Competidores de Copo de Nieve: Comparación en profundidad de las 4 mayores alternativas

Snowflake se ha convertido en una de las principales plataformas de datos en la nube, valorada por su escalabilidad y facilidad de uso. A diferencia de los almacenes de datos locales tradicionales, Snowflake está totalmente basado en la nube, lo que permite a las empresas escalar el almacenamiento y los recursos informáticos de forma independiente, pagando sólo por lo que utilizan.

A medida que Snowflake ha ido ganando popularidad, han surgido importantes competidores, como Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure Synapse y Databricks, cada uno con sus ventajas y desventajas.

Este artículo compara a los competidores de Snowflake, examinando sus arquitecturas, modelos de precios, rendimiento y diferenciadores clave en comparación con Snowfkale, para ayudar a empresas y particulares a elegir la plataforma adecuada a sus necesidades.

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Principales competidores de Cloud Data Warehouse Snowflake

Empecemos examinando algunos de Copo de Nievey lo que hace que cada uno de ellos sea único en el mercado.

Amazon Redshift

Amazon Redshift es el almacén de datos en la nube de AWS, basado en PostgreSQL pero optimizado para el procesamiento de datos a gran escala. Utiliza una arquitectura basada en clústeres y se integra estrechamente con los servicios de AWS, lo que la convierte en una opción sólida para las empresas que ya han invertido en el ecosistema de AWS.

Google BigQuery

Google BigQuery es un almacén de datos sin servidor que separa el almacenamiento y el cálculo, permitiendo a los usuarios analizar conjuntos de datos masivos pagando sólo por las consultas. Desarrollado por Google Dremel de Google, ofrece un rendimiento rápido en cargas de trabajo analíticas a gran escala.

Sinapsis Microsoft Azure

Sinapsis Azure (antes SQL Data Warehouse) combina el almacenamiento de datos con el análisis de big data. Utiliza una arquitectura de procesamiento paralelo masivo (MPP) para manejar datos a gran escala. Synapse puede procesar datos estructurados y no estructurados, y se integra profundamente con otras herramientas de Microsoft.

Databricks

Databricks es una lago de datos basada en Apache Spark, que combina funciones de almacén de datos y lago de datos. Desarrollado por los creadores de Apache Spark, destaca en el procesamiento de datos a gran escala por lotes y en tiempo real.

Otros jugadores destacados

• Teradata: Un actor de larga trayectoria en el almacenamiento de datos, conocido por manejar cargas de trabajo extremadamente grandes.
• Almacén de datos autónomo de Oracle: Construido sobre la tecnología de bases de datos de Oracle con gestión automatizada.
• Almacén IBM Db2: Ofrece soluciones en la nube y locales con optimización de IA.
• Firebolt: Un competidor más reciente centrado en un rendimiento de consulta extremadamente rápido para la analítica.

Cada plataforma tiene su propia arquitectura y enfoque técnico para manejar datos a escala. Aunque todos sirven para el mismo propósito básico -gestionar y analizar grandes cantidades de datos-, sus diseños crean diferentes puntos fuertes y limitaciones que exploraremos en las siguientes secciones.

Copo de nieve frente a la competencia: Desglose por funciones

Profundicemos en cómo se comparan estas plataformas en dimensiones técnicas y empresariales clave.

Arquitectura y tecnología

Las principales diferencias entre estas plataformas se ponen de manifiesto al examinar sus arquitecturas subyacentes y sus enfoques tecnológicos.

Enfoques de infraestructura en la nube

Las plataformas de almacén de datos adoptan distintos enfoques respecto a la infraestructura en la nube. Snowflake y Databricks ofrecen flexibilidad multi-nube, mientras que Redshift, BigQuery y Azure Synapse se integran estrechamente con proveedores de nube específicos. Estas opciones afectan al rendimiento, la escalabilidad, la dependencia del proveedor y los costes, factores clave que las organizaciones deben sopesar al elegir una plataforma.

La arquitectura multicloud de Snowflake funciona en AWS, Azure y Google Cloud. Su diseño de tres capas (almacenamiento, computación y servicios) se escala de forma independiente, reduciendo la dependencia del proveedor de la nube y optimizando el rendimiento.

Amazon Redshift se ejecuta exclusivamente en AWS, utilizando una arquitectura basada en clústeres en la que la informática y el almacenamiento están estrechamente acoplados. Esta integración beneficia a los usuarios de AWS, pero limita la flexibilidad multicloud.

BigQuery es un almacén de datos sin servidor, totalmente gestionado y exclusivo de Google Cloud. Utiliza Colossus para el almacenamiento y Dremel para la ejecución rápida y distribuida de consultas.

Azure Synapse se ejecuta en Microsoft Azure, utilizando una arquitectura MPP para distribuir las cargas de trabajo. Incluye autoescalado para optimizar los costes de recursos.

La arquitectura "lakehouse" de Databricks combina las capacidades del almacén de datos y del lago de datos. Se ejecuta en múltiples plataformas en la nube y utiliza Delta Lake para el almacenamiento y Apache Spark para el procesamiento distribuido.

Aquí tienes una tabla que resume los distintos enfoques de infraestructura en la nube de estas plataformas:

Rendimiento y escalabilidad

Cada plataforma adopta un enfoque único en cuanto a rendimiento y capacidad de ampliación. Snowflake utiliza "almacenes virtuales", grupos de ordenadores que trabajan juntos y pueden crecer o decrecer instantáneamente en función de las necesidades. Esta característica significa que las empresas pueden hacer frente a aumentos repentinos de la carga de trabajo sin ningún retraso. El sistema también mantiene en memoria los datos utilizados con frecuencia, haciendo que las consultas repetidas se ejecuten mucho más rápido.

Redshift adopta un enfoque más tradicional, en el que las empresas tienen que ajustar manualmente sus clusters informáticos. Aunque esto proporciona un control más directo, realizar cambios en el tamaño del clúster puede llevar desde varios minutos hasta unas horas. Redshift lo compensa utilizando hardware especializado y almacenamiento columnar que ayuda a que ciertos tipos de consultas se ejecuten muy rápidamente.

BigQuery gestiona el crecimiento de forma diferente: ajusta automáticamente los recursos para cada consulta individual sin que los usuarios tengan que hacer nada. Esto significa que cada consulta recibe exactamente la potencia de cálculo que necesita, aunque a veces esto puede dar lugar a costes menos predecibles. El sistema puede procesar cantidades ingentes de datos repartiendo el trabajo entre miles de ordenadores simultáneamente.

Azure Synapse ofrece a los usuarios dos opciones para gestionar las cargas de trabajo. Pueden utilizar una opción sin servidor, en la que los recursos se ajustan automáticamente, o pueden establecer grupos dedicados de recursos que controlan directamente. Esta flexibilidad permite a las empresas elegir el mejor enfoque para distintos tipos de trabajo. La plataforma también incluye optimizaciones especiales para procesar los datos almacenados en Azure Data Lake.

Databricks utiliza clusters Apache Spark que pueden crecer y decrecer automáticamente según sea necesario. Estos clusters son especialmente buenos para procesar grandes cantidades de datos en paralelo. La plataforma incluye optimizaciones especiales que ayudan a que las consultas se ejecuten más rápido a lo largo del tiempo, aprendiendo del rendimiento anterior.

Tratamiento de datos

En cuanto a la capacidad de procesamiento de datos, cada plataforma maneja distintos tipos de información. Snowflake funciona bien con datos organizados en tablas, así como con datos semiorganizados como archivos JSON, documentos XML y archivos Parquet. Redshift es más adecuado para datos organizados tradicionalmente en tablas, con cierta compatibilidad básica con otros formatos. BigQuery puede manejar datos organizados y semiorganizados e incluso procesar la información a medida que llega en tiempo real. 

Azure Synapse puede trabajar tanto con datos organizados como completamente desorganizados gracias a sus capacidades Spark integradas. Databricks ofrece la mayor flexibilidad, capaz de procesar cualquier tipo de datos, incluidas imágenes, vídeos y otros tipos de archivos complejos.

Aquí tienes una tabla que resume las diferencias en cuanto a rendimiento y escalabilidad:

Características y capacidades

Cada plataforma tiene características únicas adaptadas a diferentes casos de uso. A continuación, comparamos áreas clave como el intercambio de datos, la seguridad, la integración y la analítica.

Intercambio de datos y colaboración

Las capacidades para compartir datos y colaborar se han convertido en características esenciales de las plataformas de datos modernas, permitiendo a las organizaciones intercambiar información de forma segura con socios, clientes y el público. Estas plataformas ofrecen varios enfoques para compartir datos, desde intercambios tipo mercado hasta acceso directo entre cuentas, cada uno con diferentes ventajas y desventajas en términos de flexibilidad, seguridad y facilidad de uso.

Copo de nieve proporciona un mercado de datos seguro donde las organizaciones pueden compartir y monetizar sus activos de datos. Su arquitectura única permite a los proveedores de datos compartir el acceso a sus datos sin copiarlos ni trasladarlos físicamente, ahorrando costes de almacenamiento y garantizando que los datos se mantienen actualizados. Los proveedores pueden crear listados de datos con su marca y gestionar el acceso mediante salas limpias de datos seguras.

Redshift permite compartir datos entre cuentas de AWS a través de los datashares de Redshift. Las organizaciones pueden compartir datos en directo y de sólo lectura entre bases de datos, cuentas de AWS y regiones de AWS. Esto permite a los equipos acceder a los datos directamente desde sus propios clústeres Redshift sin copiar ni mover los datos. Sin embargo, el uso compartido se limita al ecosistema de AWS.

BigQuery ofrece acceso a cientos de conjuntos de datos públicos que abarcan diversos ámbitos como la economía, la sanidad y los datos científicos. Las organizaciones pueden compartir conjuntos de datos entre distintos proyectos de Google Cloud manteniendo controles de acceso granulares. La plataforma también permite compartir datos en tiempo real a través de API de streaming e integración pub/sub.

Sinapsis Azure funciona con Azure Data Share para facilitar el intercambio seguro de datos entre organizaciones. Permite compartir tanto instantáneas como cambios incrementales de datos. Los destinatarios pueden recibir automáticamente actualizaciones cuando haya nuevos datos disponibles. El servicio gestiona todo el movimiento de datos subyacentes y la seguridad.

Databricks creó el protocolo abierto Delta Sharing, que permite compartir datos almacenados en formato Delta Lake con cualquier plataforma informática. Este enfoque independiente del proveedor permite a las organizaciones compartir datos con sus socios, independientemente de la tecnología que utilicen. El protocolo admite escenarios de intercambio de datos por lotes y en flujo.

Seguridad y gobernanza

La seguridad y la gobernanza son prioridades críticas para las plataformas de datos modernas, y cada proveedor ofrece funciones completas para proteger los datos confidenciales y garantizar el cumplimiento de la normativa. Estas plataformas proporcionan sólidas funciones de autenticación, encriptación, controles de acceso y auditoría para ayudar a las organizaciones a mantener la seguridad de los datos, al tiempo que permiten acceder a ellos y compartirlos adecuadamente.

La autenticación en estas plataformas va más allá del simple nombre de usuario/contraseña. Snowflake admite el inicio de sesión único a través de proveedores de identidad como Okta y Azure AD. Su Autenticación Multifactor añade una capa de seguridad adicional mediante aplicaciones autenticadoras o tokens de hardware. OAuth permite el acceso seguro a la API, mientras que la autenticación por pares de claves permite el uso de herramientas y scripts automatizados.

Redshift aprovecha AWS Identity and Access Management (IAM) para la autenticación y el control de acceso. Admite la federación con directorios corporativos y aplica el cifrado SSL/TLS a todas las conexiones. Las organizaciones pueden definir permisos detallados a nivel de base de datos, tabla y columna.

BigQuery utiliza Google Cloud IAM para la gestión de accesos y VPC Service Controls para crear perímetros de seguridad en torno a los recursos. Las organizaciones pueden restringir qué direcciones IP pueden acceder a los datos e imponer políticas para toda la organización. La plataforma mantiene registros de auditoría detallados de todos los accesos a los datos.

Synapse se integra con Azure Active Directory para la gestión de identidades. Proporciona seguridad a nivel de columnas y filas para restringir qué datos pueden ver los usuarios. La plataforma incluye descubrimiento y clasificación de datos integrados para ayudar a identificar la información sensible.

Databricks Enterprise Security incluye SCIM para el aprovisionamiento automatizado de usuarios, Unity Catalog para el control de acceso centralizado y registro de auditorías. Las organizaciones pueden hacer cumplir los requisitos de encriptación y gestionar los secretos de forma segura mediante bóvedas de claves.

Capacidad de integración

Las capacidades de integración son un diferenciador crucial entre las plataformas de datos modernas, ya que determinan la facilidad con la que pueden conectarse con otras herramientas y servicios de la pila tecnológica de una organización. Cada plataforma ofrece distintos enfoques de integración, desde conectores nativos hasta compatibilidad con API y lenguajes de programación.

Copo de nieve Snowpark proporciona conectores preconstruidos para herramientas de BI populares como Tableau, Power BI y Looker. Es compatible con los principales lenguajes de programación, como Python, Java, Node.js y Go, a través de bibliotecas cliente oficiales. La plataforma puede consultar directamente los datos del almacenamiento en la nube en formatos como JSON, Avro y Parquet.

Redshift se integra profundamente con el ecosistema de AWS. Puede cargar datos directamente desde S3, utilizar AWS Glue para flujos de trabajo ETL, y conectar con EMR para el procesamiento de big data. La plataforma funciona con AWS DMS para la migración de bases de datos y con AWS Backup para la recuperación de desastres.

BigQuery se conecta perfectamente con otros servicios de Google Cloud. Puede consultar datos directamente desde el Almacenamiento en la Nube, procesar datos en flujo mediante Dataflow, e integrarse con herramientas de operaciones como Cloud Monitoring. La plataforma admite consultas federadas a través de múltiples fuentes de datos.

Synapse proporciona integración nativa con el ecosistema de Microsoft, incluidos Power BI, Azure ML y Azure Data Factory. Puede procesar datos almacenados en Azure Data Lake Storage e integrarse con Azure Purview para la gobernanza de datos. La plataforma incluye herramientas de desarrollo integradas a través de Azure Synapse Studio.

Databricks aprovecha el amplio ecosistema de Apache Spark para el procesamiento y análisis de datos. Se integra con MLflow para la gestión del ciclo de vida del aprendizaje automático y con Delta Lake para el almacenamiento fiable de datos. La plataforma admite la ejecución de contenedores personalizados y la conexión a fuentes de datos externas.

Analítica y aprendizaje automático

Las capacidades analíticas y de aprendizaje automático se han convertido en características esenciales de las plataformas de datos modernas, ya que las organizaciones tratan de obtener información y crear aplicaciones inteligentes. Estas plataformas ofrecen distintos niveles de funcionalidad analítica y de ML incorporada, desde analítica SQL básica hasta soporte avanzado de aprendizaje profundo, al tiempo que proporcionan integración con herramientas y marcos de ML especializados.

Snowflake Cortex proporciona un marco de programación para el procesamiento de datos y el aprendizaje automático. Los usuarios pueden escribir UDFs y procedimientos almacenados en Python, Java o Scala que se ejecutan directamente en Snowflake. La plataforma incluye tiempos de ejecución optimizados para los marcos ML más populares y admite el despliegue de modelos como UDFs.

Redshift se integra con Amazon SageMaker para el aprendizaje automático. Los usuarios pueden entrenar modelos sobre datos en Redshift y desplegarlos para la inferencia en la base de datos. La plataforma incluye funciones ML integradas para tareas comunes como la previsión y la detección de anomalías.

BigQuery proporciona capacidades nativas de ML mediante el entrenamiento y la predicción de modelos basados en SQL. Los usuarios pueden crear modelos de clasificación, regresión, previsión y mucho más sin mover los datos. La plataforma se integra con Vertex AI para flujos de trabajo ML avanzados y despliegue de modelos.

Synapse combina la analítica basada en SQL y Spark con el soporte integrado de Azure ML. Los usuarios pueden desarrollar soluciones ML integrales utilizando cuadernos, crear experimentos ML automatizados y desplegar modelos para puntuar en tiempo real. La plataforma incluye la gestión integrada del modelo ML.

Databricks proporciona amplias capacidades de ML mediante la integración de MLflow. Los usuarios pueden hacer un seguimiento de los experimentos, empaquetar código en ejecuciones reproducibles y desplegar modelos como API REST. La plataforma incluye bibliotecas optimizadas de aprendizaje profundo y soporte para el entrenamiento distribuido de modelos.

Fijación de precios y gestión de costes

La gestión de costes y los modelos de precios son factores críticos a la hora de evaluar las plataformas de datos para su adopción por parte de las empresas. Cada plataforma adopta un planteamiento diferente de la fijación de precios y la optimización de costes, con distintos grados de flexibilidad y transparencia en sus modelos de facturación.

Modelos de precios

Snowflake utiliza un modelo de precios flexible basado en el consumo que separa los costes de almacenamiento y los de computación. El almacenamiento se cobra en función del volumen real de datos almacenados tras la compresión, mientras que los recursos informáticos se facturan por segundo en función del uso del almacén virtual. Este modelo permite a los clientes aumentar o disminuir la escala instantáneamente y pagar sólo por el uso real.

Redshift sigue una estructura de precios más tradicional basada en instancias, en la que los clientes pagan por las instancias EC2 que alimentan sus clústeres. Para reducir costes, los clientes pueden adquirir instancias reservadas con compromisos de 1 ó 3 años que ofrecen importantes descuentos en comparación con los precios bajo demanda. Los tipos de instancia determinan tanto la capacidad de cálculo como la de almacenamiento.

BigQuery ofrece dos opciones principales de precios. El modelo bajo demanda cobra el almacenamiento y las consultas por separado, y los costes de consulta se basan en la cantidad de datos procesados. Alternativamente, los clientes pueden elegir precios fijos con franjas horarias reservadas para unos costes más predecibles. Ambos modelos incluyen cuotas de nivel gratuitas para cargas de trabajo pequeñas.

Azure Synapse Analytics ofrece dos modelos de compra: Unidades de Transacción de Base de Datos (DTU), que agrupan recursos de cálculo, almacenamiento y E/S, o precios basados en vCore, que permiten escalar por separado el cálculo y el almacenamiento. El modelo vCore ofrece un control más granular, pero requiere una gestión más activa.

Databricks cobra en función del tiempo de cálculo del uso del clúster más el consumo de Unidades Databricks (DBU). Las DBU miden la potencia de procesamiento utilizada por los distintos tipos de instancias y configuraciones. Las funciones premium y los controles de seguridad avanzados conllevan costes adicionales en función del tamaño de la implantación.

Funciones de optimización de costes

La suspensión automática de los recursos informáticos ayuda a las organizaciones a reducir gastos innecesarios. Snowflake suspende automáticamente los almacenes virtuales tras un periodo de inactividad. Del mismo modo, Synapse puede poner en pausa los pools SQL dedicados, y los clusters Databricks pueden apagarse cuando están inactivos. Así se evita facturar el tiempo de cálculo no utilizado, al tiempo que se mantiene la capacidad de reanudación rápida.

La optimización del almacenamiento mediante la compresión es una característica crítica para ahorrar costes en todas las plataformas. Cada proveedor implementa algoritmos de compresión propios:Snowflake utiliza micropartición y agrupación automática, Redshift emplea codificación de compresión columnar, BigQuery optimiza automáticamente el almacenamiento, Synapse ofrece compresión rowstore y columnstore, y Databricks aprovecha la optimización de Delta Lake.

Las herramientas de optimización del rendimiento de las consultas ayudan a reducir los costes de procesamiento mediante una ejecución más eficaz. Snowflake proporciona perfiles de consulta y vistas materializadas. Redshift ofrece herramientas de planificación de consultas y gestión de la carga de trabajo. BigQuery incluye recomendaciones de optimización de consultas. Synapse Analytics proporciona planes de ejecución y estadísticas. Databricks incorpora la optimización del motor Photon y el almacenamiento en caché de las consultas.

Ventajas competitivas de Snowflake

Con tantas plataformas de datos disponibles, es importante saber qué diferencia a cada una. Cada plataforma tiene sus propios puntos fuertes, por lo que algunas encajan mejor que otras en función de las necesidades de tu organización.

Puntos fuertes de Snowflake

Veamos qué diferencia a Snowflake de sus competidores: 

1. Arquitectura multi-nube

Más allá de la mera compatibilidad con múltiples nubes, Snowflake permite una integración perfecta de los activos de datos entre proveedores de nubes. Las organizaciones pueden mantener las normas de gobernanza al tiempo que permiten a los distintos departamentos utilizar su plataforma en la nube preferida. La plataforma gestiona toda la complejidad de las operaciones entre nubes, incluida la optimización de la transferencia de datos, la alineación de los protocolos de seguridad y el ajuste del rendimiento entre proveedores.

2. Separación de recursos

La arquitectura desacoplada permite una gestión granular de los recursos que los almacenes de datos tradicionales no pueden igualar. Cuando marketing ejecuta análisis pesados mientras finanzas genera informes a final de mes, sus cargas de trabajo permanecen completamente aisladas. Los costes de almacenamiento se mantienen optimizados, ya que los datos están en un solo lugar, mientras que el uso informático de cada departamento se controla por separado para una facturación precisa.

3. Innovación en el mercado de datos

El mercado transforma la forma en que las organizaciones monetizan y comparten los activos de datos. Las empresas sanitarias pueden intercambiar información sobre los pacientes de forma segura, manteniendo el cumplimiento de la HIPAA. Los minoristas pueden ofrecer datos de inventario en tiempo real a los proveedores sin complejos procesos ETL. Las instituciones financieras pueden crear nuevas fuentes de ingresos empaquetando y vendiendo datos de transacciones anonimizados a través de salas limpias de datos seguras.

4. Gestión simplificada

Las capacidades de automatización de la plataforma van más allá del mantenimiento básico. Cuando cambian los patrones de consulta, la agrupación se ajusta automáticamente sin intervención del DBA. El viaje en el tiempo se integra con las políticas de gobierno corporativo para un cumplimiento automatizado. La clonación de copia cero permite a los desarrolladores crear entornos de prueba al instante, manteniendo los costes de almacenamiento planos. La conmutación por error regional se produce automáticamente en función de reglas de continuidad de negocio personalizables.

Áreas de mejora

Aunque Snowflake ofrece ventajas convincentes, es importante comprender los posibles inconvenientes y las áreas en las que la plataforma podría evolucionar para satisfacer mejor las necesidades de los clientes:

1. Limitaciones actuales

Para las organizaciones con necesidades de datos sencillas, la arquitectura sofisticada puede suponer mayores costes operativos. Procesar grandes volúmenes de imágenes o archivos de vídeo requiere soluciones provisionales debido al limitado soporte nativo. Los procedimientos almacenados complejos se enfrentan a cuellos de botella de rendimiento en comparación con las bases de datos tradicionales. Las organizaciones deben evaluar cuidadosamente los niveles de precios, ya que algunas funciones de seguridad esenciales requieren suscripciones premium.

2. Oportunidades de desarrollo

Aunque existen funciones básicas de aprendizaje automático, la plataforma carece de capacidades avanzadas como la formación y el despliegue automatizados de modelos. El procesamiento de datos en tiempo real tiene margen de mejora, sobre todo para los requisitos de latencia por debajo del segundo. Las herramientas de transformación de datos podrían manejar mejor las estructuras de datos jerárquicas complejas. La plataforma podría ampliar la compatibilidad con tipos de datos emergentes, como las bases de datos gráficas y los datos espaciales. Las grandes empresas necesitan herramientas más sofisticadas para optimizar los costes en múltiples unidades de negocio y patrones de uso.

El impacto de estas características varía según el tamaño de la organización y el caso de uso. Las pequeñas empresas se benefician de una gestión simplificada, pero deben vigilar cuidadosamente los costes. Las grandes empresas pueden aprovechar las sofisticadas capacidades multi-nube, pero necesitan recursos dedicados a la optimización. Las empresas basadas en datos pueden crear nuevas fuentes de ingresos a través del mercado, al tiempo que garantizan el cumplimiento de la normativa.

Conclusión

Snowflake destaca por su arquitectura multi-nube, su eficaz gestión de recursos y su creciente mercado de datos. Simplifica la integración entre nubes, pero conlleva consideraciones sobre tipos de datos especializados, análisis avanzados y gestión de costes.

A medida que Snowflake evolucione, la innovación continua ayudará a abordar sus limitaciones. Las organizaciones que evalúan cuidadosamente sus necesidades pueden maximizar sus beneficios al tiempo que gestionan estratégicamente los costes y los recursos.

Si Snowflake es la opción adecuada para tu organización, vas a necesitar una serie de materiales de formación y aprendizaje. Aquí tienes algunos recursos excelentes para empezar: 

• Curso de Introducción a los Copos de Nieve
• Tutorial de copos de nieve para principiantes: De la arquitectura a la ejecución de bases de datos
• Curso de Introducción al Modelado de Datos en Snowflake
• Cómo aprender copo de nieve en 2025: Guía completa
• ¿Cuál es la mejor certificación Snowflake para 2025? Elige el camino correcto