Especialistas en Snowflake

Snowflake es una plataforma de datos en la nube (data cloud) única e integrada ofrecida as a Service que combina la potencia del data warehousing con la flexibilidad de las plataformas de Big Data y la elasticidad en la nube. Esta es una de las principales diferencias entre Big Query y Snowflake, que es compatible con los principales proveedores de servicios cloud (AWS, Microsoft Azure y Google Cloud).

Su objetivo es ayudar a las organizaciones de todos los tamaños a liberarse de las limitaciones de software y hardware convencionales. Se usa para la carga y consolidación de repositorios de información de múltiples fuentes en un destino centralizado, así como para el procesamiento, el análisis y la consulta de los datos.

Sus ámbitos de aplicación son: almacenamiento de datos (Data Warehouse), lagos de datos (Data Lake), ingeniería de datos, ciencia de datos, desarrollo de aplicaciones de datos e intercambio y consumo de datos compartidos de forma segura.

Snowflake es una arquitectura de datos compartidos multiclúster creada específicamente para la nube que ofrece el rendimiento, la escalabilidad, la elasticidad y la simultaneidad que necesitan las empresas para cargar, integrar, analizar y compartir datos de forma segura con facilidad.

Ha sido diseñada principalmente para resolver el problema de los silos de datos. Cuando los datos están atrapados en diferentes silos departamentales o bases de datos, resulta difícil unirlos, aumentarlos e integrarlos. Además, se pierde mucho tiempo a la hora de intentar movilizarlos. En consecuencia, el valor de los datos en términos de calidad y velocidad disminuye.

Esta plataforma impulsa y proporciona acceso a un repositorio común de datos en la nube, incluyendo niveles de almacenamiento, procesamiento y servicios globales separados físicamente, pero integrados de forma lógica. De esta manera, hace posible las cargas de trabajo de datos más críticas desde una única plataforma.

La plataforma Snowflake ha ido ganando impulso en los últimos años por las múltiples ventajas que ofrece:

• Plataforma única con muchas cargas de trabajo. Ofrece una arquitectura de datos compartidos multiclúster creada para la nube que permite a los distintos equipos trabajar en los mismos datos de forma simultánea sin afectar al rendimiento.
• Solución de datos global. Sintetiza la complejidad de la infraestructura y evita los silos de datos para permitir ejecutar la solución de datos en varias nubes y regiones, obteniendo una única experiencia consistente.
• Rendimiento y escalabilidad ilimitados. Adapta su capacidad para admitir un volumen de datos y un número de usuarios prácticamente ilimitados, así como cargas de trabajo simultáneas. Todo ello sin reducir el rendimiento.
• Acceso seguro y gobernado a los datos. Capacita a los usuarios para que compartan datos de forma segura y gobernada entre los departamentos y las unidades de negocio, o externamente con clientes, proveedores y socios comerciales.
• Mantenimiento prácticamente nulo. Requiere poco mantenimiento en comparación con otras soluciones, ya que cuenta con funciones como escalado automático, suspensiones automáticas o cargas de trabajo de big data.

Un Data Cloud es una plataforma que facilita la migración del ecosistema de información de una empresa y los datos corporativos a la nube desde repositorios y data centers tradicionales on-premise. Las organizaciones los utilizan para obtener intercambios de datos flexibles, lo que les permite adoptar decisiones empresariales más informadas.

Gracias a las plataformas de datos en la nube, es posible gestionar y consultar los datos desde cualquier ubicación, ya sea en remoto o localmente. En ellas, los datos se almacenan en clústeres que se pueden ampliar o reducir a medida que se producen cambios en las necesidades de la empresa en relación con los datos y el análisis.

Tanto el Data Lake (lago de datos) como el Data Warehouse (almacén de datos) se utilizan para el almacenaje de big data, pero se diferencian en aspectos como los siguientes:

Estructura y finalidad de los datos

Un Data Lake es un conjunto de datos en bruto que no tienen una finalidad definida, mientras que un Data Warehouse es un depósito de datos estructurados y filtrados que ya han sido procesados para cumplir un propósito concreto.

Flexibilidad

En un Data Lake es mucho más fácil hacer cambios en la configuración, ya que, al no tener estructura, es mucho más flexible. Por el contrario, en los sistemas Data Warehouse, como implican numerosos procesos empresariales, es más complejo y conlleva más tiempo.

Usuarios

El análisis de los datos de un Data Lake está destinado a Data Scientists, que se encargan de estructurar la información y de prepararla para su análisis. Sin embargo, en un Data Warehouse, la información puede ser manejada por un público más amplio, como usuarios de negocio.

Seguridad

La seguridad de un Data Warehouse es mucho mayor que la de un Data Lake, donde los datos no están tan protegidos.

En hiberus somos Services Partner Select de Snowflake y contamos con un equipo certificado en la plataforma que tiene una gran experiencia en el desarrollo de estrategias de datos. Todos nuestros profesionales están formados en el curso Snowflake PDP (Partnership Development Program) Invest del sur de Europa y se siguen formando internamente para conocer las últimas actualizaciones disponibles del producto.

Todo ello nos convierte en el mejor aliado para ayudarte a diseñar, migrar, implantar y sacar el máximo partido de las soluciones Snowflake más adecuadas para tu negocio.