Snowflakeは、クラウドデータウェアハウスを構築するための最も一般的な選択肢の1つで、数十から数百のデータソースを1つの集約された場所に統合し、分析を容易にします。しかし、Snowflakeが2020年に記録的なIPOを果たしたことは話題になりましたが、Snowflakeのデータ統合をどのように実行するかはあまり明らかになっていません。

Snowflakeをデータウェアハウスとして使用するには、Snowflakeを他のアプリケーションやシステムと接続する何らかの方法が必要になります。この記事では、Snowflakeのデータ統合について、3つの方法を見ていき、どのオプションが自分の組織に最適かを判断できるようにします。

Table of Contents

1. Snowflake ETL ツール

ETL (extract, transform, load) はデータ統合の主要な形態であり、企業データを効率的かつ予測可能に中央レポジトリに移動させます。良いニュースは、Snowflakeデータウェアハウスへの自動化されたデータパイプラインを構築するのに役立つSnowflake ETLツールには事欠かないということです。

SnowflakeをITエコシステムの他のコンポーネントに接続する場合は、Snowflakeの統合が容易なETLツールを選ぶことが必須です。しかし、Snowflake ETLツールを評価する際には、信頼性の高いSnowflakeコネクターはスタート地点に過ぎません。考慮すべき他の要因は、ツールにあります。

  • パイプラインのデータソースに対応したコネクタや統合機能
  • 使いやすさ(特に技術者ではないチームメンバーにとって)
  • 価格モデル(例:定額制、サブスクリプション、コネクタごと、データ量ごとなど)
  • カスタマーサポートの質

2. Snowflake コネクター for Python

ソフトウェア開発に慣れている方は、Snowflake データウェアハウスへの独自で連携手段を開発することを好むかもしれません。Snowflake はまさにそれを行うためのツール、Snowflake Connector for Python を提供しています。

Snowflake Connector for Python を使用して、Snowflake データウェアハウスに接続できる Python アプリケーションを開発することができます。このコネクタにより、Snowflake への接続、データベースとテーブルの作成、データのロードとクエリなど、すべてを外部の Python アプリケーションから行うことができます。SnowflakeのPythonコネクターは、Linux、macOS、Windowsのオペレーティングシステムと互換性があり、Pythonのバージョン3.6以上をサポートしています。

Snowflake Connector for Pythonは、データを統合する方法をより柔軟にコントロールすることができますが、事前に構築されたETLソリューションよりも技術的にははるかに困難です。別のプログラミング言語での作業をご希望ですか?Snowflakeは他の方法も提供しています。以下は、Snowflakeが提供する様々なソフトウェアコネクタのリストの一部です。

3. Snowflake エコシステム

最後になりますが、Snowflakeは「Snowflakeエコシステム」の一部であると考えられるサードパーティのツールやソフトウェアのリストを提供しています。 これらの技術はSnowflakeの「承認シール」を受けており、Snowflakeに接続するための保証されたソリューションを提供しています。

Snowflakeエコシステムでの作業は、ユーザーフレンドリーではありますが、制限があり、既存のSnowflakeコネクションを持つアプリケーションしか使用できません。Snowflakeのエコシステムには、何十ものツールやソフトウェアがあり、以下のようなグループに分かれています。

さいごに

最高のSnowflake ETLツールを探しているなら、Integrate.io以上のものはありません。Integrate.ioプラットフォームは、シンプルで合理的なデータ統合のための、パワフルで機能豊富な、ユーザーフレンドリーなソリューションです。

Integrate.ioには、Snowflakeを含む140以上の事前に構築されたコネクタと統合機能があります。さらに、Integrate.ioのコード不要のビジュアルインターフェースにより、技術的なスキルレベルを問わず、これらのコネクタをドラッグ&ドロップして、本番用のデータパイプラインを迅速に構築することができます。

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