Maximize o valor do seu investimento na Snowflake
Otimize o desempenho, reduza os custos e crie ecossistemas de dados prontos para IA com modelos acionáveis, estruturas de governança e ferramentas automatizadas adaptadas para a Snowflake.
Evite falhas dispendiosas na migração para a Snowflake
A transferência apressada de dados Oracle, Postgres ou outros para a Snowflake, Redshift ou Databricks sem o planejamento adequado leva a problemas de desempenho, altos custos e riscos de conformidade.
Este resumo mostra como criar uma base de dados escalável e eficiente.
- Otimize com antecedência: faça engenharia reversa dos modelos Oracle e crie esquemas Snowflake/Redshift otimizados para evitar erros dispendiosos.
- Automatize e acelere: gere scripts de esquema para economizar dias de trabalho, reduzir erros e garantir a consistência.
- Movimente dados com fluidez: movimente dados em tempo real com correção de erros, recuperação e tempo mínimo de inatividade usando a integração baseada em Kafka.
- Aumente o desempenho e reduza os custos: ajuste os esquemas, identifique consultas ineficientes e use a análise de causa raiz para reduzir os gastos com computação.
- Monitore e controle os fluxos de dados: acompanhe a linhagem, a segurança e a consistência dos dados em ambientes híbridos e de nuvem.
Arquiteturas de dados dimensionáveis e governança entre plataformas
Maximize o valor do seu investimento na Snowflake com ferramentas projetadas para desempenho, governança e prontidão para IA.
Perguntas frequentes
O DataVault 2.0 oferece uma abordagem padronizada para organizar e integrar dados entre plataformas, permitindo governança, rastreabilidade e conformidade consistentes. Ele simplifica o gerenciamento da linhagem, da propriedade e dos metadados, o que é essencial para a supervisão de dados em toda a empresa.
Sim, a Snowflake permite gerenciar dados entre plataformas por meio da integração com sistemas legados e outras plataformas de nuvem. Quando combinada com estruturas como o DataVault 2.0, ela garante colaboração e conformidade fluidas em todo o patrimônio de dados.
Ferramentas de monitoramento de desempenho em tempo real, como o Foglight, fornecem insights práticos para otimizar o uso da computação, reduzir custos e melhorar o desempenho das consultas na Snowflake, ajudando a maximizar o ROI.
A escalabilidade e o suporte da Snowflake para dados limpos e estruturados fazem dela um hub ideal para aplicativos de IA. Ferramentas como o erwin Data Modeler e o DataVault 2.0 garantem que os dados da Snowflake sejam consistentes, prontos para IA e rastreáveis para conformidade.
Muitas implementações não têm um planejamento arquitetônico adequado, o que resulta em ineficiências e recursos subutilizados. Práticas sólidas de modelagem de dados e governança entre plataformas ajudam as organizações a otimizar a escalabilidade, o desempenho e o valor geral da Snowflake.
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