Las organizaciones necesitan cada vez más plataformas de datos capaces de dar soporte a la analítica, la ingeniería de datos, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el intercambio de datos sin mantener una infraestructura independiente para cada carga de trabajo. Snowflake ha desarrollado su plataforma en torno a este modelo más amplio y la presenta como una AI Data Cloud que combina almacenamiento, procesamiento, analítica, gobernanza, colaboración y capacidades de IA.

Snowflake ofrece un entorno totalmente gestionado en el que las organizaciones pueden reunir información estructurada, semiestructurada y no estructurada. Su arquitectura separa el almacenamiento del cómputo, lo que permite escalar las cargas de trabajo analíticas según la demanda.

La plataforma también ha ido más allá del almacén de datos en la nube tradicional. Entre sus capacidades actuales figuran la analítica interactiva, las cargas de trabajo de tipo lakehouse, la IA conversacional, el aprendizaje automático, las aplicaciones de datos, el intercambio de datos y la compatibilidad con formatos de tabla abiertos como Apache Iceberg.

¿Qué es Snowflake?

Snowflake funciona como "una plataforma de datos en la nube diseñada para ofrecer un entorno centralizado en el que almacenar, procesar, analizar y compartir datos".

La plataforma admite múltiples tipos de datos y cargas de trabajo, como la analítica SQL tradicional, la ingeniería de datos, la ciencia de datos, el aprendizaje automático, la inteligencia de negocio y las aplicaciones de IA. Snowflake opera en los principales entornos de nube y se ofrece como servicio gestionado, lo que reduce la necesidad de que las organizaciones mantengan por sí mismas la infraestructura de base de datos subyacente.

Más que funcionar únicamente como almacén de datos, Snowflake se posiciona cada vez más como una plataforma de datos e IA de alcance más amplio.

Principales funciones de Snowflake Data Cloud

Almacenamiento y procesamiento de datos en la nube

Snowflake separa el almacenamiento de datos de los recursos de cómputo. Las organizaciones pueden almacenar la información de forma centralizada y, al mismo tiempo, crear recursos de cómputo independientes para distintas cargas de trabajo.

Esta arquitectura permite a los equipos escalar el procesamiento según las necesidades de cada carga de trabajo. Por ejemplo, una organización puede mantener cargas separadas de analítica, informes, ingeniería de datos y ciencia de datos sin obligar necesariamente a que todos los procesos compitan por los mismos recursos de cómputo.

Snowflake también gestiona automáticamente muchas tareas de infraestructura propias de una plataforma de datos tradicional, como el aprovisionamiento de infraestructura, el mantenimiento del software y el escalado.

Datos estructurados, semiestructurados y no estructurados

Snowflake admite datos estructurados y semiestructurados, además de nuevas cargas de trabajo con información no estructurada.

Las organizaciones pueden trabajar con formatos como JSON y otros datos semiestructurados, e incorporar también documentos, imágenes y otros archivos a sus flujos de trabajo analíticos y de IA.

Esta compatibilidad más amplia permite a las organizaciones utilizar un entorno común en lugar de mantener sistemas completamente separados para cada tipo de información.

Cómputo elástico

Snowflake utiliza almacenes virtuales y otros servicios de cómputo para procesar las cargas de trabajo.

Pueden emplearse almacenes de distintos tamaños según las necesidades de cada carga, y las organizaciones pueden suspender el cómputo cuando no se necesita. El modelo de consumo de Snowflake mide el cómputo en créditos, lo que permite a los clientes escalar el uso de recursos en función de la demanda.

Este modelo puede resultar útil para organizaciones con cargas de trabajo variables, aunque conviene supervisarlo con atención, ya que el consumo de cómputo repercute directamente en los costes.

Snowflake para analítica

La analítica es una de las cargas de trabajo centrales de Snowflake.

La plataforma admite análisis basados en SQL, consultas interactivas, paneles, informes, analítica avanzada y exploración de datos. La oferta analítica actual de Snowflake incluye también capacidades específicas para cargas de alta concurrencia y baja latencia mediante Interactive Tables e Interactive Warehouses.

Las organizaciones pueden utilizar Snowflake como base analítica bajo sus herramientas de inteligencia de negocio, manteniendo los datos centralizados y gobernados.

Inteligencia de negocio

Snowflake puede servir como base de datos para plataformas de BI y aplicaciones analíticas.

Las organizaciones pueden conectar herramientas de visualización e informes a Snowflake, de modo que analistas y usuarios de negocio trabajen con datos centralizados. Snowflake ofrece además capacidades nativas como hojas de trabajo, notebooks y otras interfaces para explorar la información.

Esta arquitectura permite a las empresas separar la base de almacenamiento y análisis de la capa de visualización cuando eso encaja con su entorno tecnológico.

Snowflake Horizon y gobernanza de datos

La gobernanza cobra cada vez más importancia a medida que las organizaciones consolidan más datos y cargas de trabajo de IA en una única plataforma.

Snowflake Horizon ofrece controles de acceso basados en roles y gestión del cumplimiento normativo, con etiquetado de objetos, políticas de enmascaramiento, linaje y otros controles para administrar el acceso a los datos y el cumplimiento.

Snowflake proporciona también un catálogo para descubrir y gobernar la información en distintos entornos de datos.

Estas capacidades pueden ayudar a las organizaciones a establecer políticas coherentes y, al mismo tiempo, permitir que distintos departamentos utilicen datos compartidos para analítica e IA.

Snowflake e IA

Snowflake ha ampliado considerablemente su plataforma hacia la inteligencia artificial.

La plataforma incluye Cortex AI para el análisis multimodal, con capacidades para analizar texto, imágenes y otra información multimodal, y para acceder a grandes modelos de lenguaje mediante SQL y API. Las organizaciones también pueden crear aplicaciones y agentes de IA sin que los datos salgan del entorno de seguridad de Snowflake.

Snowflake ofrece asimismo capacidades de IA orientadas a los usuarios de negocio. Su plataforma actual incluye Snowflake Intelligence, diseñada para ofrecer interacciones conversacionales y contextuales con los datos empresariales, lo que extiende la funcionalidad a los usuarios de negocio más allá del personal técnico.

Estas capacidades hacen que Snowflake pase de ser una plataforma utilizada principalmente por ingenieros de datos y analistas a un entorno más amplio en el que los usuarios de negocio pueden interactuar con la información de la organización mediante IA.

Aprendizaje automático y ciencia de datos en Snowflake

Snowflake da soporte a flujos de trabajo de aprendizaje automático mediante Snowpark, Snowpark ML y otras capacidades de ciencia de datos relacionadas.

Snowpark permite a desarrolladores y científicos de datos trabajar con lenguajes como Python mientras procesan los datos dentro de Snowflake. Snowpark ML proporciona herramientas para desarrollar y desplegar modelos de aprendizaje automático sin que los datos salgan del perímetro de gobernanza de la plataforma.

Estas capacidades pueden respaldar casos de uso como la previsión, la clasificación, la analítica de clientes, la detección de anomalías y otras aplicaciones predictivas.

La estrategia actual de AI Data Cloud de Snowflake incluye también capacidades de ciencia de datos basadas en agentes, diseñadas para ayudar a los usuarios técnicos en sus flujos de trabajo analíticos y de aprendizaje automático.

Snowflake y Apache Iceberg

Snowflake admite cada vez más las arquitecturas de datos abiertas a través de Apache Iceberg.

Las organizaciones pueden usar Snowflake con tablas Iceberg y otros formatos de tabla abiertos, de modo que los datos sigan siendo interoperables con múltiples motores y entornos analíticos. Snowflake también ha ampliado su compatibilidad con motores externos y el acceso gobernado a los datos de Iceberg.

Este enfoque puede resultar útil para las organizaciones que desean aprovechar la analítica gestionada y la gobernanza de Snowflake sin renunciar a una mayor interoperabilidad en todo su ecosistema de datos.

Intercambio de datos y Marketplace

Snowflake ofrece capacidades para compartir datos entre organizaciones sin necesidad de recurrir a las transferencias tradicionales basadas en archivos.

Snowflake Marketplace permite a los clientes descubrir y acceder a productos y servicios de datos de terceros. Snowflake admite también Native Apps, que pueden ejecutar código de aplicación dentro del entorno de Snowflake del cliente sin mover sus datos.

Estas capacidades pueden facilitar el enriquecimiento con datos externos, la colaboración entre organizaciones y las aplicaciones construidas en torno a información empresarial compartida.

Snowflake para distintas funciones empresariales

  • Finanzas: los equipos financieros pueden utilizar Snowflake como base centralizada para informes financieros, previsiones, análisis de rendimiento y conjuntos de datos relacionados con el riesgo.
  • Marketing: los departamentos de marketing pueden combinar datos de clientes, campañas, publicidad y comportamiento para la segmentación y el análisis de resultados.
  • Ventas: los equipos comerciales pueden usar información centralizada de clientes e ingresos para analizar el pipeline, las cuentas, los territorios y el rendimiento.
  • Operaciones: los equipos de operaciones pueden analizar grandes volúmenes de datos operativos, supervisar el rendimiento y crear modelos predictivos.
  • Ciencia de datos: los científicos de datos pueden utilizar Snowpark y las capacidades de aprendizaje automático para desarrollar modelos predictivos sin trasladar los datos a un entorno independiente.

Precios de Snowflake

Snowflake utiliza un modelo de precios basado en el consumo en lugar de una suscripción fija a la plataforma. Los clientes pagan principalmente por cómputo, almacenamiento y, cuando corresponde, transferencia de datos, y el uso de cómputo se mide en créditos.

Snowflake ofrece actualmente varias ediciones: Standard, Enterprise, Business Critical y Virtual Private Snowflake. Las ediciones superiores añaden capacidades como el cómputo multiclúster, una gobernanza más granular, conectividad privada y funciones adicionales de seguridad o aislamiento.

El almacenamiento se cobra según el volumen de datos comprimidos almacenados, mientras que los costes de cómputo dependen de los recursos que consumen las cargas de trabajo.

Como el consumo varía considerablemente según la carga de trabajo, las organizaciones deben evaluar el volumen de consultas previsto, el tamaño de los almacenes, las necesidades de almacenamiento, el movimiento de datos y el uso de IA al estimar el coste total.

Cómo evalúan las empresas Snowflake

Las organizaciones que se plantean adoptar Snowflake pueden analizar varios aspectos:

  • Arquitectura de datos: determinar qué bases de datos, aplicaciones, archivos y fuentes externas deben consolidarse.
  • Analítica: evaluar el rendimiento de SQL, la integración con herramientas de BI, las cargas interactivas y las necesidades de informes.
  • IA y ML: considerar los requisitos de Cortex, Snowpark ML, agentes de IA y análisis multimodal.
  • Gobernanza: revisar los controles de acceso, el enmascaramiento, el linaje, la catalogación y los requisitos de cumplimiento.
  • Datos abiertos: determinar si Apache Iceberg o la interoperabilidad entre varios motores son importantes.
  • Intercambio de datos: considerar las necesidades de productos de datos externos, colaboración y Native Apps.
  • Gestión de costes: modelar el consumo de cómputo, almacenamiento, transferencia y servicios serverless con las cargas de trabajo previstas.
  • Escalabilidad: valorar los volúmenes de datos, usuarios, concurrencia y cargas analíticas futuros.

Reflexiones finales

Snowflake ha evolucionado de almacén de datos en la nube a una AI Data Cloud más amplia que da soporte a la analítica, la ingeniería de datos, el aprendizaje automático, las aplicaciones, el intercambio de datos y la inteligencia artificial.

La separación entre almacenamiento y cómputo, la infraestructura gestionada, las capacidades de gobernanza y la compatibilidad con múltiples tipos de datos constituyen una base sólida para grandes entornos analíticos. Las capacidades más recientes, como Cortex AI, Snowflake Intelligence, la analítica interactiva y Apache Iceberg, extienden aún más la plataforma hacia la IA y las arquitecturas de datos abiertas.

Para las organizaciones que evalúan Snowflake, las consideraciones más importantes son la arquitectura de datos, las necesidades analíticas, la gobernanza, las cargas de trabajo de IA, la interoperabilidad, la escalabilidad y los costes basados en el consumo.

Referencias