Snowflake adalah platform analitik dan integrasi data yang disukai oleh banyak profesional data. Platform ini memberikan janji besar sebagai data warehouse independen yang memberikan wawasan cepat.
Snowflake mengudapte produknya pada tanggal 6 Maret 2024, di Hotel The Westin Jakarta. Event ini mambahasa masa depan Anda pada penggunaan data dengan cara yang tidak pernah Anda bayangkan, event ini akan mempelajari cara mengatur strategi data untuk membuka inovasi AI.
Mari kita kenali bagaimana mengintegrasi data warehouse.
- Alat integrasi data
Mengintegrasikan sumber data cloud dengan Snowflake dapat dengan mudah dilakukan melalui penggunaan alat integrasi data. Aplikasi perangkat lunak ini memungkinkan pengguna untuk terhubung ke berbagai layanan cloud, mengekstrak data, mengubahnya, dan memuatnya ke Snowflake. Alat integrasi data memberikan berbagai manfaat, seperti menangani tipe dan format data yang kompleks seperti JSON, XML, CSV, atau Parket; melakukan pemeriksaan, validasi, dan transformasi kualitas data; mengotomatisasi dan menjadwalkan tugas integrasi data; serta memantau dan mencatat aktivitas dan kesalahan integrasi data. Beberapa contoh alat yang mendukung Snowflake adalah Matillion, Fivetran, Stitch, dan Talend.
- Konektor Snowflake
Konektor Snowflake adalah opsi alternatif untuk mengintegrasikan sumber data cloud dengan Snowflake. Pustaka dan plugin ini memungkinkan komunikasi langsung antara Snowflake dan layanan cloud lainnya. Konektor Snowflake tersedia untuk platform cloud yang paling populer, seperti AWS, Azure, dan GCP, serta untuk aplikasi cloud tertentu, seperti Salesforce, Zendesk, dan Marketo. Contoh konektor Snowflake antara lain AWS Glue, Azure Data Factory, GCP Dataflow, dan Kafka Connect. Konektor-konektor ini menawarkan beberapa keuntungan, seperti memanfaatkan fitur asli dari layanan cloud (seperti autentikasi, enkripsi, kompresi, dan partisi), mengoptimalkan kinerja transfer data untuk mengurangi latensi jaringan dan biaya bandwidth, serta memungkinkan integrasi dan streaming data secara real-time atau hampir real-time.
- Tahapan kepingan salju
Tahapan Snowflake menawarkan opsi ketiga untuk mengintegrasikan sumber data cloud dengan Snowflake. Ini adalah referensi logis ke lokasi di mana file data disimpan sebelum memuatnya ke Snowflake, dan dapat berupa internal atau eksternal. Tahapan internal dikelola oleh Snowflake dan menggunakan penyimpanan cloud-nya sendiri, sedangkan tahapan eksternal dikelola oleh pengguna dan menggunakan layanan penyimpanan cloud lainnya, seperti S3, Azure Blob Storage, atau Google Cloud Storage. Manfaat menggunakan tahapan Snowflake termasuk kemampuan untuk mendukung operasi bongkar muat data massal menggunakan perintah COPY dan PUT, enkripsi dan kompresi data menggunakan Snowflake atau opsi yang ditentukan pengguna, serta fleksibilitas dan kontrol atas format, ukuran, dan nama file data. Contoh tahapan Snowflake termasuk @SNOWFLAKE_STAGE, @~ (tahap pengguna), atau @% (tahap tabel).
- Berbagi data
Opsi keempat untuk mengintegrasikan sumber data cloud dengan Snowflake adalah dengan menggunakan berbagi data, sebuah fitur yang memungkinkan pengguna Snowflake berbagi data dengan aman di berbagai akun atau organisasi tanpa menyalin atau memindahkan data. Hal ini dapat menghilangkan masalah duplikasi dan sinkronisasi, mengurangi biaya penyimpanan dan komputasi, serta memungkinkan akses dan kolaborasi data yang hampir instan. Selain itu, ini memastikan keamanan dan tata kelola data menggunakan peran dan hak istimewa Snowflake. Contoh skenario berbagi data termasuk berbagi data dengan mitra eksternal, pelanggan, atau vendor, atau berbagi data di berbagai wilayah, departemen, atau tim.
- Praktik terbaik
Ketika mengintegrasikan sumber data cloud dengan Snowflake, ada beberapa praktik terbaik yang harus diikuti untuk memastikan proses integrasi data yang sukses dan efisien. Penting untuk merencanakan dan merancang strategi dan arsitektur integrasi data Anda berdasarkan kebutuhan bisnis, sumber data, dan volume data. Menguji dan memvalidasi solusi dan alur kerja integrasi data Anda sebelum menerapkannya ke produksi juga penting. Selain itu, penting untuk memantau dan memecahkan masalah kinerja dan kualitas integrasi data Anda menggunakan alat dan metrik Snowflake, serta mengoptimalkan dan menyetel parameter dan pengaturan integrasi data Anda menggunakan fitur dan rekomendasi Snowflake.
Untuk perusahaan Anda yang memiliki kebutuhan mengenai Data Warehouse silahkan hubungi tim Marketing di Marketing@berca.co.id atau WhatsApp.