Snowflake vs. tradycyjne hurtownie danych – porównanie dla biznesu i IT

Wprowadzenie do hurtowni danych i platformy Snowflake

W dobie rosnącej ilości danych i rosnących oczekiwań biznesu wobec analityki, hurtownie danych stały się kluczowym elementem nowoczesnych architektur IT. Tradycyjne hurtownie danych, takie jak Oracle, Teradata czy Microsoft SQL Server, od lat wspierają firmy w przechowywaniu, przetwarzaniu i analizie danych. Oparte są zwykle na architekturze lokalnej (on-premises), co wiąże się z koniecznością zarządzania infrastrukturą, skalowaniem zasobów oraz planowaniem pojemności systemu.

Snowflake to nowoczesna platforma hurtowni danych zaprojektowana od podstaw z myślą o chmurze. Dzięki podejściu "cloud-native" oferuje zupełnie inne podejście do przechowywania i przetwarzania danych niż tradycyjne rozwiązania. Snowflake działa na głównych platformach chmurowych (AWS, Azure, Google Cloud), eliminując potrzebę zarządzania fizyczną infrastrukturą i umożliwiając dynamiczną alokację zasobów w zależności od potrzeb użytkownika.

Najczęstsze zastosowania hurtowni danych, zarówno tradycyjnych, jak i w chmurze, obejmują:

• konsolidację danych z różnych źródeł (ERP, CRM, systemy transakcyjne),
• przygotowywanie raportów zarządczych i operacyjnych,
• wsparcie dla analityki biznesowej (BI) i eksploracji danych,
• zasilanie modeli uczenia maszynowego i aplikacji data science.

Szczególną cechą Snowflake jest jego podejście do separacji zasobów obliczeniowych i magazynowania danych, co pozwala na równoczesne przetwarzanie wielu zadań bez wpływu na wydajność. Użytkownicy mogą niemal natychmiastowo skalować środowisko lub tworzyć niezależne "wirtualne magazyny" danych do różnych celów analitycznych.

W praktyce oznacza to, że platforma Snowflake może wspierać zarówno zespoły IT, odpowiedzialne za zarządzanie danymi i integrację systemów, jak i jednostki biznesowe, które wykorzystują dane do podejmowania codziennych decyzji. Jej elastyczność i prostota sprawiają, że coraz więcej organizacji rozważa migrację z tradycyjnych hurtowni danych do rozwiązań opartych o chmurę.

Architektura Snowflake vs. tradycyjne hurtownie danych

Architektura hurtowni danych ma kluczowe znaczenie dla wydajności, skalowalności i elastyczności całego systemu analitycznego. W tej sekcji porównamy podejście stosowane przez platformę Snowflake z tradycyjnymi rozwiązaniami hurtowni danych.

Tradycyjne hurtownie danych opierają się zazwyczaj na monolitycznej lub wielopoziomowej architekturze, w której warstwy przechowywania, przetwarzania i dostępu do danych są silnie powiązane. Takie podejście często wiąże się z ograniczoną skalowalnością i koniecznością ręcznego planowania zasobów. Duże obciążenia mogą wpływać negatywnie na dostępność systemu oraz wydajność zapytań.

Snowflake wprowadza nowoczesną, zbudowaną od podstaw w chmurze architekturę rozdzieloną (multi-cluster shared data). Kluczową cechą tej platformy jest całkowite oddzielenie warstwy przechowywania danych od warstwy obliczeniowej. Dzięki temu możliwe jest niezależne skalowanie obciążenia bez wpływu na innych użytkowników czy procesy przetwarzające dane.

W praktyce oznacza to, że w Snowflake każda grupa użytkowników lub aplikacja może korzystać z własnych zasobów obliczeniowych (tzw. „virtual warehouses”), które działają równolegle, bez ryzyka blokowania czy spowalniania innych operacji.

Dodatkowo, Snowflake bazuje na koncepcji danych przechowywanych w jednym, współdzielonym formacie, co pozwala na łatwy dostęp i współdzielenie danych w obrębie organizacji, jak i między organizacjami, bez konieczności ich duplikowania.

Podsumowując, architektura Snowflake wyróżnia się:

• rozdzieleniem warstwy przechowywania i przetwarzania danych,
• łatwą skalowalnością poziomą dzięki niezależnym klastrom obliczeniowym,
• wysoką dostępnością i elastycznością działania w środowisku chmurowym,
• efektywnym współdzieleniem danych bez kopiowania.

Te cechy sprawiają, że Snowflake stanowi nowoczesną alternatywę dla tradycyjnych rozwiązań, oferując lepszą adaptację do dynamicznych potrzeb biznesowych i technologicznych.

Porównanie wydajności i skalowalności

Jednym z kluczowych aspektów, które różnicują Snowflake od tradycyjnych hurtowni danych, jest podejście do wydajności i skalowalności. W erze rosnącej ilości danych i dynamicznych potrzeb analitycznych, elastyczność i szybkość działania systemu są coraz bardziej istotne zarówno dla działów IT, jak i użytkowników biznesowych.

Snowflake dzięki swojej chmurowej architekturze umożliwia niemal natychmiastowe zwiększenie mocy obliczeniowej poprzez dodanie kolejnych Virtual Warehouses. Przykład konfiguracji instancji do równoległego przetwarzania może wyglądać następująco:

-- Przykład uruchomienia dwóch niezależnych Virtual Warehouses
CREATE WAREHOUSE analytics_wh SIZE = 'LARGE';
CREATE WAREHOUSE reporting_wh SIZE = 'MEDIUM';

W praktyce oznacza to, że zespół analityczny może wykonywać skomplikowane zapytania bez wpływu na działanie raportów biznesowych, co jest trudne do osiągnięcia w tradycyjnych środowiskach.

Dla firm wymagających szybkiej reakcji na zmieniające się potrzeby i okresowe skoki zapotrzebowania (np. zamknięcia finansowe, okresy promocyjne), Snowflake oferuje przewagę dzięki modelowi „pay-per-use” oraz architekturze zoptymalizowanej pod kątem dynamicznej skalowalności. Jeśli chcesz poszerzyć swoją wiedzę i w pełni wykorzystać potencjał tej platformy, sprawdź Kurs Snowflake Essentials.

Koszty utrzymania i model rozliczeń

Kwestia kosztów jest jednym z kluczowych aspektów przy wyborze platformy do przechowywania i analizy danych. Snowflake oraz tradycyjne hurtownie danych różnią się nie tylko pod względem technologii, ale także podejścia do rozliczeń i zarządzania kosztami.

Tradycyjne hurtownie danych

Tradycyjne rozwiązania bazują zazwyczaj na modelu CAPEX (nakłady inwestycyjne), gdzie organizacja ponosi wysokie koszty początkowe związane z zakupem serwerów, licencji oprogramowania oraz wdrożenia. Dodatkowo, utrzymanie systemu wymaga stałych inwestycji w infrastrukturę, wsparcie techniczne oraz personel IT.

Snowflake

Snowflake wykorzystuje model pay-per-use, w którym koszty zależą od rzeczywistego zużycia zasobów. Obciążenia obliczeniowe (compute) i przechowywanie danych (storage) są rozliczane osobno, co pozwala na większą elastyczność budżetową i optymalizację kosztów.

Snowflake umożliwia konfigurację tzw. virtual warehouses, które są rozliczane na podstawie czasu ich działania. Przykładowo:

CREATE WAREHOUSE my_warehouse
  WITH WAREHOUSE_SIZE = 'XSMALL'
  AUTO_SUSPEND = 60
  AUTO_RESUME = TRUE;

W powyższym przykładzie konfiguracja pozwala na automatyczne wstrzymanie działania po 60 sekundach braku aktywności, co przekłada się na niższe koszty operacyjne.

W praktyce organizacje, które nie potrzebują ciągłego przetwarzania danych lub mają sezonowe potrzeby analityczne, mogą znacznie obniżyć koszty dzięki elastycznemu modelowi rozliczeń Snowflake. Z kolei tradycyjne hurtownie danych wymagają większego zaangażowania w planowanie i kontrolę kosztów, szczególnie w przypadku rosnących potrzeb biznesowych.

Bezpieczeństwo danych i zgodność z regulacjami

Bezpieczeństwo danych oraz zgodność z przepisami prawnymi to kluczowe aspekty dla każdej organizacji korzystającej z hurtowni danych – zarówno z tradycyjnych rozwiązań on-premise, jak i nowoczesnych platform chmurowych, takich jak Snowflake. Współczesne wymagania dotyczące ochrony informacji (np. RODO, HIPAA, PCI DSS) sprawiają, że architektura i funkcje zabezpieczeń stały się jednym z głównych czynników wyboru technologii.

Snowflake został zaprojektowany z myślą o pracy w chmurze i bezpieczeństwie jako integralnym elemencie. Oferuje automatyczne szyfrowanie danych w spoczynku i w tranzycie, wielopoziomowe uwierzytelnianie, funkcje Data Masking oraz row-level security, a także obsługuje mechanizmy zgodności z licznymi regulacjami międzynarodowymi.

Dla porównania, tradycyjne hurtownie danych wymagają zazwyczaj ręcznej konfiguracji zabezpieczeń, a spełnienie norm zgodności często wiąże się z dodatkowymi kosztami licencyjnymi lub wdrożeniowymi. W takich systemach ochrona danych jest silnie uzależniona od infrastruktury i kompetencji zespołu administracyjnego.

Oto przykład zastosowania dynamicznego maskowania danych w Snowflake:

CREATE MASKING POLICY ssn_mask AS (val STRING) ->
  RETURNS STRING ->
    CASE
      WHEN CURRENT_ROLE() IN ('DATA_ADMIN') THEN val
      ELSE 'XXX-XX-XXXX'
    END;

ALTER TABLE customers MODIFY COLUMN ssn SET MASKING POLICY ssn_mask;

Dzięki takim funkcjom, Snowflake umożliwia organizacjom bezpieczne skalowanie operacji na danych bez konieczności rozbudowanej konfiguracji infrastruktury IT, jednocześnie ułatwiając spełnienie wymogów audytowych i regulacyjnych. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę z zakresu analizy danych i języka SQL, warto zapoznać się z Kursem Język SQL dla Azure SQL – praca w zakresie analizy i raportowania.

Łatwość wdrożenia i integracji z istniejącym środowiskiem IT

Jednym z kluczowych aspektów wpływających na wybór rozwiązania hurtowni danych jest łatwość jego wdrożenia oraz integracji z aktualnie wykorzystywanymi systemami IT. Snowflake, jako platforma stworzona od podstaw z myślą o chmurze, oferuje podejście znacząco różniące się od tradycyjnych hurtowni danych, takich jak Oracle, Microsoft SQL Server czy Teradata.

Snowflake charakteryzuje się architekturą opartą na chmurze (SaaS), co eliminuje potrzebę instalacji lokalnego sprzętu i zarządzania infrastrukturą. Wdrożenie sprowadza się do utworzenia konta i konfiguracji zasobów, co pozwala na szybki start, często w ciągu kilkunastu minut. Natomiast tradycyjne hurtownie danych wymagają zakupu sprzętu, konfiguracji środowiska serwerowego oraz ręcznego skalowania zasobów, co może potrwać tygodnie lub miesiące.

Integracja Snowflake z popularnymi narzędziami ETL, BI oraz frameworkami analitycznymi jest uproszczona dzięki natywnemu wsparciu dla protokołów i formatów, takich jak:

• JDBC/ODBC – umożliwia połączenie z narzędziami BI (np. Tableau, Power BI)
• Snowpipe – automatyczne ładowanie danych
• API REST – możliwość integracji z aplikacjami webowymi i mikroserwisami
• Wsparcie dla języków programowania – takich jak Python (poprzez Snowpark), Scala, Java

Dla porównania, wiele klasycznych hurtowni danych wymaga dodatkowych wtyczek, sterowników lub manualnych konfiguracji, aby umożliwić podobny poziom integracji, co często wiąże się z dodatkowymi kosztami i zasobami ludzkimi.

Dla zespołów IT oznacza to mniejszą barierę wejścia, a dla biznesu – szybsze rozpoczęcie pracy z danymi. Przykładowo, załadowanie danych z pliku CSV do Snowflake może wyglądać następująco:

-- Załaduj plik CSV z chmury do tabeli w Snowflake
COPY INTO my_table
FROM @my_stage/data.csv
FILE_FORMAT = (TYPE = 'CSV' FIELD_OPTIONALLY_ENCLOSED_BY='"');

W przypadku klasycznych systemów, ten sam proces mógłby wymagać ręcznej konfiguracji serwera, skryptów importu oraz utworzenia harmonogramów zadań.

Podsumowując, Snowflake znacząco upraszcza proces wdrożenia i integracji, co jest istotnym atutem zarówno dla zespołów IT, jak i dla organizacji poszukujących elastycznego, łatwego w użyciu rozwiązania hurtowni danych.

Korzyści biznesowe wynikające z wyboru Snowflake

Snowflake to nowoczesna platforma hurtowni danych zaprojektowana z myślą o elastyczności, wydajności i prostocie zarządzania. W porównaniu do tradycyjnych rozwiązań, oferuje szereg korzyści, które bezpośrednio przekładają się na wartość biznesową – zarówno w kontekście operacyjnym, jak i strategicznym.

• Elastyczne skalowanie zasobów: Snowflake umożliwia niezależne skalowanie mocy obliczeniowej i przestrzeni magazynowej, co pozwala firmom płacić tylko za rzeczywiste zużycie i dynamicznie dostosowywać zasoby do potrzeb biznesu.
• Przyspieszone podejmowanie decyzji: Dzięki wysokiej wydajności zapytań i możliwości równoległego przetwarzania danych, zespoły analityczne mogą szybciej pozyskiwać informacje, co wspiera szybkie reagowanie na zmiany rynkowe.
• Uproszczona obsługa i mniejsze obciążenie IT: Jako w pełni zarządzana usługa chmurowa, Snowflake eliminuje konieczność ręcznej konfiguracji sprzętu, optymalizacji indeksów czy administrowania systemem, co pozwala zespołom IT skupić się na zadaniach o większej wartości dodanej.
• Lepsza współpraca między działami: Funkcje współdzielenia danych w Snowflake umożliwiają bezpieczne udostępnianie informacji między zespołami, partnerami i klientami bez konieczności kopiowania danych, ułatwiając tworzenie wspólnych modeli analitycznych.
• Krótki czas wdrożenia: Gotowa do użycia architektura Snowflake pozwala znacznie szybciej rozpocząć pracę w porównaniu z tradycyjnymi hurtowniami, co skraca czas uzyskania wartości (time-to-value) z danych.
• Wsparcie dla nowoczesnych strategii danych: Snowflake wspiera różnorodne źródła i typy danych – od danych transakcyjnych po półstrukturalne – co umożliwia firmom budowanie elastycznych, skalowalnych ekosystemów danych dostosowanych do rozwoju analizy predykcyjnej, AI i machine learning.

Dzięki tym zaletom, Snowflake staje się atrakcyjnym wyborem dla organizacji, które chcą przekształcić dane w przewagę konkurencyjną, zwiększyć efektywność operacyjną i skrócić czas reakcji na zmiany rynkowe.

Scenariusze zastosowania i rekomendacje wyboru

Zarówno Snowflake, jak i tradycyjne hurtownie danych znajdują zastosowanie w różnych środowiskach biznesowych i technologicznych. Wybór odpowiedniego rozwiązania zależy od specyfiki organizacji, jej wymagań operacyjnych, tempa wzrostu oraz poziomu zaawansowania technologicznego.

Snowflake to platforma zaprojektowana z myślą o elastyczności i skalowalności w chmurze. Świetnie sprawdza się w środowiskach dynamicznych, gdzie niezbędna jest szybka adaptacja do zmieniających się potrzeb analitycznych, duże wolumeny danych i wiele użytkowników pracujących równolegle. Dzięki architekturze opartej o chmurę, Snowflake jest szczególnie rekomendowany dla firm, które:

• prowadzą działalność w wielu lokalizacjach i potrzebują globalnego dostępu do danych,
• planują migrację z lokalnych systemów do środowisk cloud-native,
• skupiają się na nowoczesnych zastosowaniach, takich jak machine learning, analiza strumieniowa czy integracja z narzędziami BI w czasie rzeczywistym,
• oczekują łatwej skalowalności bez konieczności rozbudowy infrastruktury fizycznej.

Tradycyjne hurtownie danych nadal mają swoje miejsce w organizacjach o ugruntowanej infrastrukturze on-premise, gdzie potrzeba pełnej kontroli nad środowiskiem IT, a wymagania dotyczące skalowalności są stabilne. Sprawdzą się również w przypadkach, gdy:

• wdrożono już rozbudowane procesy ETL i systemy raportowe oparte o konkretną technologię,
• organizacja nie jest gotowa na pełną migrację do chmury ze względów regulacyjnych lub kosztowych,
• przewidywana liczba użytkowników i zapytania analityczne są stosunkowo przewidywalne,
• ważna jest spójność z istniejącymi systemami ERP lub bazami danych działającymi lokalnie.

W wielu przypadkach optymalnym rozwiązaniem może być podejście hybrydowe, łączące możliwości nowoczesnych platform chmurowych, takich jak Snowflake, z istniejącą infrastrukturą. Ostateczny wybór technologii powinien wynikać z analizy potrzeb biznesowych, kompetencji zespołu IT oraz strategii rozwoju organizacji.

Zoom jako narzędzie pracy trenera – funkcje, skróty, dobre praktyki 13 czerwca 2025

Tworzenie aplikacji w Power Apps na podstawie listy SharePoint: Przewodnik dla początkujących 11 czerwca 2025