Snowflake 自动化数据工作流

引言

Snowflake 的共享数据设计将计算和存储资源分开，并允许跨多个集群无缝扩展。随着公司扩展，数据量通常会急剧增长。要管理日益增长的数据量，拥有正确的 ETL 技术与拥有正确的记录仓库生成一样至关重要。

代理事务加载，即 ETL，是从多个源将数据合并到一个数据商店的过程，以便可以直接加载到数据仓库或其他目标系统中。使用软件工具或服务自动执行 ETL 过程称为 ETL 自动化。

然而，手动执行 ETL 过程存在一些缺点：

• 易出错：手动 ETL 过程中的人为错误很常见，导致数据不一致且质量差。
• 耗时：对于拥有庞大而复杂数据集的企业来说，这可能需要大量时间。
• 难以扩展：随着企业的发展和数据需求的改变，扩展可能很困难。
• 缺乏灵活性：由于其潜在的僵化和难以调整的特性，组织可能会发现难以适应不断变化的业务需求。

考虑到这些挑战，自动化 ETL 任务是合乎逻辑的。让我们更深入地讨论自动化的必要性。

Snowflake 的自动化需求和能力

随着近年来虚拟仓库的出现，数据操作发生了巨大变化。过去，数据主要手动处理并保存在孤岛中。这增加了出错的可能性，并使访问和分析数据变得更加困难。如今，使用云数据仓库和技术可以实现实时数据处理和存储。

然而，随着数据量和复杂性的增加，有效的数据管理可能会成为问题。这就是自动化发挥作用的地方。自动化为组织的数据流程提供便利，提高数据质量，最大限度地利用计算资源，并降低出错风险。

自动化的一些主要优势是：

• 可扩展性：通过添加新的数据源和目标，企业可以使用自动化来扩展其数据操作。自动化数据处理流程易于扩展、可复制和适应。工作负载可以分配给多个服务器。
• 效率：数据集成、转换和质量管理等重复性、耗时性操作可以自动化。自动化可以消除不必要的瓶颈并简化流程。
• 提高数据质量：自动化可以确保信息始终从所有源一致地导入和转换为所有目标。数据质量管理技术可以发现并修复数据错误。

Snowflake 可以自动化什么？

Snowflake 提供了多种功能和特性来管理数据。自动化支持是 Snowflake 的主要优势之一。Snowflake 可以自动化广泛的数据任务，例如：

1. 数据摄取：事实摄取是将数据添加到信息仓库的过程。在 Snowflake 的支持下，可以启用多种记录摄取策略，包括：

• Snowpipe：Snowpipe 是一个集成的流式数据摄取服务，可以持续加载数据到 Snowflake。
• COPY INTO 命令：Snowflake 可以使用 COPY INTO 命令以批量模式加载数据。
• 外部暂存区：外部暂存区可以在导入数据到 Snowflake 之前临时存储数据。

2. 数据转换：统计数据的转换过程涉及清理和准备数据以进行评估。Snowflake 支持广泛的记录转换功能，包括：

• SQL 语句：可以通过编写 SQL 查询来转换数据。
• 用户定义函数：为了执行特定的数据转换任务，可以创建用户定义函数。
• 外部过程：可以通过外部过程调用外部代码来执行数据转换任务。这些数据转换可以自动化。

3. 数据建模：数据建模是创建数据的逻辑表示的过程。Snowflake 支持多种数据建模功能。

• 表：在 Snowflake 中，表是基本的数据存储单元。
• 视图：视图是由预先存在的表创建的虚拟表。
• 物化视图：物化视图是预先计算的视图，可以提高查询的执行速度。创建和管理数据版本的过程可以自动化。
• 任务调度：任务调度是自动化按固定时间间隔完成任务的过程。任务是可以按需运行或计划在特定时间执行的脚本。

任务可以调用存储过程、运行过程逻辑或执行单个 SQL 语句。

使用 Snowflake 自动化，可以在任何仓库或数据库中安排任务执行。例如，您可以安排一个任务每天执行一次脚本来转换记录。

整体性能跟踪是收集和审查有关信息仓库性能的数据的过程。

自动化 Snowflake 的最佳方法

通过 Snowflake 自动化，可以使您的数据操作更加准确和高效。为了确保 Snowflake 自动化得到有效利用，仔细且有条理地应用它至关重要。以下是自动化 Snowflake 的一些最佳技巧：

• 确保数据的可靠性和一致性：在自动化 Snowflake 技术时，最重要的考虑因素之一是确保数据得到一致且准确的处理。
• 广泛测试自动化任务：在部署任何自动化任务之前，请务必使用多个记录集和条件对其进行全面测试，以确保其按预期运行。
• 应用数据质量检查：在自动化操作处理数据之前，数据质量检查可以发现并修复数据错误。
• 监控自动化任务：监控自动化流程，以确保一切正常运行，并且 Snowflake 数据得到可靠一致的处理。

选择合适的平台和自动化工具。

对于 Snowflake，有许多可用的平台和自动化解决方案，如下所示：

• 功能：平台和工具应支持您需要自动化的功能。
• 易用性：工具和结构应易于使用和执行。
• 可扩展性：平台和硬件必须具有可扩展性，以满足您不断增长的需求。
• 安全性：安全工具和系统应保护您的数据。

设定明确的 KPI 和监控指标。

这将帮助您监控自动化项目的进展情况，并找出需要改进的领域。以下是 Snowflake 自动化的一些 KPI 和监控指标示例：

• 任务完成率：表示任务成功完成的比例。
• 任务执行时间：计算完成一项任务所需的平均时间。
• 数据质量指标：检查自动化活动正在处理的数据的一致性和准确性。
• 系统资源利用率：此指标显示自动运行的程序消耗的 Snowflake 资源量。

深入了解 Integrate.io 用于 Snowflake 自动化

Integrate.io 是一个云原生数据集成平台，可促进 ETL 和 ELT 流程的自动化及其快速部署。其拖放式用户界面可加快部署速度并降低学习曲线。

Integrate.io 提供的一些独特功能包括：

• 数据集成自动化：通过简化和自动化数据集成过程，减少手动工作量并提高生产力。低代码或无代码界面使更广泛的专业人士可以使用它们，因为它们简化了用户体验。
• 改进的数据安全和合规性：确保信息安全并符合法律法规和行业标准。
• 数据可观测性：它提供对数据的全面端到端报告，以及可实时跟踪和历史记录的个性化警报。
• 简单的数据转换和流程：能够轻松地在源之间转换和移动数据。
• 灵活的定价：提供经济高效的解决方案，因为费用根据使用的连接器确定，而不是根据传输的数据量。

• 200 多个数据源：通过大量数据源集成增加了适应性。
• REST API：它使集成各种服务和应用程序变得容易。与云的集成。
• 数据平台：通过与云记录结构（如 AWS、Microsoft Azure、Redshift、Oracle 和 Salesforce）的集成，兼容数据库和统计仓库。

Integrate.Io 如何简化 Snowflake ETL 自动化？

• 从多个源收集信息：如果可以从多个源获取统计信息，Io 的两百多个连接器系列将进行组织。
• 减少开发成本和时间：无需创建自定义代码，Io 的预构建连接器和无代码/低代码界面可更轻松地引入和管理计算机化统计管道。这可以大大减少自动化 Snowflake ETL 流程的时间和费用。
• 改进令人满意且一致的真相：在将数据上传到 Snowflake 之前，使用 Io 的统计转换设备可以轻松地对其进行清理、过滤和汇总。您的数据将变得更可靠且非常出色，这将增加其在分析和决策制定方面的客观性。
• 提高效率和可扩展性：Integrate.io 可轻松有效地扩展您的 Snowflake ETL 流程。
• 增加控制和可见性：Integrate 提供更好的可见性和管理。通过 Io 的警报和监控功能，您可以快速检测并修复自动化记录管道中的任何错误或问题，并检查其工作情况。

如何使用 Integrate.Io 自动化 Snowflake ETL？

让我们谈谈使用 Integrate.Io 有效自动化 Snowflake ETL 所需的最高级别步骤。

组织您的 ETL 任务：注册一个 Integrate.io 账户，在 14 天的免费试用期内测试该平台是否符合您的用例。注册后，您可以开始构建数据管道。

设置数据目标和源：要连接 Integrate.Io 和 Snowflake，请转到“连接”选项卡并选择“添加连接”选项。选择 Snowflake 连接器后，输入关键连接详细信息。

在构建数据管道时，一旦建立连接，您就可以将其选为源或目标。

解释转换逻辑

确定您必须对数据执行的转换才能将其放入 Snowflake。典型的数据转换包括：

• 清理：消除不一致或错误的数据。
• 过滤：仅选择相关信息。
• 合并：浓缩信息。
• 连接：合并来自多个源的信息。

将数据分割成更小的部分称为分割。

数据去重：识别并删除重复数据。

数据验证是开发自动规则以在出现数据问题时使用的过程。

选择并设置相关的转换组件。Integrate.io 为这些和其他数据转换提供了转换组件。要进行选择，请从数据管道的组件面板中拖放一个转换组件。

调度和任务自动化：构建和配置好记录管道后，可以将其设置为按需运行或定期运行。此外，还可以配置为每天、每周或每月运行，或按自定义方式运行。

此外，您可以为特定日期和时间计划数据流。

Integrate.io 提供两种调度选项：

当您希望在特定时间间隔后安排执行时，请使用“重复执行”调度机制。

Cron 表达式允许您设置任务执行的时间。您可以使用六个字段（表示分钟、小时、月份中的日期、月份、星期中的日期和年份）来计划不同时间的作业。

您可以使用生成器创建适合您需求的 Cron 表达式。关注性能并确保数据质量

利用 Integrate.io 的功能和工具来记录您的数据管道的性能指标，例如：

• 运行时指标：这些指标显示您的数据管道的运行情况，包括每个组件的执行时间和处理的数据量。可以跟踪已完成或正在进行的作业，并记录有关它们的信息，例如其状态（已完成、待定、运行中、失败、已停止等）和进度百分比。
• 错误日志：这些记录包含有关数据管道运行时错误的详细信息。
• 性能图表：为了便于识别模式和性能瓶颈，可视化数据管道的运行时指标。
• Snowflake ETL 作业：在实施数据管道之前，请彻底测试数据转换，以确保它们按预期运行。

使用数据质量保证。在将数据放入 Snowflake 之前，纠正任何错误。建立在出现问题时可以遵循的指南。密切关注您的数据质量指标。在实施数据管道后，跟踪数据质量指标以确保数据正确加载至关重要。

以下是自动化 ETL 过程的一些显著优势：

• 节省资源和时间：Snowflake ETL 的最大优势之一是通过自动化节省的时间和资源。Integrate.io 独特的即用即付定价模式，其费用按每个连接器的使用量收取，使您能够降低成本并有效利用资源。
• 更快地做出决策：当您的 Snowflake 数据集中且最新时，您可以更快、更智能地采取行动。通过计划数据管道的定期执行，您可以使数据为分析做好准备。

Integrate.io 使用两种主要方法进行扩展：

创建并行性：在没有并行性的情况下，平台按顺序处理数据。Integrate.io 在引入并行性时，将 API 调用总数分成每个节点五个线程。此方法不再一次处理一个 API 调用，而是处理多个请求。

增加节点数量：一个节点可以支持五个线程，因此增加更多节点可以大大加快操作速度。

自动化数据管理

自动化数据治理是利用技术驱动的平台和程序来保护、管理和提高组织内数据的可用性、质量和可用性。它通常被认为是自动化治理的一部分，自动化治理在更大的公司背景下监督和控制组织规则、监管合规性和决策制定。

自动化数据治理包括数据分类、访问控制、元数据管理和数据沿袭跟踪。通过利用工作流程和算法，组织可以监控数据使用情况，自动化数据策略的应用，并主动解决数据质量问题。这有助于保持各种数据集的安全性、准确性和一致性。

自动化数据治理的一些基本要素包括：

1. 自动化策略实施
2. 数据提取
3. 包含治理控制的数据工作流。

通过自动化这些流程，组织可以简化数据管理，降低数据泄露风险，并确保公司策略和监管要求得到数据利用。

Snowflake 新功能概述

我们最新的版本包含一些重要的改进，例如条件查找字段、字段转换和增量加载。这些功能简化了数据管理活动，并为 Snowflake 用户提供了更强大、更高效的数据仓库需求工具集。

让我们更详细地探讨这些特性：

• 增量加载：此功能允许仅加载最近创建或更新的数据，而不是重新加载整个数据集。简化了数据摄取、验证和转换的操作，从而大大加快了处理速度，并实现了更高效、资源更有效的数据更新。
• 字段转换：此功能提供了更改和处理数据字段的方法。例如，从字段中提取特定数量的字符、修剪字段以及更改数值数据的符号。通过使用这些转换，用户可以更好地定制他们的数据以满足其报告和分析需求，确保数据准确并以最实用的方式呈现。
• 字段验证：这允许您建立验证标准，以帮助识别错误数据并确保数据仓库中存储的数据具有高度的准确性和可靠性。

• 条件查找字段：这些字段使从不同表中的字段查找和检索值更加容易。例如，基于标准产品 ID，您可能希望将产品数据（来自维度表）追加到销售记录（事实表中）。
• 历史表：此功能允许对表进行“跟踪更改”。当启用了表的历史功能后，TimeXtender 会将来自数据源的记录与数据仓库中已有的记录进行比较。如果发现新记录，它将被添加到仓库中。
• 超自然键：与客户编号等自然键不同，超自然键强大且独立于数据。在这种情况下，耐久性是指键的恒定状态。为每个客户、员工等拥有一个独特且持久的键非常有用。
• 自定义视图：这些视图为用户提供数据的定制化视角，满足特定的分析需求，并总体上改进数据探索过程。自定义视图是使用 SQL “CREATE VIEW”行创建的，它们在可能使用的连接和分组方面提供了很大的自由度，此外还有所有其他可用的 SQL 语法和功能。自定义视图类似于表。

这些功能有助于其与 Snowflake 的集成，以更好地满足当代数据仓库和管理不断变化的需求。

通过整体数据集成加速 Snowflake

这些功能为 Snowflake 用户提供了自动化和工具，以加速他们的工作流程并最大限度地利用他们的数据。

• 统一元数据框架：该框架允许对每个数据资产的元数据进行无缝归档，从而实现自动代码生成、数据目录、沿袭跟踪、治理和质量保证。
• 数据可观测性：通过数据可观测性，您可以全面了解您的数据资产。您还可以获得整个数据环境的详细文档，并访问完整的数据目录以便于查找和检索数据。
• 数据质量：使用自动化功能改进您的数据质量管理。应用数据丰富、清理和分析来识别和修复数据质量问题。
• 低代码简化：自动化的数据转换、验证和清理代码生成可以使数据解决方案的构建速度提高十倍。低代码界面还可以降低成本、开发时间和错误率。

常见的 Snowflake 流程

通过在不同的数据工作流中增加效率、治理和自动化级别来增强 Snowflake 的功能。

1. 数据集成

用例：将来自各种源的数据合并到 Snowflake 中。

加速：它通过自动化流程并将来自各种源的数据顺畅有效地合并到 Snowflake 中，从而减少了数据集成中通常涉及的耗时的人工工作。

2. 数据转换

用例：将数据转换为 Snowflake 可以分析的结构或格式。

加速：它极大地简化了 Snowflake 的数据转换过程，使企业能够快速将数据转换为最适合分析的结构和格式。其低代码用户界面简化了复杂的数据转换操作并为此加速。

3. 将数据从本地存储迁移到 Snowflake

用例：将现有的本地数据迁移到 Snowflake 的云平台。

加速：它提供了一种非常有效和简化的方法，可以将数据从本地系统迁移到 Snowflake 的云平台。它显示了与各种数据源的连接性，包括传统的本地数据库，这使得该过程更加容易。利用其低代码界面使用户能够轻松管理迁移过程，从而减少了此类更改通常涉及的时间和复杂性。

4. 数据仓库自动化

用例：自动化 Snowflake 的信息仓库流程。

加速：为了使 Snowflake 中的信息仓库更容易，它自动化了关键技术，如记录提取、转换和加载 (ETL)。

5. 数据发现和编目

用例：为 Snowflake 自动化数据仓库过程。

加速：为了使 Snowflake 中的事实仓库更容易，它自动化了关键技术，包括事实提取、转换和加载 (ETL)。

此方法确保了仓库过程中高质量和准确的数据，并节省了时间。

6. 用于报告、分析和 BI 的受管数据模型

用例：为分析和商业智能构建 Snowflake 结构化数据模型。

加速：它加快了 Snowflake 的受管数据模型生成过程，这对于高效的报告、分析和商业智能至关重要。它为开发有组织的、符合组织治理准则的和一致的事实模式提供了一个坚实的基础。

7. 机器学习和高级分析

用例：将复杂分析和机器学习集成到 Snowflake 中。

加速：它加快了信息集成和教学过程，使 Snowflake 在高级分析和系统研究方面更有用。

8. 验证和数据质量

用例：确保 Snowflake 的数据准确且完整。

加速：它提供了自动化的解决方案来监控和保证数据完整性，从而提高了 Snowflake 内的数据质量和验证。包括数据清理、验证和分析功能。

9. 影响分析和数据沿袭

用例：通过跟踪其来源和转换来分析 Snowflake 中的数据。

加速：Snowflake 的分析在影响分析和数据沿袭方面提供了强大的功能。它允许您跟踪数据从其来源到其当前状态，以及它经历的所有更改和过程。

10. 数据治理和安全

用例：维护 Snowflake 的监管合规性和数据安全。

加速：通过数据提供的广泛功能，可以更轻松地在 Snowflake 中执行数据安全和治理法规。它促进了数据治理框架的建立，允许您指定数据要求、管理访问并保证遵守各种法律要求。通过与组织策略和法律要求相匹配，其方法确保数据安全和治理不是事后诸葛亮，而是整合到数据管理过程中。

11. 优化性能和可扩展性

用例：随着数据量的增加，需要扩展数据流程并提高 Snowflake 的性能。

1. Snowflake 任务用于调度任务

您可以设置 Snowflake Tasks 定期运行 SQL 语句。这有助于自动化日常 ETL 流程和其他数据处理任务。

2. 存储过程

您可以在 JavaScript 中编写复杂的业务逻辑，将其封装在 Snowflake 的存储过程中，并作为工作流的一部分执行。

例如

3. 变更数据捕获流和任务 (CDC)

流和任务协同工作以构建响应数据更改的流程，从而几乎可以即时进行数据处理。

例如

1. 建立一个流

2. 创建一个处理更改的任务

4. Snowflake 流水线

当与 Snowpipe 结合使用以提供连续数据加载时，Snowflake Pipelines 可以自动化传入数据的摄取和处理。

例如

1. 建立数据文件暂存区

2. 创建一个加载数据的管道

5. Python 的 Snowflake 连接器和外部函数

通过 Snowflake 对外部函数和 Python 连接的支持，可以自动化外部系统的流程。

示例：在 Python 中执行查询

6. 与其他工作流工具的组合

为了实现更复杂的操作，Snowflake 与多个第三方流程自动化技术进行交互，包括 Apache Airflow、dbt（数据构建工具）等。使用 Snowflake，您可以通过利用这些功能和技术来建立可靠且高效的数据工作流。

额外详情

版本控制：为了监视和管理 SQL 脚本和方法的更改，请使用版本控制系统。

测试和验证：在每个位置安装广泛的检查和验证程序，以确保自动化流程的准确性和可靠性。

观察和警告：建立警告和监控系统，以快速识别和解决故障或性能问题。

通过在 Snowflake 中构建值得信赖且强大的信息通道，使用这些技术和工具也可以提高您的统计处理和分析能力。

结论

总而言之，在 Snowflake 中自动化信息工作流可以更成功、更持续、更具可扩展性地完成与事实处理和分析相关的任务。Snowflake 拥有大量功能，您可以利用这些功能来保证实时数据更新、改进 ETL 流程并维护严格的数据质量和完整性要求。存储过程、用于 CDC 的流和任务、Snowflake 流水线、外部函数、任务调度以及与 Apache Airflow 等外部硬件的交互是一些功能。

当正确使用这些技术并遵循版本控制、测试、验证和监控的最佳实践时，您的组织将能更好地管理复杂的数据工作流并做出更明智的数据驱动决策。