Snowflake データクラウド

Snowflake は、完全なクラウドベースのデータウェアハウスで、コンピュートとストレージを分離しています。インフラ管理（パッチ適用、アップグレード、テーブルバックアップ（TimeTravel 機能により初期設定で 1日分のテーブルバックアップが可能）など）が不要で、スケーラビリティや可用性が高く、柔軟にリソースを拡張できます。

これにより必要に応じてリソースを自動的にスケールアップ／ダウンできるため、コスト効率が高く、パフォーマンスも最適化されます。AWS、Azure、Google Cloudといった複数のクラウドに対応しているため、企業は自社のクラウド戦略に合わせて柔軟に選択することができす。また、異なるクラウドで動作する Snowflake 間でもデータ共有が可能で、ベンダーロックイン^※を回避できます。

さらに Iceberg 形式のデータを活用することで Snowflake, Databricks, Redshift 等の多数のエンジンで共有することが可能です。

※ベンダーロックイン：導入ベンダーの環境変更が難しく、既存ベンダーの環境を利用し続けないといけない状態になること

ビッグデータの活用においては、データそのものの価値が非常に重要です。
しかし、最近の多様化するビジネス環境に対応するためには、自社だけで必要なデータをすべて集めるのは難しく、効率的とは言えません。

Snowflake アーキテクチャではデータをコピーする事なく企業を超えて安全にデータ共有が可能です。また、多くのSaaSベンダーが Snowflake データマーケットプレイスにてデータセットを提供しており、簡単な手続きにより、そのデータにアクセスする事が可能です。Snowflake のデータクラウドでは世界中でデータの繋がりが広がっています。

Snowflake は、クラウドデータプラットフォームとして常に革新的な機能をリリースし続けており、ユーザーのデータ活用をより柔軟かつ強力に支援しています。これらの新機能は、パブリックプレビューとして先行公開され、誰でも試すことができるのが特徴です。

2025年8月現在の主な注目のパブリックプレビュー機能を紹介します。

1. dbt Projects on Snowflake
Snowflake 上で直接 dbt Core プロジェクトを作成・実行・管理できる機能が登場しました。
・Snowsight の Workspace 上で dbt プロジェクトを構築可能。
・Git 連携や CI/CD との統合も視野に入れた設計。
・SQL ベースでのスケジューリングや実行が可能。
・dbt Cloud を使わずに、Snowflake内で完結する開発・運用が可能。
この機能により、データ変換処理の内製化と効率化が大きく進みます。

2. Snowflake Cortex（生成AI関連機能）
Snowflake Cortex は、生成AI を SQL や REST API を用いて簡単に活用できるプラットフォームです。
・業界トップクラスの LLM（大規模言語モデル）を Snowflake 上で直接利用可能。
・ベクトル検索や感情分析など、高度な AI分析を SQL で実現。
・Microsoft Teams との統合や、オブジェクト説明の自動生成など、業務アプリケーションとの連携も強化。
これにより、データ分析とAIの融合が加速し、非エンジニアでも高度な分析が可能になります。

Snowflake アーキテクチャではデータをコピーする事なく企業を超えて安全にデータ共有が可能です。また、多くのSaaSベンダーが Snowflake データマーケットプレイスにてデータセットを提供しており、簡単な手続きにより、そのデータにアクセスする事が可能です。Snowflake のデータクラウドでは世界中でデータの繋がりが広がっています。