Nel 2025, Snowflake sta ridefinendo il panorama dell’ingegneria dei dati con un approccio che integra automazione, governance avanzata e intelligenza artificiale generativa. Il Senior Manager di Snowflake, Sumeet Tandure, ha delineato come l’azienda stia semplificando l’intero ciclo di vita dell’ingegneria dei dati, spostando l’attenzione dalla sperimentazione alla produzione e ottimizzando l’efficienza operativa per le imprese moderne.
Snowflake ha introdotto funzionalità avanzate di governance dei dati, tra cui la classificazione automatica di identificatori personali indiani come PAN, Aadhaar e GSTN. Queste capacità consentono alle organizzazioni di proteggere i dati sensibili e garantire la conformità alle normative locali. Inoltre, Snowflake offre controlli di accesso basati su attributi, mascheramento a livello di riga e colonna e data clean rooms, assicurando che solo i dati necessari siano esposti e utilizzati.
L’integrazione dell’AI generativa in Snowflake consente di trattare dati non strutturati come PDF, audio e video come fonti dati strutturate. Strumenti come Document AI automatizzano l’estrazione di campi specifici da documenti, semplificando il processo di trasformazione dei dati non strutturati in informazioni utilizzabili. Questa capacità è particolarmente utile per le aziende che desiderano sfruttare i dati non strutturati per applicazioni di intelligenza artificiale e machine learning.
Snowflake promuove l’interoperabilità attraverso l’adozione di formati di tabelle aperti come Apache Iceberg. Questo approccio consente a più motori di elaborazione dati di accedere e interagire con gli stessi dati, riducendo il rischio di lock-in del fornitore e facilitando l’integrazione con diverse piattaforme e strumenti. L’evoluzione degli ecosistemi open-source, inclusi i cataloghi di dati, supporta una maggiore flessibilità e collaborazione tra le organizzazioni.
Snowflake offre soluzioni come Cortex Search, che gestisce automaticamente l’indicizzazione, l’embedding e il chunking dei dati, riducendo la necessità di pipeline complesse. Questa semplificazione dei flussi di lavoro consente ai team di concentrarsi su attività a maggiore valore aggiunto, migliorando la produttività e accelerando il time-to-market per le applicazioni basate su dati.