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Superando os desafios do floco de neve - um guia prático
Você já se sentiu como um floco de neve no meio de uma forte tempestade de neve? É assim que se sente ao tentar lidar com a complexidade do gerenciamento de dados na plataforma Snowflake nativa da nuvem. Muitas vezes, as equipes enfrentam desafios Snowflake. Eles variam desde o gerenciamento da qualidade dos dados e a garantia da segurança dos dados até o gerenciamento de custos, melhorando o desempenho e garantindo que a plataforma possa atender às necessidades futuras. No entanto, lidar com esses problemas não precisa ser tão opressor.
Neste guia, fornecemos etapas práticas para superar cada um desses desafios. Para que você possa criar um ambiente Snowflake confiável e resiliente. Forneceremos conselhos sobre tópicos como governança de dados, escolha entre ETL e ELT, integração com outros sistemas e muito mais. Então vamos começar!
O Quê is Floco de neve?
Se você está aqui, provavelmente já ouviu falar do Snowflake e talvez até tenha se perguntado como ele pode ajudar sua organização. O Snowflake é uma plataforma de dados moderna baseada em nuvem que oferece escalabilidade quase ilimitada, capacidade de armazenamento e poder de análise em uma arquitetura facilmente gerenciada. Os principais componentes do Snowflake são o nó de computação baseado em nuvem (Snowflake Compute Cloud) e o esquema de banco de dados para armazenar dados (Snowflake Data Warehouse).
Essa combinação permite armazenar, consultar e analisar todos os seus dados estruturados e não estruturados. Não importa onde ele esteja, sem se preocupar com o gerenciamento de hardware ou software do servidor. Além disso, o Snowflake permite configurar facilmente o compartilhamento seguro de dados com outras empresas ou parceiros.
Do gerenciamento da qualidade dos dados à garantia da segurança e governança dos dados e à melhoria do desempenho, o Snowflake fornece várias soluções para enfrentar os desafios mais comuns associados ao gerenciamento de dados. Ao aproveitar essa poderosa plataforma, as organizações podem se concentrar no que mais importa: coletar insights significativos de seus dados.
Descubra os 7 primeiros Ferramentas ETL do floco de neve.
Desafios comuns do floco de neve
Flocos de neve podem apresentar uma série de desafios, mas a boa notícia é que essas dificuldades podem ser superadas. Os desafios de floco de neve mais comuns são:
Má qualidade de dados
A baixa qualidade de dados leva a conjuntos de dados incompletos ou incorretos, o que dificultará a análise de seus dados e a tomada de decisões com base neles. Para resolver esse problema, verifique a fonte de seus dados e limpe quaisquer inconsistências e erros. Além disso, execute verificações de validação de dados para garantir que cada entrada siga as regras que você configurou e que todas as saídas sejam consistentes.
Falta de Flexibilidade
A falta de flexibilidade nos sistemas pode impedir que você faça os tipos de mudanças necessárias para acompanhar os ambientes de negócios dinâmicos. Para garantir que seu sistema seja flexível o suficiente para acomodar as mudanças, tente usar uma abordagem ágil ao implementar novas soluções - dessa forma, você não terá que começar do zero toda vez que algo precisar ser modificado. Além disso, use um sistema automatizado para que os processos manuais não prejudiquem suas operações.
Sistemas excessivamente complicados
Sistemas excessivamente complicados podem levar a processos ineficientes que levam muito tempo e esforço para serem concluídos. Para enfrentar esse desafio, revise seus sistemas atuais quanto à complexidade desnecessária e procure maneiras de simplificá-los. Além disso, concentre-se na facilidade de uso para que os usuários não fiquem sobrecarregados ao interagir com o sistema.
Ao enfrentar esses desafios comuns do floco de neve, você estará bem equipado para superar quaisquer obstáculos a fim de obter uma implementação bem-sucedida do floco de neve
Superando os desafios do floco de neve: garantindo a qualidade dos dados
Os dados só são úteis se forem precisos e atualizados. É por isso que garantir a qualidade dos dados é um dos desafios críticos quando se trata de gerenciar dados no Snowflake. Aqui estão algumas dicas úteis para ajudá-lo a manter seus dados limpos:
- Identifique as fontes de dados: saiba de onde vêm seus dados, para garantir que sejam precisos. Fontes confiáveis são essenciais para garantir a boa qualidade dos dados.
- Valide a entrada de dados: faça verificações para garantir que todos os dados recebidos sejam válidos e atualizados. Dessa forma, você pode ter certeza de que seus dados serão os mais precisos possíveis.
- Monitore regularmente: verifique regularmente quaisquer discrepâncias e erros nos conjuntos de dados para que você possa identificá-los e resolvê-los prontamente.
- Automatize o processo: as ferramentas de automação podem ajudar a simplificar o processo de monitoramento e validação de dados, facilitando a garantia de alta qualidade em escala.
Com essas dicas, você pode manter seus bancos de dados do Snowflake limpos e atualizados!
Superando os desafios do floco de neve: Protegendo e controlando dados
Gerenciando segurança e governança de dados em um ambiente Snowflake é um desafio floco de neve que muitas organizações enfrentam. Embora o Snowflake forneça mecanismos de segurança robustos, incluindo autenticação multifator, criptografia em repouso e isolamento de zona segura, a governança de dados na nuvem ainda é um desafio.
A governança de dados é essencial para a conformidade com os regulamentos do setor e outros padrões externos. Mas também é importante garantir que os usuários sempre obtenham as informações corretas e que sejam mantidas precisas.
Aqui estão algumas maneiras de superar esses desafios:
Data Catálogos
Usando dados catálogos para gerenciar os ativos de dados de sua organização pode ajudá-lo a organizar seus dados, definir regras de acesso claras, rastrear o histórico de uso e monitorar quaisquer alterações ou modificações nos metadados. Isso facilita a auditoria de atividades no ambiente Snowflake e a conformidade com padrões externos, como GDPR ou HIPAA.
Ferramentas de governança de dados
O uso de ferramentas especializadas como Collibra ou Alation facilita a definição de definições de metadados; reduzir inconsistências de dados; identificar relações de campo; monitorar KPIs, como índices de qualidade; permitir trilhas de auditoria; detectar campos duplicados; rastrear histórico de uso; garantir que informações confidenciais permaneçam seguras; gerenciar políticas de controle de acesso, etc.
Testes Automatizados
Testes automatizados podem garantir que seus dados sejam precisos e consistentes em diferentes sistemas após a execução de um trabalho ETL/ELT no Snowflake ou quando atualizados de outras fontes. Isso ajuda a manter a precisão de todas as métricas relatadas.
Superando os desafios do floco de neve: Gerenciando Custos
Ao usar um banco de dados Snowflake, gerenciar custos pode ser um assunto complicado. Se você não for cuidadoso, executar sua instância do Snowflake pode ficar muito caro. Dito isto, há muitas coisas que você pode fazer para garantir que você minimize os custos e mantenha suas contas no mínimo.
Aqui estão alguns dos principais pontos a serem considerados:
- Escolha um modelo de cobrança: é importante decidir se você deseja um modelo de pagamento conforme o uso ou se comprometer com um plano de custo fixo baseado em estimativas. O modelo de pagamento conforme o uso pode ser mais econômico no curto prazo. No entanto, o plano fixo pode ter mais economia a longo prazo.
- Monitorar o uso: é crucial manter-se atualizado sobre o uso de seus dados e revisá-los regularmente. Isso serve para rastrear quaisquer picos inesperados no uso de dados que possam significar um aumento nos custos.
- Aumente a escala criteriosamente: certifique-se de que o dimensionamento seja feito quando necessário. Além disso, não use um sistema desnecessariamente grande as aumentará significativamente o faturamento.
- Desligue os serviços quando não forem necessários: considere desativar serviços como pipelines de dados e armazéns quando eles não estiverem sendo usados ativamente. Isso ajudará a reduzir os custos desnecessários de executá-los 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem uso.
- Aproveite os descontos: Snowflake oferece vários descontos, como para usuários ativos, descontos por volume e muito mais. Estes devem ser aproveitados, se disponíveis, para novas oportunidades de redução de custos.
Otimizando o desempenho do floco de neve
O desempenho do Snowflake pode ser ainda mais otimizado seguindo algumas etapas, como:
Aproveite as chaves de clustering
Chaves de agrupamento devem ser usadas para organizar dados em micropartições. Isso ajuda no desempenho da consulta, especialmente quando se trata de junções. Além disso, as micropartições são compactadas automaticamente, o que reduz o uso de armazenamento.
Utilize o Cache de Resultados
O cache de resultados armazena os resultados de consultas para vários usuários com base em um período de tempo definido. Isso elimina a necessidade de reexecutar consultas e, portanto, ajuda a melhorar o desempenho geral da consulta.
Criar consultas ajustadas
O compilador de consultas do Snowflake fornece muitos recursos incríveis que podem otimizar seu código SQL e ajudar a reduzir o tempo necessário para executar uma instrução específica. Todas as instruções SQL devem ser ajustadas e testadas minuciosamente para garantir o desempenho ideal.
Use o SnowPipe e automatize o carregamento de dados
Tubo de neve é um recurso que automatiza o carregamento de dados em tabelas. Ele também os mantém atualizados com novos dados recebidos. É um sistema de controle automatizado que ajuda a reduzir significativamente os tempos de latência. Além disso, aumenta o rendimento ao carregar os dados em lotes assim que estiverem disponíveis.
No geral, otimizar o desempenho do Snowflake requer consultas de ajuste, aproveitando as chaves de agrupamento, utilizando o cache de resultados, criando consultas ajustadas. Além disso, envolve o uso do SnowPipe para automatizar o carregamento de novos dados ou manter as tabelas atualizadas com os novos dados recebidos. Essas etapas garantirão que a plataforma de dados da sua organização seja executada com eficiência máxima para economia máxima de custos, experiência do usuário aprimorada e disponibilidade máxima de tempo de atividade para os consumidores de dados.
Escolhendo entre ETL e ELT em um ambiente floco de neve
Você tem tentado decidir entre ETL vs ELT ao trabalhar com Snowflake? Quer você seja novo na plataforma ou um usuário experiente, é importante entender as principais diferenças entre os dois.
Extrair, transformar e carregar (ETL)
ETL é uma solução tradicional de processamento de dados que extrai dados de sistemas de origem e os transforma em um formato utilizável em um sistema de destino. Em seguida, carrega-o no data warehouse. Para fazer isso, você deve planejar cada etapa do seu pipeline de dados. Isso inclui extrair dos sistemas de origem até carregar os dados transformados no Snowflake. A vantagem mais significativa do ETL é que você pode assumir o controle de seus pipelines de dados definindo exatamente quais etapas precisam ser executadas para tarefas específicas.
Extrair, carregar e transformar (ELT)
Por outro lado, o ELT aproveita a escalabilidade e o paralelismo da arquitetura nativa da nuvem no Snowflake. Nos pipelines ELT, seus dados brutos são carregados rapidamente no Snowflake antes de serem transformados em formatos utilizáveis. Isso é especialmente útil se você estiver lidando com grandes volumes de dados não estruturados ou semiestruturados, como arquivos JSON. O ELT minimiza a complexidade, permitindo que você aproveite as funções de transformação integradas do Snowflake após carregar seus dados.
O maior benefício de usar o ELT é que ele acelera os processos eliminando etapas intermediárias frequentemente associadas a pipelines ETL. Ele faz isso enquanto ainda permite controle total sobre como seus dados de origem são carregados e transformados no Snowflake.
Por fim, não há uma resposta única para todos ao decidir entre ETL e ELT - tudo depende do caso de uso.
Conclusão
Muitas vezes, os desafios do floco de neve podem parecer assustadores e intransponíveis, mas, ao dedicar um tempo para entender o cenário de dados, estabelecer processos e governança e utilizar adequadamente as ferramentas de dados disponíveis, esses desafios podem ser facilmente superados.
Embora existam várias ferramentas disponíveis no mercado que podem ajudar nesses desafios, Astera Centerprise se destaca com seus poderosos recursos de integração de dados. Seus recursos permitem que as empresas se conectem perfeitamente ao Snowflake e a outras fontes de dados. Essa ferramenta de integração de dados de ponta a ponta permite que as empresas projetem, executem e monitorem fluxos de trabalho complexos. Ele também permite que as empresas automatizem as verificações de qualidade de dados e otimizem o desempenho e a eficiência de custos.
Aproveitando os benefícios da Astera Centerprise, as organizações podem se concentrar em coletar informações significativas de seus dados, garantindo que sejam precisos, seguros e compatíveis com os regulamentos do setor.
No geral, Astera Centerprise é uma solução ideal para empresas que precisam gerenciar seus dados na plataforma Snowflake baseada em nuvem. Com sua plataforma amigável e sem código, Astera Centerprise ajuda as organizações a enfrentar muitos desafios associados ao gerenciamento de dados. Ele libera tempo e recursos valiosos para focar no que realmente importa – obter insights de dados e impulsionar o sucesso dos negócios.
