Fino a poco tempo fa, l’ingegneria dei dati aziendale era dominata da pipeline complesse e frammentate, costruite con strumenti come Talend, Informatica, Airflow e Spark. Queste soluzioni richiedevano competenze specialistiche, tempi lunghi e costi elevati. Tuttavia, con l’introduzione di Snowflake Intelligence, l’azienda ha trasformato radicalmente questo paradigma, semplificando e democratizzando l’intero processo.
Snowflake Intelligence offre una suite di strumenti integrati che coprono l’intero ciclo di vita dei dati, dalla raccolta alla trasformazione, fino all’analisi e all’azione. Questa piattaforma consente alle aziende di gestire dati strutturati e non strutturati in modo efficiente e scalabile, eliminando la necessità di soluzioni ETL separate e complesse.
Una delle innovazioni chiave è Openflow, un servizio di ingestione dei dati multimodale alimentato da Apache NiFi. Openflow permette alle aziende di estrarre dati da una vasta gamma di fonti e formati, supportando sia modalità batch che streaming. Con centinaia di connettori predefiniti e la possibilità di creare connettori personalizzati, Openflow semplifica notevolmente il processo di integrazione dei dati.
Snowflake ha anche introdotto il Data Science Agent, un assistente AI che automatizza compiti fondamentali dell’apprendimento automatico, come la preparazione dei dati, l’ingegneria delle caratteristiche e l’addestramento dei modelli. Basato su Claude di Anthropic, questo agente riduce significativamente il tempo dedicato al debug e alla sperimentazione, permettendo ai data scientist di concentrarsi su attività a maggiore impatto.
Snowflake Intelligence democratizza l’accesso all’intelligenza artificiale, consentendo anche agli utenti non tecnici di interrogare e agire sui dati tramite prompt in linguaggio naturale. Questa funzionalità è alimentata da modelli linguistici di OpenAI e Anthropic e si integra direttamente nell’ambiente Snowflake, ereditando i controlli di sicurezza e governance esistenti.
Con il supporto esteso per le tabelle Apache Iceberg, Snowflake consente alle organizzazioni di costruire una vista lakehouse connessa, accedendo ai dati semi-strutturati tramite il motore Snowflake. Le nuove ottimizzazioni per la dimensione dei file e le partizioni migliorano le prestazioni e il controllo, facilitando l’elaborazione di grandi volumi di dati non strutturati.