Caso de uso
Crie melhores pipelines de dados
Democratize a engenharia de dados. Torne os engenheiros de dados mais eficientes para criar, implementar e otimizar pipelines de dados com mais rapidez, empregando fluxos de trabalho completos.
Visão geral
Simplifique todo o ciclo de vida do pipeline de dados com o Snowflake
A criação de pipelines resilientes com integridade de dados avançada possa ser um desafio. Porém, os recursos nativos do Snowflake e as estreitas integrações com padrões abertos e práticas de engenharia de dados facilitam a adoção de novas práticas e a integração com os fluxos de trabalho existentes.
Novos recursos nativos
Os recursos Snowpark Connect, Openflow e dbt Projects do Snowflake fornecem interfaces intuitivas para permitir que as equipes colaborem dentro de suas organizações e ajustem a escala da engenharia de dados diretamente no Snowflake.
Remova sobrecargas operacionais e gargalos de desempenho
Aproveite a capacidade de processamento gerenciada e pare de ajustar a infraestrutura. Em vez disso, confie em opções de orquestração e transformações de alto desempenho, altamente otimizadas e sem servidor.
Automatize o desenvolvimento
Simplifique o ciclo de vida do desenvolvimento, com ênfase em CI/CD, automação de implementação e gerenciamento de infraestrutura.
Benefícios
Desenvolvimento e orquestração com SQL e Python no Snowflake
Equipes mais eficazes com pipelines de SQL
Reduza a sobrecarga dos engenheiros de dados com pipelines de dados acessíveis em SQL
- A modularidade dos pipelines SQL permite que usuários com diferentes níveis de conhecimento de SQL executem vários pipelines em escala e com confiança, criando uma base adaptável para o fluxo de trabalho de dados.
- Concentre-se na criação de código SQL graças à capacidade de processamento totalmente gerenciado dos warehouses virtuais do Snowflake.
- Simplifique a configuração do pipeline com orquestração automática e processamento de dados contínuo e incremental com Dynamic Tables.
- Crie, implemente e governe dbt Projects com suporte nativo no Snowflake.
Desenvolvimento e ajuste de escala com pipelines Python
Execute Apache Spark e crie pipelines de nível corporativo
- Melhore o desempenho e reduza os custos de transformações complexas de dados no Apache Spark.
- Use a capacidade de processamento do Snowpark para executar código UDF, Apache Spark Dataframe, SparkSQL já existentes.
- Agilize o desenvolvimento usando a bem conhecida sintaxe Python.
- Gerencie volumes cada vez maiores de dados e demandas de processamento sem sobrecarga de infraestrutura, oferecendo uma solução poderosa e com escalabilidade.
- Empregue pandas no Snowflake para simplificar e ajustar a escala de desenvolvimento usando essa sintaxe familiar para transformações flexíveis de dados.
Adicione automação
Orquestre pipelines de dados
- Agende e automatize dbt Projects no Snowflake com orquestração nativa ou use um orquestrador de terceiros.
- Defina o resultado final e, de modo automático, o Snowflake gerencia as atualizações por meio de Dynamic Tables.
- Execute comandos em um cronograma ou acionadores definidos com Snowflake Tasks.
- Combine tarefas, definindo um gráfico direcionado acíclico (DAG) para dar suporte a processamento periódico mais complexo.
- Otimize a execução de tarefas com Serverless Task.
Recursos
Comece a criar e a orquestrar pipelines no Snowflake
Por onde começar
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- US$ 400 de crédito para começar a usar a plataforma de forma gratuita.
- Acesso imediato ao AI Data Cloud.
- Potencialize suas principais cargas de trabalho de dados.
Pipelines de dados
Perguntas frequentes
Aprenda a criar e a gerenciar pipelines de dados de forma eficaz no Snowflake. Descubra os tipos para os quais há suporte, aprenda técnicas eficientes de tratamento de dados e muito mais.
