随着数据量的迅速增长，处理和存储这些数据成为了一个挑战。无线连接技术的进步、处理能力的增强以及物联网(IoT)设备的创建使得数据在生活中占据了重要位置。企业也越来越多地利用数据来优化他们的产品、流程和收入。
数据仓库是企业的核心分析系统，它从不同的来源聚合数据。它将来自多个来源的数据存储在一个可靠的中央数据存储库中，然后进行分析、人工智能(AI)和机器学习。这有助于企业分析大量历史数据，做出明智的商业决策。
传统上，数据仓库托管在本地。随着企业更频繁地使用云，对基于云的数据仓库的需求也在增长。许多公司已经在使用云数据平台，或者正在强烈考虑这样做，作为将自身转变为以云为先、数据驱动企业的长期战略计划的一部分。
Snowflake已经成为最受欢迎的选择之一，因为它支持包括亚马逊、微软和谷歌云平台在内的多云基础设施环境。
在尝试同时加载和查询数据时会出现性能问题。
集成多个数据源的效率不高。
数据恢复方法昂贵、耗时且不便。
缺乏单一真实来源导致数据不一致、不可靠和数据交换不足。
长期可扩展性问题。
Snowflake是一个基于云的软件即服务(SaaS)工具，支持以下云平台基础设施，并允许存储和计算独立扩展：
它是一个多用途的云数据平台，用作数据仓库、操作数据存储、数据湖和数据集市。它提供了比传统产品更易于使用、更快、更灵活的数据处理、存储和分析解决方案。其自动上下扩展和解耦的计算和存储架构有助于平衡性能和运营成本。
Snowflake架构由三个层次组成，每个层次都可以独立扩展：存储、计算和服务。
Snowflake使用高度可扩展和安全的云存储来存储结构化和半结构化数据，如JSON、AVRO和Parquet。表、架构和数据库构成了存储层。Snowflake帮助管理数据存储的所有方面，包括文件大小、结构、压缩、元数据和统计信息。这个存储层独立于计算资源运行。存储层中存在多个自动扩展的加密微分区。
计算层使用云提供商提供的资源来处理查询执行任务。这一层包括虚拟云数据仓库，并帮助通过请求分析数据。Snowflake的每个虚拟仓库都是一个独立的集群。它们不会争夺计算资源，也不会影响性能。
Snowflake使用ANSI SQL进行云服务，使客户能够管理其基础设施并优化其数据。Snowflake处理数据加密和安全问题。他们继续拥有可靠的HIPAA和PCI DSS数据仓库认证。服务包括访问控制、查询处理和优化、基础设施管理、查询认证和元数据管理。
Snowflake解决了旧的基于硬件的数据仓库的许多问题，如可扩展性受限、数据转换挑战以及延迟或失败。它专为云构建。以下是使用它的益处：
可以根据需要扩展虚拟仓库，以利用更多的计算资源来更快地加载数据或执行大量查询，这得益于云的弹性。之后，可以减少虚拟仓库，只支付处理查询的时间。
结构化和半结构化数据可以合并进行分析，并直接加载到云数据库中，无需转换或转换为刚性关系模式。Snowflake自动优化数据存储和查询过程。
在传统数据仓库中，如果许多用户或用例争夺资源，可能会遇到并发问题（例如延迟或失败）。凭借其独特的多集群架构，Snowflake解决了并发问题：一个虚拟仓库的查询永远不会影响其他仓库。每个虚拟仓库可以根据需要独立扩展或缩减，而无需等待其他加载和处理操作完成。
借助Snowflake，企业可以自动化数据管理、安全、治理、可用性和弹性。结果，运营效率提高，成本优化，停机时间减少，可扩展性增强。它自动化数据复制以快速恢复和高可靠性和可用性。
Snowflake的架构允许Snowflake用户之间共享数据。用户界面创建了读取账户，公司可以使用这些账户与任何数据消费者共享数据，而不必担心他们是否是Snowflake的客户。
Snowflake Marketplace是一个数据交换平台，为数据科学家、分析和商业智能专业人员提供越来越多的实时和即查即用的数据集，这些数据集来自第三方数据提供商和服务提供商。借助Snowflake Marketplace，即数据云的一个特性，可以通过添加第三方的新数据或潜在SaaS合作伙伴的内部数据来改善业务分析。