Snowflakeとは？ 今注目される理由と技術的な特徴をシニアデータコンサルが解説

近年、Snowflakeはクラウドデータプラットフォームの分野で急速に注目を集めています。従来のデータウェアハウスと比較して、スケーラビリティやパフォーマンス、管理のしやすさにおいて大きなメリットを提供し、多くの企業が導入を進めているようです。
本記事では、Snowflakeが注目される理由や技術的な特徴について簡単に解説します。

1. Snowflakeとは？

Snowflakeは、クラウドネイティブなデータプラットフォームで、データウェアハウス（DWH）、データレイク、データエンジニアリングの機能を統合したサービスです。Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud Platform（GCP）上で動作し、柔軟なスケーラビリティと高いパフォーマンスを提供します。

画像引用：https://docs.snowflake.com/ja/user-guide/intro-regions

2012年に設立されたSnowflake社は、2020年にニューヨーク証券取引所（NYSE）に上場し、IPOではクラウド企業として過去最大規模の上場を果たしました。それ以来、グローバルで急速に普及し、現在では多くの企業がデータ分析基盤として採用しています。

2. Snowflakeが注目される理由

① クラウドネイティブなアーキテクチャ

従来のオンプレミス型データウェアハウスとは異なり、Snowflakeはクラウド専用に設計されたDWHです。そのため、インフラ管理が不要で、柔軟にリソースをスケールアップ・ダウンできます。

② コンピュートとストレージの分離

Snowflakeは、コンピュート（計算処理）とストレージ（データ保存）を完全に分離している点が大きな特徴です。これにより、以下のようなメリットがあります。

• 柔軟なスケーラビリティ：必要なときに計算リソースを増やし、不要になれば縮小できる
• コストの最適化：ストレージとコンピュートの利用量に応じた課金で、無駄なコストを削減
• マルチクラスターアーキテクチャ：複数のユーザーが同時にクエリを実行しても、リソースが競合しない

画像引用：https://docs.snowflake.com/ja/user-guide/intro-key-concepts

③ セキュリティとガバナンスの強化

Snowflakeはデフォルトでデータの暗号化を行い、アクセス制御や監査ログの機能も充実しています。また、データ共有機能により、異なる組織やチーム間で安全にデータを共有できる点も強みです。

画像引用：https://www.snowflake.com/ja/data-cloud/workloads/collaboration/?utm_cta=website-homepage-workload-card-ai-m

④ クエリパフォーマンスの最適化

Snowflakeには、データの自動圧縮、インデックスの最適化、キャッシュ機能などが組み込まれており、高速なクエリ処理が可能です。特に、リジューム機能（一時停止・再開）により、必要なタイミングでコンピュートリソースを利用できます。

⑤ 簡単なデータ統合と共有

Snowflakeでは、異なるデータソース（CSV、JSON、Parquetなど）を簡単に統合でき、外部のBIツール（Tableau、Power BI、Lookerなど）ともシームレスに連携できます。また、データマーケットプレイスを活用することで、他社のデータを購入・利用することも可能です。

3. Snowflakeの技術的な特徴

Snowflakeのアーキテクチャは、大きくストレージ、コンピュート、クラウドサービスの3層に分かれています。

① ストレージ層

• データはクラウドストレージに保存（AWS S3、Azure Blob Storage、GCP Storage）
• データの自動圧縮と最適化で効率的に管理
• タイムトラベル機能により、過去のデータの状態を特定の時間に復元可能

② コンピュート層（仮想ウェアハウス）

• コンピュートリソースをワークロードごとに分離可能
• スケールアップ/ダウンが即時可能（リソースを無駄にしない）
• クエリキャッシュ機能で頻繁に使うデータを高速取得

③ クラウドサービス層

• 認証、アクセス制御、メタデータ管理、クエリ最適化を担当
• データ共有機能で他のアカウントとデータを即座に共有可能

4. Snowflakeの主なユースケース

① データウェアハウスのモダナイズ

既存のオンプレミスDWH（Oracle, Teradata, IBMなど）をクラウドに移行し、スケーラビリティとコスト最適化を実現。

② データレイクの統合

データレイクとSnowflakeを連携し、構造化データと非構造化データを統合管理。

③ データ分析とBI

Tableau、Power BIなどと組み合わせて、リアルタイムのデータ分析を行う。

④ AI/MLのデータ基盤

Snowflake上に機械学習モデルのトレーニング用データを集約し、Databricks、AWS SageMaker、Google Vertex AIなどのAIツールと連携。

画像引用：https://quickstarts.snowflake.com/guide/intro_to_machine_learning_with_snowpark_ml_for_python/index.html?index=..%2F..index&utm_cta=website-homepage-workload-card-ai-ml&_ga=2.20454513.818002874.1739322155-770990898.1686809779#0

5. Snowflakeの価格モデル

Snowflakeの料金は、ストレージ費用とコンピュート費用の2つに分かれます。

• 1. ストレージ費用：クラウドストレージの使用量に応じた課金
• 2. コンピュート費用：仮想ウェアハウス（vWH）のサイズと使用時間に応じた課金

従量課金制のため、使った分だけ料金が発生し、コスト効率が良いのが特徴です。

6. まとめ：Snowflakeはなぜ選ばれるのか？

Snowflakeは、クラウド時代のデータ活用に最適なプラットフォームとして、世界中で採用が拡大しています。データウェアハウスのモダナイズや、データ分析の基盤として検討している企業にとって、非常に有力な選択肢となるのではないでしょうか。

今回の記事を作成するにあたり、参考にしたSnowflakeの公式サイトをご紹介します。

• Snowflake公式サイト
• Snowflake Documentation