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El automatizado, Sin código Pila de datos

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Superar los desafíos del copo de nieve: una guía práctica 

Marzo 18th, 2024

¿Alguna vez te has sentido como un copo de nieve en medio de una fuerte tormenta de nieve? Así es como se puede sentir cuando se trata de lidiar con la complejidad de administrar datos en la plataforma Snowflake nativa de la nube. Con demasiada frecuencia, los equipos enfrentan desafíos de Snowflake. Van desde la gestión de la calidad de los datos y la garantía de la seguridad de los datos hasta la gestión de costos, la mejora del rendimiento y la garantía de que la plataforma pueda satisfacer las necesidades futuras. Sin embargo, abordar estos problemas no tiene por qué ser tan abrumador. 

En esta guía, le brindamos pasos prácticos para superar cada uno de estos desafíos. Para que pueda crear un entorno Snowflake fiable y resistente. Brindaremos asesoramiento sobre temas como el gobierno de datos, la elección entre ETL y ELT, la integración con otros sistemas y más. ¡Entonces empecemos! 

¿ is ¿Copo de nieve? 

Si está aquí, probablemente haya oído hablar de Snowflake y tal vez incluso se haya preguntado cómo podría ayudar a su organización. Snowflake es una plataforma de datos moderna basada en la nube que ofrece escalabilidad, capacidad de almacenamiento y poder de análisis casi ilimitados en una arquitectura fácil de administrar. Los componentes principales de Snowflake son el nodo de cómputo basado en la nube (Snowflake Compute Cloud) y el esquema de la base de datos para almacenar datos (Snowflake Data Warehouse).

Esta combinación le permite almacenar, consultar y analizar todos sus datos estructurados y no estructurados. No importa dónde viva, sin preocuparse por administrar el hardware o el software del servidor. Además, Snowflake le permite configurar fácilmente el intercambio seguro de datos con otras empresas o socios. 

Desde la gestión de la calidad de los datos hasta la garantía de la seguridad y el gobierno de los datos y la mejora del rendimiento, Snowflake ofrece varias soluciones para abordar los desafíos más comunes asociados con la gestión de datos. Al aprovechar esta poderosa plataforma, las organizaciones pueden concentrarse en lo que más importa: recopilar información significativa de sus datos.

Descubre los 7 mejores Herramientas ETL de copo de nieve.

Desafíos comunes de copos de nieve

Los copos de nieve pueden presentar una serie de desafíos, pero la buena noticia es que estas dificultades se pueden superar. Los desafíos de copos de nieve más comunes son:

Mala calidad de datos

La baja calidad de los datos conduce a conjuntos de datos incompletos o incorrectos, lo que dificultará el análisis de los datos y la toma de decisiones basadas en ellos. Para solucionar este problema, verifique la fuente de sus datos y elimine cualquier inconsistencia y error. Además, realice verificaciones de validación de datos para asegurarse de que cada entrada siga las reglas que configuró y que todas las salidas sean consistentes.

Falta de flexibilidad

La falta de flexibilidad en los sistemas puede impedirle realizar los tipos de cambios necesarios para mantenerse al día con los entornos comerciales dinámicos. Para asegurarse de que su sistema sea lo suficientemente flexible para adaptarse a los cambios, intente utilizar un enfoque ágil cuando implemente nuevas soluciones; de esta manera, no tendrá que empezar de cero cada vez que necesite modificar algo. Además, utilice un sistema automatizado para que los procesos manuales no atasquen sus operaciones.

Sistemas excesivamente complicados

Los sistemas demasiado complicados pueden dar lugar a procesos ineficientes que requieren demasiado tiempo y esfuerzo para completarse. Para enfrentar este desafío, revise sus sistemas actuales en busca de complejidades innecesarias y busque formas de simplificarlos. Además, concéntrese en la facilidad de uso para que los usuarios no se sientan abrumados al interactuar con el sistema.

Al abordar estos desafíos comunes de copos de nieve, estará bien equipado para superar cualquier obstáculo a fin de lograr una implementación exitosa de copos de nieve.

Superar los desafíos del copo de nieve: garantizar la calidad de los datos 

Los datos solo son útiles si son precisos y están actualizados. Es por eso que garantizar la calidad de los datos es uno de los desafíos críticos cuando se trata de administrar datos en Snowflake. Aquí hay algunos consejos útiles para ayudarlo a mantener sus datos limpios: 

  • Identifique las fuentes de datos: sepa de dónde provienen sus datos para asegurarse de que sean precisos. Las fuentes confiables son esenciales para garantizar una buena calidad de los datos. 
  • Valide la entrada de datos: establezca comprobaciones para asegurarse de que todos los datos entrantes sean válidos y estén actualizados. De esta manera, puede estar seguro de que sus datos serán lo más precisos posible. 
  • Monitoree regularmente: verifique regularmente cualquier discrepancia y error en los conjuntos de datos para que pueda identificarlos y abordarlos de inmediato. 
  • Automatice el proceso: las herramientas de automatización pueden ayudar a agilizar el proceso de monitoreo y validación de datos, lo que le facilita garantizar una alta calidad a escala. 

¡Con estos consejos, puede mantener sus bases de datos de Snowflake limpias y actualizadas! 

Superando desafíos de copos de nieve: Protección y control de datos

Gestión de la seguridad y el gobierno de los datos en un entorno de Snowflake es un desafío de copo de nieve que enfrentan muchas organizaciones. Si bien Snowflake proporciona sólidos mecanismos de seguridad, incluida la autenticación multifactor, el cifrado en reposo y el aislamiento de zonas seguras, el control de datos en la nube sigue siendo un desafío. 

El gobierno de datos es esencial para cumplir con las regulaciones de la industria y otros estándares externos. Pero también es importante asegurarse de que los usuarios siempre obtengan la información correcta y que se mantenga precisa. 

Aquí hay algunas maneras de superar estos desafíos: 

Datos Catálogos 

Usando datos catálogos para administrar los activos de datos de su organización puede ayudarlo a organizar sus datos, definir reglas de acceso claras, rastrear el historial de uso y monitorear cualquier cambio o modificación en los metadatos. Esto facilita la auditoría de la actividad en el entorno de Snowflake y cumple con los estándares externos como GDPR o HIPAA. 

Herramientas de gobierno de datos 

El uso de herramientas especializadas como Collibra o Alation facilita la definición de definiciones de metadatos; reducir las inconsistencias de datos; identificar relaciones de campo; monitorear KPI como puntajes de calidad; habilitar pistas de auditoría; detectar campos duplicados; seguimiento del historial de uso; garantizar que la información confidencial se mantenga segura; gestionar políticas de control de acceso, etc. 

Pruebas automatizadas 

Las pruebas automatizadas pueden garantizar que sus datos sean precisos y consistentes en diferentes sistemas después de que se haya ejecutado un trabajo de ETL/ELT en Snowflake o cuando se actualice desde otras fuentes. Esto ayuda a mantener la precisión de todas las métricas que se informan. 

Superando desafíos de copos de nieve: Manejo de costos 

Cuando se utiliza una base de datos Snowflake, la gestión de costos puede ser un tema complicado. Si no tiene cuidado, ejecutar su instancia de Snowflake puede resultar bastante costoso. Dicho esto, hay muchas cosas que puede hacer para asegurarse de minimizar los costos y mantener sus facturas al mínimo. 

Estos son algunos de los puntos clave a considerar: 

  1. Elige un modelo de facturación: Es importante decidir si desea un modelo de pago por uso o comprometerse con un plan de costo fijo basado en estimaciones. El modelo de pago por uso podría ser más rentable a corto plazo. Sin embargo, el plan fijo podría tener más ahorros a largo plazo. 
  2. Supervisar el uso: Es crucial mantenerse al tanto de su uso de datos y revisarlo periódicamente. Esto es para rastrear cualquier pico inesperado en el uso de datos que podría significar un aumento en los costos. 
  3. Escalar juiciosamente: asegúrese de que su escala se realiza cuando sea necesario. Además, no utilice un sistema innecesariamente grande as aumentará significativamente la facturación. 
  4. Apague los servicios cuando no los necesite: considere desactivar servicios como canalizaciones de datos y almacenes cuando no se utilicen activamente. Esto ayudará a reducir los costos innecesarios de ejecutarlos las 24 horas del día, los 7 días de la semana sin uso. 
  5. Aprovecha los descuentos: Snowflake ofrece varios descuentos, como para usuarios activos, descuentos por volumen y mucho más. Estos deben aprovecharse si están disponibles para obtener más oportunidades de reducción de costos. 

Optimización del rendimiento de Snowflake 

El rendimiento de Snowflake se puede optimizar aún más siguiendo ciertos pasos, como: 

Aproveche las claves de agrupamiento 

Las claves de agrupación se deben utilizar para organizar los datos en microparticiones. Esto ayuda al rendimiento de las consultas, especialmente cuando se trata de uniones. Además, las microparticiones se comprimen automáticamente, lo que reduce el uso del almacenamiento. 

Utilizar almacenamiento en caché de resultados 

El almacenamiento en caché de resultados almacena los resultados de las consultas de varios usuarios en función de un marco de tiempo establecido. Esto elimina la necesidad de volver a ejecutar las consultas y, por lo tanto, ayuda a mejorar el rendimiento general de las consultas. 

Crear consultas ajustadas 

El compilador de consultas de Snowflake proporciona muchas características sorprendentes que pueden optimizar su código SQL y ayudar a reducir el tiempo necesario para ejecutar una declaración en particular. Todas las declaraciones SQL deben ajustarse y probarse exhaustivamente para garantizar un rendimiento óptimo. 

Utilice SnowPipe y automatice la carga de datos 

Pipa de nieve es una función que automatiza la carga de datos en tablas. También los mantiene actualizados con nuevos datos entrantes. Es un sistema de control automatizado que ayuda a reducir significativamente los tiempos de latencia. Además, aumenta el rendimiento al cargar datos en lotes tan pronto como estén disponibles. 

En general, optimizar el rendimiento de Snowflake requiere ajustar las consultas, aprovechar las claves de agrupación, utilizar el almacenamiento en caché de resultados y crear consultas ajustadas. Además, implica el uso de SnowPipe para automatizar la carga de nuevos datos o mantener las tablas actualizadas con los nuevos datos entrantes. Estos pasos garantizarán que la plataforma de datos de su organización se ejecute con la máxima eficiencia para lograr el máximo ahorro de costos, una experiencia de usuario mejorada y una disponibilidad máxima de tiempo de actividad para los consumidores de datos. 

Elegir entre ETL y ELT en un entorno de copos de nieve 

resolviendo desafíos de copos de nieve

¿Has estado tratando de decidir entre ETL vs. ELT al trabajar con Snowflake? Ya sea que sea nuevo en la plataforma o un usuario experimentado, es importante comprender las diferencias clave entre los dos. 

Extraer, transformar y cargar (ETL) 

ETL es una solución de procesamiento de datos tradicional que extrae datos de los sistemas de origen y los transforma en un formato utilizable en un sistema de destino. Luego lo carga en el almacén de datos. Para hacer esto, debe planificar cada paso de su canal de datos. Esto incluye extraer de los sistemas de origen hasta cargar los datos transformados en Snowflake. La ventaja más significativa de ETL es que puede tomar el control de sus canales de datos definiendo exactamente qué pasos se deben seguir para tareas específicas. 

Extraer, cargar y transformar (ELT) 

Por otro lado, ELT aprovecha la escalabilidad y el paralelismo de la arquitectura nativa de la nube en Snowflake. En las canalizaciones de ELT, sus datos sin procesar se cargan rápidamente en Snowflake antes de transformarse en formatos utilizables. Esto es especialmente útil si se trata de grandes volúmenes de datos no estructurados o semiestructurados, como archivos JSON. ELT minimiza la complejidad al permitirle aprovechar las funciones de transformación integradas de Snowflake después de cargar sus datos.

El mayor beneficio de usar ELT es que acelera los procesos al eliminar los pasos intermedios que a menudo se asocian con las canalizaciones de ETL. Hace esto al mismo tiempo que permite un control completo sobre cómo se cargan y transforman sus datos de origen en Snowflake. 

En última instancia, no existe una respuesta única para todos cuando se decide entre ETL y ELT; todo depende del caso de uso. 

Conclusión  

resuelve desafíos de copos de nieve con Astera Centerprise

Los desafíos de Snowflake a menudo pueden parecer desalentadores e insuperables, pero al tomarse el tiempo para comprender el panorama de datos, establecer procesos y gobernar, y utilizar adecuadamente las herramientas de datos disponibles, estos desafíos se pueden superar fácilmente. 

Si bien hay varias herramientas disponibles en el mercado que pueden ayudar con estos desafíos, Astera Centerprise se destaca por sus poderosas capacidades de integración de datos. Sus capacidades permiten a las empresas conectarse a Snowflake y otras fuentes de datos sin problemas. Esta herramienta de integración de datos de extremo a extremo permite a las empresas diseñar, ejecutar y monitorear flujos de trabajo complejos. También permite a las empresas automatizar los controles de calidad de los datos y optimizar el rendimiento y la rentabilidad.

Al aprovechar los beneficios de Astera Centerprise, las organizaciones pueden concentrarse en recopilar información significativa de sus datos y, al mismo tiempo, garantizar que sean precisos, seguros y que cumplan con las regulaciones de la industria. 

En general, Astera Centerprise es una solución ideal para las empresas que necesitan administrar sus datos en la plataforma Snowflake basada en la nube. Con su plataforma fácil de usar y sin código, Astera Centerprise ayuda a las organizaciones a abordar muchos desafíos asociados con la gestión de datos. Libera tiempo y recursos valiosos para centrarse en lo que realmente importa: obtener información de los datos e impulsar el éxito empresarial. 

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