随着对物联网技术的依赖增加，以及组织不断认识到利用数据做出业务决策的好处，可用数据量将出现巨大激增。据 IDC 称，预计到 2025 年，合并后的数据圈将从 2018 年的 33 泽字节增加到 175 泽字节。 [1] 由于这种天文数字的增长，数据工程师将在收集、策划和管理这一巨大数据流方面承担更大的责任的信息。为此，许多数据工程师正在利用专门设计的工具来帮助他们收集和有效利用数据。 Snowflake 凭借其令人印象深刻的处理大量数据的能力，成为了这项工作中潜在的游戏规则改变者。
本文将探讨 Snowflake 在数据工程中的作用，包括它如何彻底改变数据工程流程以及可以从利用该平台获得潜在收益的各个行业。
什么是Snowflake？
Snowflake 是一个基于云的平台，在数据管理方面提供无与伦比的灵活性。借助 Snowflake 数据云，您可以无缝访问大量数据、尖端工具以及各种应用程序和服务。您还可以使用该平台发现和共享数据、统一数据孤岛以及运行各种分析工作负载。
Snowflake 如何简化数据工程流程？
数据工程作为一种实践，是创建数据管理系统的过程。收集的大部分数据用于分析和数据科学应用，包括机器学习模型的开发。
为了充分发挥作用，数据工程师利用数据管道来摄取、处理、分析和存储数据。数据管道还为组织提供了一种简单的方法，可以将收集到的数据聚合到单个视图中，以便可以实时分析数据，以制定有效的、数据驱动的决策。
不幸的是，运行有效的数据管道需要大量资源。因此，任何使用有限计算资源的组织都必然会在其数据管道中遇到多个瓶颈，这可能会对下游的数据集成和消费产生负面影响。
另一方面，Snowflake 提供无与伦比的性能和可扩展性，使组织能够简化其数据管道。它还将复杂的分析、数据共享任务和数据湖结合到与所有主要云服务兼容的易于管理的服务中。
Snowflake 中的数据转换
ETL和ELT是数据集成中最常用的两种方法。他们概述了准备数据进行分析和进一步处理的各种程序，以提供可行的业务见解。 [2]
在 ETL 中，数据被提取、转换并加载到数据共享平台。相反，在 ELT 中，数据在转换之前首先被提取和加载，这使得这两种方法都适合不同的应用程序。
该平台支持这两个过程，该平台还结合了各种数据集成工具，进一步简化了流程。
除了 ETL 和 ELT 工具之外，Snowflake 还为数据工程和转换提供了其他可能性。
他们包括：
使用增量视图
增量视图涉及使用多个堆叠视图创建实时转换管道。通过将复杂的管道分解为更小的阶段并将中间结果写入瞬态表，组织可以有效地使其管道易于测试和调试。这种方法还可以提高管道的性能。
在 Snowflake 上使用 Spark 和 Java
相当长一段时间以来，组织主要依赖 Databricks 集群来运行 SparkSQL 作业。但得益于最近发布的 Snowpark API，组织现在可以利用Virtual Studio、Scala、Jupyter Notebooks和
Snowpark API 使 Spark DataFrame 能够自动转换并作为 Snowflake SQL 执行，从而提供了更广泛的替代方案来转换各种部署环境中的数据，而无需处理支持外部集群的额外费用和复杂性。
使用流和任务
Snowflake Streams 在平台内提供了一种高效、简单的简单变更数据捕获 (CDC) 方法。与 Snowflake Tasks 结合使用时，Stream 可以促进近乎实时的数据处理。
本质上，Snowflake Tasks 提供了一个可靠的时间表来定期更改新接收的数据，而 Snowflake Stream 则维护一个稳定的指针来记录已处理的数据。这显着简化了数据处理操作，同时确保 Snowflake 自动控制所有计算资源。最终，这可以帮助组织根据需要扩大或缩小规模，而无需维护虚拟仓库。
哪些行业可以从 Snowflake 中受益？
事实上，每个部门的每个组织都有一定程度的数据处理要求。因此，大多数依赖利用大量数据的组织都可以从 Snowflake 数据云平台中受益。
可以从利用该平台中受益匪浅的一些最著名的行业包括：
金融领域
Snowflake 可以帮助银行和金融领域的其他主要参与者构建互联数据生态系统，简化数据访问、协作和人工智能解决方案的部署。最终，这可以帮助金融部门的组织将其关键金融服务、数据提供商、关键服务提供商和著名的解决方案合作伙伴整合到一个统一的平台中，从而促进无缝服务交付并加强协作。
制造业
全球智能制造市场预计将以 17.2% 的复合年增长率增长，到 2028 年将达到 2410 亿美元，而 2023 年为 1080 亿美元。 [3] 通过利用 Snowflake，制造业组织可以将其数据与人工智能驱动的解决方案集成为智能制造提供动力，提高供应链绩效，并从互联产品中创造价值。
此外，通过提供弹性多集群计算和优化的存储功能，Snowflake 还可以使制造商能够容纳从各种运营中收集的大量数据，以提供运营的全面视图并优化制造实践。
除了金融和制造业之外，其他可以从在数据工程实践中利用 Snowflake 受益的行业包括：
- 广告、媒体和娱乐
- 公共部门
- 零售和消费品
- 科技行业
- 医疗保健和生命科学领域，以及
- 电信部门
数据工程是任何利用数据优化运营和获取洞察的组织的命脉。然而，传统的数据工程工具受到计算能力和存储容量的严重限制，促使组织寻求更高效的基于云的解决方案。
在这方面，Snowflake 因其令人印象深刻的可扩展性、灵活性以及与多种数据转换和处理工具的集成而成为数据工程应用程序的顶级竞争者。
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