エージェンティックAI時代の到来で、企業と人材はどう再構築されるのか

ユースケース

データパイプラインのデータパイプライン

データエンジニアは、エンドツーエンドのワークフローによってデータパイプラインの構築、展開、最適化を迅速化し、データエンジニアリングを民主化できます。

概要

Snowflakeでデータパイプラインのライフサイクル全体を合理化

強力なデータ整合性を備えたレジリエントなパイプラインの構築は難しい課題となる場合がありますが、Snowflakeのネイティブ機能と、オープンスタンダードやデータエンジニアリングの実践との緊密な統合により、新しい手法の導入や既存ワークフローとの統合がスムーズになります。

OpenflowとSnowflake上のdbtプロジェクトは、チームが組織全体でコラボレーションし、Snowflake内で直接データエンジニアリングをスケーリングできる直感的なインターフェイスを提供します。

マネージドコンピュートを活用して、インフラストラクチャのチューニングを停止し、高度に最適化された高パフォーマンスのサーバーレス変換とオーケストレーションのオプションを活用できます。

CI/CD、展開の自動化、インフラストラクチャ管理に注力し、開発ライフサイクルを簡素化します。

メリット

SQLパイプラインによるチームのエンパワメント

SQLパイプラインのモジュール化により、多様なSQLスキルを持つユーザーが多数のパイプラインを大規模に確実に実行できるようになり、適応性に優れたデータワークフロー基盤が実現します。
フルマネージドのコンピュートであるSnowflake仮想ウェアハウスを使用して、SQLコードの記述に集中できます。
自動オーケストレーションとダイナミックテーブルによる継続的な増分データ処理により、パイプライン構成を簡素化します。
Snowflakeのネイティブサポートにより、dbtプロジェクトの構築、展開、ガバナンスを実現します。

Pythonパイプラインによる構築とスケーリング

使い慣れたPython構文を使用して、Snowflakeの伸縮性のあるエンジン内で複雑な変換をシームレスに実行できるため、データ移動が不要になり、効率的で大規模なデータ処理が実現します。
Snowparkにより増大するデータ量や処理の需要に、インフラストラクチャのオーバーヘッドなく対処し、強力でスケーラブルなPythonソリューションを提供します。
pandas on Snowflakeでは、使い慣れた構文を使用して柔軟なデータ変換を行うことで、開発の簡素化とスケーリングを実現できます。
Apache Sparkで複雑なデータ変換のパフォーマンス向上とコスト削減を実現します。

自動化の追加

ネイティブのオーケストレーションを使用して、Snowflake上のdbtプロジェクトのスケジュール設定と自動化を実行できます。サードパーティのオーケストレーターを使用することもできます。
最終状態を定義すると、Snowflakeはダイナミックテーブルを使用してリフレッシュを自動的に管理します。
Snowflakeタスクを使用して、スケジュールまたは定義されたトリガーに基づいてコマンドを実行します。
タスクを連鎖させて有向アサイクリックグラフ（DAG）を定義し、より複雑な定期処理をサポートします。
サーバーレスタスクでタスク実行を最適化します。