クラウド上でデータを集約し、SQLで高速に分析できるデータプラットフォームとしてSnowflakeが使われます。ストレージと計算リソースを分離し、仮想ウェアハウスを必要な分だけ増減できる設計になっています。同じデータに複数の処理を並行させやすく、部門ごとの分析やETLが干渉しにくい点が強みです。
運用では、ワークロードごとにウェアハウスを分け、サイズと自動停止を設定するとコスト管理がしやすくなります。一方で、クエリの作り方やデータ量によって消費が跳ねるため、利用状況のモニタリングとガードレールが欠かせません。
データ共有はSecure Data Sharingで実データをコピーせずに提供でき、権限と対象を細かく制御できます。共有側と利用側で保存領域を二重に持たずに済むため、データ連携の手戻りを減らしやすい仕組みです。またTime Travelで過去時点のデータにアクセスでき、誤更新や削除の復旧、監査にも役立ちます。スキーマ変更や権限変更は影響範囲が広いので、変更管理と監査ログを前提に設計しておくと安全でしょう。
