「900以上のデータソースにわたって、エンドツーエンドのプロセス全体を15日から1日に徹底して短縮できました。SnowflakeとIcebergを基盤とするレイクハウスのおかげで、すべてを正規化して1か所に集約できました」
—Abhishek Narang氏
Goldman Sachsマネージングディレクター
ユースケース
レイクハウスアナリティクスでチームを強化し、成果を創出
データをその場で接続して、世界トップクラスのパフォーマンスをオープンテーブルフォーマットで実現し、AIと高度なアナリティクスを加速します。
概要
複雑なインフラストラクチャの管理に追われる必要はありません。エンタープライズ対応のアナリティクスとAIをレイクハウスに導入し、組織の意思決定と実行力を強化します。
Snowflakeの単一かつ統合されたプラットフォームは、ほぼすべてのレイクハウスデータに対してガバナンスの効いたアクセスを提供します。これにより、オープンテーブルフォーマットにおいて、迅速で信頼できるインサイト、そして卓越したコストパフォーマンスを実現します。
データをその場で接続
データの移動やコピーといった複雑な作業もなく、さまざまなフォーマットやカタログにわたって、ガバナンスを確保した統合されたデータ資産ビューを取得できます。
イノベーションに注力する
Snowflakeの弾力性のあるエンジンにより、ビジネスロードマップの実現を加速できます。コンピュートと適応型同時実行性を分離することで、手動の介入を必要とせず、常に安定した処理速度を提供します。
意思決定を大幅に強化
ガバナンスの確保されたアナリティクス、AI、データプロダクトを非技術系のユーザーに提供することで、チームのインパクトを拡大できます。
メリット
強力なレイクハウスアナリティクスの 可能性を体験する
あらゆる場所で迅速なデータアナリティクス
単一エンジンのプラットフォームでオープンデータエコシステムを活用した強力なインサイト
複数のカタログ、リージョン、クラウドにまたがる既存のApache IcebergTMテーブルに、追加のコンピュートを必要とせずにアクセスしたり、簡単にテーブルを作成したりできます。
Icebergテーブルに加えて、既存のDeltaやApache Parquetのファイルもクエリできるため、複雑さを伴うことなく、高パフォーマンスで信頼性の高いアナリティクスを実現できます。
Document AIによる非構造化データと、Cortexナレッジ拡張によるAP、Washington Post、Stripeなどの高名なパブリッシャーからの信頼できる外部知識を活用して、インサイトをさらに高度化します。
エンタープライズスピードでの分析
データの場所に関係なく、すべてのデータでAIやBIなどを強化
業界をリードするアナリティクスエンジンをオープンテーブルフォーマットに拡張することで、Apache Icebergテーブルでのクエリパフォーマンスが2倍高速化¶します。
自動的に有効化されるパフォーマンス改善により、価値実現までの時間を短縮し、ワークフローを継続的に合理化します。手動のチューニングは不要です。
- リソース競合なしに複雑な結合やクエリを実行することで、生産性とシステム効率を維持できます。
データの統合
データ活用をすべてのチームにセキュアに拡張
- オープンテーブルフォーマットのセキュアデータシェアリングにより、データサイロを解消してコラボレーションを強化できます。
ネイティブ統合により、ダッシュボードやアプリケーションのSLAを改善できます。
SnowflakeのフルマネージドCortex AIサービスを使用して、AIとMLを活用したインサイトをより迅速に提供できます。
関連リソース
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レイクハウスアナリティクス
よくある 質問
データレイクハウスアナリティクスに対するSnowflakeのアプローチについて、実施中のデータのクエリ、Icebergテーブルの管理、オープンカタログソリューションの使用など、よくある質問をご紹介します。
データレイクハウスとは、何ですか？
データレイクハウスは、さまざまな生データの保存に最適なデータレイクのコスト効率の高いスケーラビリティと柔軟性と、データウェアハウスに通常備わっている堅牢なデータ管理、ガバナンス、高性能アナリティクスの機能を統合します。
Snowflakeの外部に保存されているデータを移動せずに分析するにはどうすればよいですか？
Snowflakeでは、外部クラウドストレージ（Amazon S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storageなど）に直接保存されているデータを分析できます。Snowflakeへの移動やコピーは不要です。これは主に以下を使用して実行します。
- 外部テーブル：既存のクラウドストレージ内のデータファイル（e.g.、Parquet、CSV、JSON）を、Snowflakeのネイティブテーブルのようにクエリできます。
- Icebergテーブル：Apache Iceberg（オープンテーブルフォーマット）を活用して、Snowflakeでデータレイク内のデータをクエリできます。Snowflakeの強力なクエリエンジンを使用しながら、スキーマ進化やTime TravelなどのIcebergの機能を利用できます。
SnowflakeでSnowflakeマネージドIcebergテーブルと外部マネージドIcebergテーブルをクエリする場合の違いは何ですか？
主な違いは、Icebergテーブルのメタデータ（カタログ）とライフサイクルを誰が管理するかにあります。
SnowflakeマネージドIcebergテーブル：Snowflake Horizonカタログは、圧縮などの操作を管理および実行します。これにより、Snowflakeから直接読み取り/書き込みアクセスできるようになり、緊密に統合されたエクスペリエンスが実現します。マルチエンジンの読み取りアクセスでは、これらのテーブルをSnowflake Open Catalogと同期します。
- 外部マネージドIcebergテーブル：テーブルのトランザクションとメタデータは、外部カタログ（e.g.、AWS Glue、またはApache Polaris™などのオープンソースカタログ）によって管理されます。Snowflakeはこれらに接続してクエリを実行します。
HorizonカタログとSnowflake Open Catalogの違いは何ですか？
- Snowflake Horizonカタログは、Snowflakeプラットフォーム内のすべてのデータアセットにわたって統合されたガバナンス、セキュリティ、ディスカバリー機能を提供します。SnowflakeマネージドIcebergテーブルのカタログでもあります。
- Snowflake Open Catalogは、ベンダーニュートラルなオープンソースカタログであるApache Polaris™のためのマネージドサービスです。Apache PolarisとSnowflake Open Catalogは、マルチエンジンのセキュアなアクセス制御と読み取りと書き込みの相互運用性を提供します。
