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Cómo la Etapa Snowflake mejora la preparación de datos para análisis en la nube

Cómo la Etapa Snowflake mejora la preparación de datos para análisis en la nube

En el mundo impulsado por los datos de hoy en día, las organizaciones buscan constantemente formas de gestionar y procesar grandes cantidades de información de manera eficiente. Snowflake, una plataforma de almacenamiento de datos en la nube, ofrece una solución poderosa para la preparación y puesta en escena de datos antes de su procesamiento. Este artículo describirá la Etapa Snowflake. Explicaremos sus beneficios y cómo simplifica el proceso de importar y gestionar datos de diversas fuentes.

¿Qué es la Etapa Snowflake?

La Etapa Snowflake es un componente fundamental de la plataforma de almacenamiento de datos de Snowflake. Se utiliza para almacenar temporalmente datos antes de cargarlos en las tablas de Snowflake. Las etapas permiten a los usuarios cargar y gestionar datos de diversas fuentes de forma eficiente. Las fuentes pueden ser archivos, bases de datos externas o servicios de almacenamiento en la nube como Amazon S3 o Azure Blob Storage.

Preparación de datos en Snowflake

La Etapa Snowflake desempeña un papel crucial en el proceso de preparación de datos. Ofrece una forma flexible y escalable de ingresar y preparar datos para su posterior procesamiento. Con la Etapa Snowflake, puedes:

1. Cargar datos de diversas fuentes

Snowflake es una plataforma de almacenamiento de datos en la nube que permite a los usuarios cargar datos desde una variedad de fuentes. Esto incluye archivos en formatos como CSV, JSON y Avro, lo que facilita la ingestión de datos de diferentes tipos de archivos. Además, Snowflake también puede conectarse a bases de datos externas, permitiendo a los usuarios extraer datos de otros sistemas de manera fluida.

Snowflake facilita la conexión de los usuarios con servicios de almacenamiento en la nube como Amazon S3 y Google Cloud Storage. Los usuarios pueden cargar datos directamente desde estas plataformas. Esta flexibilidad en las opciones de carga de datos convierte a Snowflake en una herramienta versátil para gestionar y analizar información proveniente de múltiples fuentes.

2. Realizar transformaciones de datos

Snowflake proporciona a los usuarios la capacidad de manipular y transformar datos antes de cargarlos en las tablas. Esto se puede hacer utilizando consultas SQL u otras herramientas dentro de la plataforma Snowflake. Snowflake permite a los usuarios modificar los datos antes de guardarlos, lo que les posibilita limpiar, enriquecer y organizar la información según sus necesidades.

Esta flexibilidad en la preparación de datos ayuda a garantizar que la información sea precisa, consistente y esté optimizada para la elaboración de informes. Snowflake soporta diferentes técnicas de manipulación de datos, lo que facilita a los usuarios gestionar transformaciones complejas y formatear los datos correctamente según sus requerimientos específicos.

3. Manejar grandes volúmenes de datos

El diseño de Snowflake puede manejar grandes cantidades de datos durante el proceso de preparación al escalar hacia arriba o hacia abajo según sea necesario. Esto significa que Snowflake puede ajustar su capacidad para acomodar cargas de datos variables. Esta flexibilidad le permite gestionar la información de forma eficiente sin verse sobrepasado.

La capacidad de escalado de Snowflake lo convierte en una opción confiable para gestionar tareas de procesamiento de datos. Snowflake puede ajustar fácilmente sus recursos para procesar la información de manera eficiente y precisa, realizando estos ajustes durante la carga de datos. Esta escalabilidad es crucial para las organizaciones que manejan enormes volúmenes de datos, ya que les permite gestionar picos en el volumen sin experimentar problemas de rendimiento.

Además, el diseño flexible de Snowflake permite a las organizaciones modificar sus recursos para adaptarlos a sus necesidades, garantizando una gestión rápida y eficaz de la información. Esto también contribuye a obtener insights de forma más ágil y a tomar mejores decisiones.

Aspectos de seguridad en la preparación de datos en Snowflake

Cuando se trata de preparar datos en Snowflake, la seguridad es una prioridad. Snowflake proporciona varias funcionalidades para garantizar la seguridad e integridad de tus datos preparados:

Control de acceso: Snowflake te permite otorgar permisos específicos a usuarios y roles, asegurando que solo las personas autorizadas puedan acceder y manipular los datos preparados.
Encriptación: Todos los datos en la Etapa Snowflake se encriptan automáticamente tanto en reposo como en tránsito, protegiendo la información sensible del acceso no autorizado.
Validación de datos: Snowflake proporciona mecanismos para validar la integridad y consistencia de los datos preparados antes de cargarlos en las tablas.

Ejemplo

Aquí utilizamos una Etapa por defecto de Snowflake utilizando la Interfaz de Línea de Comandos (CLI). La etapa es para un entorno de pruebas y los datos simulados en CSV se generaron aleatoriamente en mockaroo.com. Para utilizar una Etapa por defecto de Snowflake para el archivo MOCK_DATA_1.csv, sigue estos pasos:

Conéctate a tu cuenta de Snowflake utilizando la CLI de Snowflake. La salida debería ser similar a la siguiente:

C:\Users\user>snowsql -a xz13yxx.eu-central-1
Usuario: DAN
Contraseña:*******
* SnowSQL * v1.2.32
Escribe sentencias SQL o !help
DAN#COMPUTE_WH@(no database).(no schema)>

Crea una nueva base de datos (si aún no ha sido creada). Utiliza la base de datos:

DAN#COMPUTE_WH@(no database).(no schema)>CREATE DATABASE mock_database;
+--------------------------------------------------------+
| estado                                                 |
|--------------------------------------------------------|
| Base de datos MOCK_DATABASE creada exitosamente.       |
+--------------------------------------------------------+
1 Fila(s) producida(s). Tiempo transcurrido: 1.062s

DAN#COMPUTE_WH@MOCK_DATABASE.PUBLIC>use MOCK_DATABASE;
+----------------------------------+
| estado                           |
|----------------------------------|
| Sentencia ejecutada con éxito.   |
+----------------------------------+
1 Fila(s) producida(s). Tiempo transcurrido: 0.156s

Carga datos en la etapa por defecto (no se crea una etapa con nombre aquí):

DAN#COMPUTE_WH@MOCK_DATABASE.PUBLIC>PUT 'file://C:/TmpDataSnowflake/MOCK_DATA_1.csv' @~ AUTO_COMPRESS=TRUE;
+---------------------+-----------------------+ ... +-------------------------+----------+----------+
| origen              | destino               | ... | compresión_destino      | estado   | mensaje  |
|---------------------+-----------------------+ ... +-------------------------+----------+----------|
| MOCK_DATA_1.csv     | MOCK_DATA_1.csv.gz    | ... | GZIP                    | CARGADO  |          |
+---------------------+-----------------------+ ... +-------------------------+----------+----------+
1 Fila(s) producida(s). Tiempo transcurrido: 1.922s

Verifica los datos preparados:

DAN#COMPUTE_WH@MOCK_DATABASE.PUBLIC>LS @~;
+-------------------------+---------+ ... +-----------------------------------+
| nombre                  | tamaño  | ... | última_modificación               |
|-------------------------+---------+ ... +-----------------------------------|
| MOCK_DATA_1.csv.gz      | 29456   | ... | vie, 22 mar 2024 10:49:54 GMT       |
+-------------------------+---------+ ... +-----------------------------------+
1 Fila(s) producida(s). Tiempo transcurrido: 1.071s

La salida mostrará los archivos preparados exitosamente en Snowflake. Ten en cuenta que no puedes utilizar la etapa interna por defecto para una tabla externa. Además, si deseas crear una tabla para los datos preparados, utilizarías ya sea la CLI con el comando CREATE o REPLACE EXTERNAL TABLE mock_table_1, o simplemente crearías una tabla externa en Snowflake Worksheet. Utilizar la Worksheet basada en la web es más conveniente para la creación de la tabla debido a problemas de copiar-pegar en el cliente de consola.

USE DATABASE MOCK_DATABASE;
CREATE or REPLACE TABLE mock_table_1 (
	id INT,
	first_name VARCHAR,
	last_name VARCHAR,
	email VARCHAR,
	gender VARCHAR,
	ip_address VARCHAR,
	card_num VARCHAR
	);
CREATE OR REPLACE FILE FORMAT my_csv_format TYPE = 'CSV' FIELD_OPTIONALLY_ENCLOSED_BY = '"' SKIP_HEADER = 1;
COPY INTO mock_table_1 FROM @~/MOCK_DATA_1.csv.gz FILE_FORMAT = (FORMAT_NAME = my_csv_format) ON_ERROR = 'CONTINUE';

Ejemplo

Creando una Etapa Snowflake utilizando la interfaz web de Snowflake:

Inicia sesión en tu cuenta de Snowflake a través de la interfaz web.
Navega a la pestaña “Bases de datos” y selecciona o crea la base de datos y esquema deseados.
Haz clic en la pestaña “Etapas” y selecciona “Crear”.
Proporciona un nombre para tu etapa y configura los ajustes necesarios, como la integración de almacenamiento y el formato de archivo.
Haz clic en “Crear” para generar la etapa.
Para cargar datos en la etapa, navega a la pestaña “Etapas”, selecciona tu etapa y haz clic en “Cargar datos”.
Especifica la ubicación y el formato de los archivos de datos y haz clic en “Cargar”.

Los datos preparados estarán disponibles para su posterior procesamiento y carga en las tablas de Snowflake.

Conclusión

La Etapa Snowflake facilita la preparación de los datos para su análisis en la nube. Snowflake ayuda a las organizaciones a gestionar y procesar grandes volúmenes de información provenientes de diversas fuentes de manera segura y flexible. Con su arquitectura basada en la nube y su capacidad de escalado, la Etapa Snowflake agiliza el proceso de preparación de datos, lo que permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos de forma más rápida y efectiva.

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