione di pipeline di dati robuste e scalabili, tra cui il caricamento dati efficiente da varie fonti, funzionalità di trasformazione dati e storage ottimizzato. Snowflake offre anche solide funzionalità di osservabilità e governance, che garantiscono la sicurezza e la facile gestione delle pipeline.
Quali standard open source supporta Snowflake?
I principali standard e tecnologie open source supportati da Snowflake includono Apache Iceberg, un diffuso formato di tabella open particolarmente adatto a data set analitici di grandissime dimensioni. Offriamo anche una solida integrazione con dbt per la trasformazione dei dati, il supporto per Modin per scalare i workflow pandas e potenziare lo sviluppo di data application con Streamlit. Snowflake si integra anche con strumenti come Apache NiFi per l’ingestion di dati.
Quali formati di storage supporta Snowflake?
Snowflake offre diverse funzionalità di archiviazione dati, che supportano un’ampia gamma di formati. È possibile archiviare e analizzare dati strutturati (incluso Apache Parquet), semi-strutturati (come JSON, Avro, XML) e non strutturati (come immagini, video, PDF) in un’unica piattaforma.
Sono disponibili assistenti AI nelle pipeline di dati in Snowflake?
Assolutamente sì. Document AI, per esempio, consente di estrarre preziosi insight dai documenti. Snowflake Copilot è un assistente di codifica che semplifica lo sviluppo di pipeline di dati e applicazioni. Con Snowflake Cortex LLM, accedi a potenti funzioni di AI per eseguire attività come il completamento del testo, la classificazione, l’estrazione, il parsing, la sentiment analysis, la sintesi di testi, la traduzione e la generazione di embedding. Per i dettagli consulta la documentazione sulle funzioni di Snowflake Cortex LLM.
Quali sono i costi di Snowflake per il data engineering?
I due principali fattori di costo sono la capacità di calcolo e lo storage. Per le risorse di elaborazione, Snowflake adotta un modello basato sul consumo. I costi di storage si basano sulla quantità di dati (misurata in terabyte al mese) archiviati in Snowflake. Per informazioni aggiornate e complete sui prezzi e la tabella dei consumi, visita la pagina del pricing Snowflake.
