SNOWFLAKE DATA CLOUD SNOWFLAKE データクラウド

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革新的な仕組みと続々と追加される機能追加により
ビッグデータ特有な課題に対応出来るクラウドサービス基盤

Snowflakeは、ビッグデータの格納や処理を行うための強力な基盤です。

NTTデータニューソンでは、Snowflake が日本リージョンでサービスを開始した直後から、お客様のビッグデータ基盤の構築に携わってきました。

パブリッククラウドの特性を活かした Snowflake の革新的な仕組みにより、当初からその高い性能と安定性を実感しており、利用用途が拡大しても処理速度が落ちることはありませんでした。

現在も Snowflake は、性能向上や新機能の追加が継続的に行われており、ビッグデータ基盤として多くのお客様に自信を持っておすすめできるソリューションです。

データマネージメントコンサルティング
Snowflakeを利用したビッグデータ基盤設計、構築
Snowflakeを利用したビッグデータ基盤の運⽤設計、運用サポート
他のDWH（オンプレ、クラウド）からSnowflakeへの移行業務

特長

特長1 パブリッククラウドの特性を生かした優れたアーキテクチャ

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
特長2 運用・保守作業の負荷低減

ビッグデータ運用では、扱うデータ量が多く、データ保護の為に莫大な費用が必要であると思われます。Snowflake では、ある時点に巻き戻せる機能や１つのゾーン障害に対応した保護機能が標準で提供されています。データは自動的にデータ格納領域（マイクロパーテーション）に分割され、クエリ最適化が自動で行われるため、運用者が監視し続ける必要はありません。また、パブリッククラウドやリージョンの障害対策としては、レプリケーション機能が提供されており、比較的安価に BCP 対策を行うことが可能です。
特長3 データクラウドで実現する様々なデータ共有

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。
特長4 フレキシブルな従量課金

データ分析基盤では、データ収集・データ加工、前処理などのデータパイプラインを自動化させる場合、その為の基盤のリソースは大きく変化し、均一ではありません。
Snowflakeでは、必要なときにだけコンピュートリソース（仮想ウェアハウス）をすぐに起動して処理を行い、終わったら停止するという効率的な運用が可能です。
また、分析者からのアクセスは不定期に増減しますが、負荷状況に応じてリソースを自動スケールアウト、インが可能となり、利用状況に細かく合わせたフレキシブルな課金が可能となっています。
特長5 革新的な新機能提供

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。

期待できる導入効果

投資に応じたスケールアップ。クラウド上でのビッグデータ基盤となるため、当初はスモールスタートとして、徐々にスケールアップすることにより、無駄な投資を抑制することがが可能となります。
増え続けるデータや性能チューニング、リソース管理などの運用負荷低減が可能となります。
企業間によるデータ交換の手間、費用及びリスクを低減、マーケットプレイスも活用する事で分析用データの入手コストの削減が期待できます。

NTTデータニューソンでは、Snowflakeの特性を生かした構築や
データパイプラインの為の開発などを実施いたします。