Snowflake AI 데이터 클라우드로마이그레이션

Snowflake의 선도적인 AI 데이터 클라우드에서 전체 데이터 생태계를 효율적으로 최신화하세요. 위험이 적고 비용 효율적인 AI 기반 솔루션으로 파이프라인, 데이터 웨어하우스, 애플리케이션, ML 모델 및 BI를 마이그레이션하세요.

FORBES 선정 글로벌 2,000대 기업 중 745곳이 사용하는 SNOWFLAKE*

편의성, 연결성 및 신뢰성을 갖춘 플랫폼 기반의 최신화

완전 관리형 서비스로 데이터 관리를 간소화하세요. 클러스터를 자동으로 관리하고 내장형 거버넌스 및 제로 ETL 협업을 활용하며 지속적으로 성능을 최적화하세요. 또한, 온보딩 및 수동 플랫폼 관리가 줄어들어 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

비용을 절감하고 위험을 줄이는 AI 솔루션을 통한 더 스마트한 마이그레이션

예산 주기로 인한 마이그레이션 지연을 우려할 필요가 없습니다. Snowflake의 편리한 무료 AI 기반 솔루션인 SnowConvert 및 Snowpark Migration Accelerator가 사용자의 속도에 맞춰 마이그레이션을 지원합니다. 또한, Snowflake의 파트너 네트워크를 결합하면 오류를 줄이고 비용과 시간을 절약할 수 있으므로 고객이 지속적으로 데이터에서 가치를 창출할 수 있습니다.

강력하고 유연한 아키텍처에 기반한 미래를 위한 혁신

통합 플랫폼에서 데이터, AI, 앱 및 모델을 활성화하여 기존 데이터로부터 더 많은 비즈니스 가치를 창출하세요. 고급 AI 및 ML과 클라우드 네이티브 아키텍처가 데이터 사일로를 연결하는 데 도움을 주며, 개방형 표준에 대한 Snowflake의 지원을 통해 각 워크로드에 적합한 뛰어난 가성비의 엔진을 선택할 수 있습니다.

어떤 소스에서든 AI 데이터 클라우드로의 마이그레이션 가속화 지원

온프레미스에서 클라우드로 이동하든 클라우드 간에 이동하든 상관없이 Snowflake는 원활한 마이그레이션 여정을 지원합니다.

과제

높은 유지 관리 비용과 충돌에 취약한 시스템이라는 문제와 씨름하던 Travelpass는 견고하면서도 사용하기 쉬운 플랫폼을 찾아 Snowflake를 선택했고, Snowflake 플랫폼은 데이터 거버넌스와 비용 관리 측면에서 안심할 수 있게 해주고, AI의 강력한 기능을 활용하는 데 도움이 되었습니다.

솔루션

Travelpass는 진정한 협력의 이점을 체감했으며, Snowflake Professional Services의 도움을 받아 30TB에 달하는 데이터와 134개의 파이프라인 및 프로세스를 단 6주 만에 원활하게 전환했습니다. Snowflake로 마이그레이션을 완료한 후 Travelpass는 비용이 이전 대비 절반으로 줄었습니다.

Snowflake was pitched as a partnership — and it is a partnership. We have been so happy we made the switch.”

David Webb

Data Architect, Travelpass

과제

미주, 유럽, 아시아 등 세계 각지에 지사를 두고 있는 글로벌 기업인 Pfizer는 모든 비즈니스 단위가 24시간 신속하게 데이터에 액세스하고 공유할 수 있도록 해야 합니다. Snowflake를 도입하기 전에는 이러한 데이터 공유를 위해 데이터 사본, ETL 파이프라인 그리고 번거롭고 시간이 많이 걸리는 일련의 프로세스가 필요했습니다.

솔루션

Pfizer의 모든 비즈니스 단위는 이제 Snowflake의 크로스 리전, 크로스 클라우드 기술 계층인 Snowgrid를 통해 어느 국가에 있든 관계없이 원활하고 안전하게 협업이 가능합니다. 이렇게 원활해진 공유는 글로벌 기업 Pfizer의 비즈니스 연속성을 개선하는 데 기여합니다.

With Snowflake, we now deliver a much better data platform at global scale for less than our legacy data platform.”

John Pastor

Director of Business Technology, Pfizer

과제

Marriott는 Netezza 및 Hadoop의 얼리 어답터로서, IBM BigInsights 플랫폼을 사용했습니다. 이러한 기술 중 다수는 스택을 복잡하게 만들었고, 값비싼 업그레이드 비용 때문에 비용이 많이 들 뿐만 아니라 사용하기도 어려웠습니다.

솔루션

Marriott는 Snowflake를 기반으로 데이터 플랫폼을 간소화한 덕분에 데이터의 투명성 및 제어력을 확보할 수 있었으며, 시장 출시 속도를 높이고, 협업 및 데이터 공유를 개선하고, 총소유비용도 낮출 수 있었습니다.

Users from Marriott have commented on their improved experience with Snowflake. Data that previously took 48 hours to 1 week in Hadoop is now available near-instantly in Snowflake.

과제

CTC(Chicago Trading Company)는 방대한 양의 시장 데이터를 처리하는 데 어려움을 겪으면서 비싼 데이터 전송 비용, 빈번하고 예측 불가능한 처리 실패, 제한적인 비용 가시성 등의 문제에 직면했습니다.

솔루션

CTC는 Snowflake로 마이그레이션하여 데이터 이동 비용을 없애고 지출에 대한 가시성을 확보하며 비용을 54%나 절약했습니다. 이제 엔지니어들은 복잡한 구성 문제를 해결하는 대신 혁신에 집중하고 있습니다. 그 덕분에 CTC는 이전에는 비용이 너무 많이 들어 운영을 중단했던 데이터 파이프라인을 재가동하고 AI 기능을 탐색할 수 있게 되었습니다.

We had so many months of frustration around trying to get to what each job on managed Spark cost. After moving to Snowflake, we immediately got ahead of these cost problems.”

David Trumbell

Head of Data Engineering and Principal Engineer, CTC

과제

Snowflake를 사용하기 전 Business Insider는 BigQuery에서 비용을 예측할 수 없는 문제에 직면했으며 솔루션의 규모를 확장하는 데도 어려움을 겪었습니다.

솔루션

Snowflake로 마이그레이션한 후 Business Insider는 컴퓨팅 및 스토리지 비용을 세밀하게 제어할 수 있게 되었고 그 결과 월별 지출을 23% 절감할 수 있었습니다.

Snowflake really gives us a platform to explore both our own data with analytics and to partner with other data sets that can transform our business"

Zac Shepherd

Director of Engineering, Business Insider

과제

Snowflake를 사용하기 전 WHOOP의 데이터는 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 프로덕션 데이터베이스에 걸쳐 분산되어 있었습니다. WHOOP의 이전 데이터 웨어하우스인 Amazon Redshift는 소규모 데이터 팀이 유지 관리하고 규모를 조정하기에는 비용과 운영 측면에서 부담이 컸습니다.

솔루션

WHOOP는 Snowflake로 전환한 이후, 모든 부서에서 데이터와 인사이트를 더 빠르게 활용할 수 있게 되어 회원의 요구 사항을 보다 신속하게 파악하고 더 정확한 정보를 기반으로 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있게 되었습니다. WHOOP의 데이터 팀은 느린 쿼리 및 인프라 문제 해결에 드는 시간을 줄이고, 대신 전사적으로 데이터 액세스를 확대하는 데 더 많은 시간을 할애하고 있습니다.

Having our data instantly available through Snowflake saves us tens of thousands of dollars per month, which is essential for a company of our size and scale.”

Matt Luizzi

Director of Business Analytics, WHOOP

과제

PGE(Portland General Electric)는 유지 관리 비용이 많이 들고 성능 문제가 있는 레거시 온프레미스 데이터 웨어하우스를 사용하고 있었습니다. 긴밀하게 결합된 시스템 아키텍처는 유연하지 못했고 조직 전체에서 데이터 사본이 급증하는 원인이 되어 스토리지 비용을 높였을 뿐만 아니라 신뢰할 수 있는 데이터 출처를 식별하기 어렵게 만들었습니다.

솔루션

최신 데이터 환경의 필요성을 깨달은 PGE는 Snowflake로 눈을 돌렸습니다. 분리된 스토리지와 컴퓨팅, 제로에 가까운 유지 관리, 마이크로 파티셔닝 지원 그리고 높은 성능 때문에 AWS 기반의 Snowflake AI 데이터 클라우드를 선택했습니다.

Users can access both the modeled and raw data independently. We give them access to the data mart to create their own views and reports. It’s a great self-service model.