核心观点
- 数据架构困境:企业面临数据孤岛、碎片化和重复管道等问题,导致数据难以管理和利用,阻碍了人工智能的发展。
- 可互操作湖屋:提出了一种新的数据架构——可互操作湖屋,它结合了数据湖的灵活性和数据仓库的治理能力,并通过开放表格格式(如 Apache Iceberg)实现跨引擎互操作性。
- 三大支柱:可互操作湖屋的三大支柱是双向互操作性、规模化简化和针对人工智能的通用治理,这些支柱共同为企业提供了一个开放、灵活、可扩展且易于管理的数据平台。
- Snowflake 的解决方案:Snowflake 提供了一系列工具和服务,如 Snowflake Horizon 目录、Cortex 代码命令行界面、动态表格和零拷贝数据集成,帮助企业构建和运营可互操作湖屋。
- 商业案例:多个企业案例展示了可互操作湖屋带来的效益,包括高盛、Affirm 和 Indeed,它们通过采用 Snowflake 和 Apache Iceberg 实现了更快的洞察力、更强的控制力、更低的成本和更高的效率。
关键数据
- 高盛将数据处理周期从 15 天缩短至 1 天。
- Affirm 通过高性能变更数据捕获管道,将月度服务成本降低了 6 倍。
- Indeed 使用 Snowflake 查询 Iceberg 表比以前的方法节省了 43-74% 的费用。
研究结论
- 可互操作湖屋是企业实现人工智能战略的关键基础设施。
- Snowflake 提供了构建和运营可互操作湖屋的全面解决方案。
- 采用可互操作湖屋的企业可以获得显著的业务价值,包括更快的洞察力、更强的控制力、更低的成本和更高的效率。