Snowflake: a plataforma que revoluciona a engenharia de dados
- dataside
- 21 de out.
- 4 min de leitura
Na era dos negócios baseados em dados, a velocidade e a confiabilidade do pipeline de dados são fatores críticos para a competitividade.
No entanto, muitas empresas ainda enfrentam gargalos causados por arquiteturas complexas, lentas e caras de manter.
A Snowflake AI Data Cloud surge como uma solução moderna e unificada que permite ingerir, transformar e entregar dados facilmente, eliminando silos e simplificando a infraestrutura.
Com ele, times de engenharia de dados conseguem se concentrar em gerar insights e não em gerenciar servidores.
Quer saber mais? Olha só tudo que vamos abordar nesse conteúdo:
Mas antes, você deseja implementar Snowflake e outras soluções escalonáveis e tecnológicas para a sua empresa, mas não sabe por onde começar?
A Dataside é uma consultoria especializada em dados, inteligência artificial e negócios, que apoia empresas em sua Jornada de Dados com foco em confiabilidade, agilidade e decisões mais estratégicas.
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Qual o foco principal da Snowflake?
A Snowflake é uma plataforma de dados em nuvem que tem como foco central o data warehouse escalável e inteligente, projetado para transformar o modo como empresas armazenam, processam e analisam informações.
Com arquitetura multicluster compartilhada, a plataforma separa computação e armazenamento, o que permite executar múltiplas cargas de trabalho ao mesmo tempo, sem perda de desempenho.
Essa estrutura garante que diferentes times possam consultar ou transformar dados de forma independente, mantendo tudo centralizado e seguro.
Um dos grandes diferenciais da Snowflake está na sua integração nativa com inteligência artificial e machine learning.
A plataforma facilita o uso de dados para treinar modelos, criar pipelines automatizados e gerar insights em tempo real, tudo dentro de um ecossistema único.
Além disso, o Snowflake oferece suporte completo a dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, incluindo formatos como JSON, Parquet e XML.
Isso possibilita integrar informações de diversas fontes e garantir que elas estejam sempre atualizadas e preparadas para análise.
Com armazenamento elástico e automático compatível com AWS, Azure e Google Cloud, a Snowflake entrega alta disponibilidade, governança integrada e escalabilidade instantânea, ajustando recursos conforme a demanda do negócio.
Em resumo, o foco da Snowflake é unificar dados e inteligência artificial em uma única plataforma, permitindo que as empresas avancem de forma ágil e segura em direção a uma cultura realmente data-driven.
Por que o Snowflake supera as arquiteturas legadas? As arquiteturas tradicionais de dados sofrem com múltiplas ferramentas, integrações manuais e lentidão no processamento, o que limita a agilidade dos times. O Snowflake resolve esses problemas ao oferecer uma plataforma centralizada, com clusters independentes e escaláveis sob demanda, que garantem alto desempenho e eliminam a contenção de recursos. Além disso, a plataforma unifica os dados e permite compartilhamento seguro, reduzindo duplicações e inconsistências. Sua automação e otimização nativas diminuem custos de manutenção e viabilizam processamento em tempo real e pipelines contínuos, entregando insights atualizados para decisões mais rápidas e assertivas. |
O que é Snowflake SQL?
O Snowflake SQL é o coração da plataforma. Baseado no padrão ANSI SQL, ele amplia as possibilidades com recursos avançados de automação, processamento e integração, tornando o trabalho de engenheiros e analistas mais ágil.
Entre suas principais funcionalidades estão:
Procedimentos armazenados: automatizam tarefas rotineiras com JavaScript e SQL, reduzindo erros e tempo de execução;
Funções externas (External Functions): integram o Snowflake a serviços externos, como APIs, AWS Lambda e modelos de machine learning;
UDFs (User-Defined Functions): permitem criar funções personalizadas em Java para executar lógicas complexas diretamente no Snowflake;
Streams e Tasks: capturam e processam dados alterados (Change Data Capture) de forma automática e contínua;
Snowpark API: oferece programabilidade avançada em linguagens como Scala e Java, eliminando a necessidade de clusters externos.
Esses recursos tornam o Snowflake um ambiente de transformação de dados robusto, que combina simplicidade, performance e governança.
O que é a estrutura Snowflake?
A estrutura Snowflake é uma arquitetura de dados compartilhada multicluster, desenhada para fornecer desempenho, escalabilidade e colaboração global.
Ela se apoia em três camadas principais:
Camada | Descrição | Destaque |
Armazenamento | Onde os dados ficam centralizados, criptografados e micro particionados automaticamente. | Suporte a dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. |
Computação (Virtual Warehouses) | Ambientes independentes que executam consultas e transformações. | Escalabilidade sob demanda, sem afetar outras cargas. |
Serviços de Nuvem | Gerencia autenticação, segurança, metadados, otimização e controle de acesso. | Governança e segurança centralizados. |
Essa arquitetura permite que diferentes áreas da empresa trabalhem sobre o mesmo conjunto de dados em tempo real, com isolamento completo entre tarefas.
Além disso, o Snowflake Secure Data Sharing possibilita o compartilhamento de dados entre clouds e regiões sem cópias, garantindo integridade e velocidade.
Como a Dataside pode ajudar sua empresa a implementar o Snowflake
Implementar o Snowflake vai muito além de adotar uma nova ferramenta: trata-se de criar uma cultura data-driven sustentável e escalável.
A Dataside, especialista em engenharia de dados e inteligência artificial, ajuda empresas a extrair o máximo valor da plataforma Snowflake, desde a arquitetura inicial até o uso estratégico dos dados.
Com a Dataside, sua empresa pode:
Projetar uma arquitetura de dados moderna com pipelines automáticos e governança integrada;
Integrar fontes diversas via Kafka, Snowpipe e APIs;
Implementar processos ELT inteligentes com Streams, Tasks e Snowpark;
Capacitar equipes em Snowflake SQL e boas práticas de governança de dados;
Garantir segurança, escalabilidade e performance em todos os fluxos de informação.
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