¿Qué es Snowflake? Guía para principiantes sobre la plataforma de datos en la nube

Snowflake es una plataforma de datos basada en la nube que ha revolucionado el almacenamiento y el análisis de datos. Mientras que la mayoría de las plataformas en nube realizan el cálculo analítico y las tareas relacionadas con el almacenamiento, como la transferencia de datos, en los mismos recursos, la arquitectura única de Snowflake separa la carga computacional de la carga de almacenamiento. Con un volumen de datos cada vez mayor, la capacidad de Snowflake para adaptarse a las necesidades de la organización resulta cada vez más vital en la economía moderna de los datos.

Este artículo te presenta Snowflake desde cero. No necesitas ninguna experiencia previa con bases de datos o computación en la nube para seguirnos. Te explicaremos qué es Snowflake, qué lo hace diferente, cómo se utiliza y cómo puedes empezar hoy mismo. Si buscas un enfoque más práctico, echa un vistazo a nuestros programa de habilidades Snowflake Foundations.

¿Qué es Snowflake?

Las bases de datos locales tradicionales tienen todo su espacio de almacenamiento, potencia de cálculo y equipo de red en las instalaciones de la empresa (on-prem). 

Snowflake es una plataforma de datos nativa de la nube que permite a las empresas almacenar, gestionar, analizar y compartir datos a escala. Snowflake vive enteramente en la nube y proporciona potentes herramientas para el almacenamiento de datos, los lagos de datos, la inteligencia empresarial y el machine learning, todo en una sola plataforma. 

Además, facilita el intercambio de datos entre distintos equipos. Los ingenieros de datos y los analistas de datos suelen utilizar un lenguaje de programación conocido como SQL para realizar tanto la transformación de datos como el análisis de datos, respectivamente. Como Snowflake funciona con SQL, estos dos grupos pueden comunicarse más fácilmente sobre sus necesidades de datos.

Tiene una excelente integración con otros proveedores de nubes y a menudo se elige por su arquitectura única que ayuda a la eficiencia del procesamiento de datos. 

Integración en la nube

El propio Snowflake es un entorno completo de nube de datos, pero eso no significa que los usuarios estén totalmente atrapados en su ecosistema. Se integra con las tres principales plataformas en la nube:

• Servicios web de Amazon (AWS)
• Microsoft Azure
• Plataforma en la nube de Google (GCP)

Estas integraciones permiten a los usuarios de Snowflake compartir fácilmente datos desde Snowflake a su plataforma en la nube existente y viceversa. Esto da a las organizaciones flexibilidad para desplegar Snowflake en el entorno de nube que ya utilizan con un desarrollo mínimo.

Arquitectura única

Snowflake tiene tres capas principales: una capa de servicio, una capa de cálculo y una capa de almacenamiento. La capa de servicio es común, aloja todas las funciones de la nube, como la seguridad, el acceso y la infraestructura. Lo que hace que Snowflake sea tan ingenioso es cómo separa la capa de cálculo de la de almacenamiento. 

La mayoría de las veces, los recursos informáticos como la CPU y la memoria se comparten tanto para calcular como para almacenar datos. La separación de ambos en Snowflake ofrece algunas ventajas interesantes que facilitan su ampliación y la hacen más eficiente. Lo hace utilizando este concepto de "almacenes virtuales" en los que cada persona que utiliza Snowflake obtiene su propio conjunto de recursos virtuales que no se comparten con los demás.

Por ejemplo, compartir datos es fácil, ya que puedes dedicar más recursos a transferir y copiar datos a los usuarios. Así, en lugar de que todos los miembros de tu empresa extraigan datos de una sola copia, Snowflake hace copias temporales para cada persona.

Asimismo, ahora que no estás gastando recursos valiosos en el almacenamiento y copia de datos, tienes acceso a más CPU para el análisis y procesamiento de datos. Esto significa que cosas como tus consultas SQL y tus pipelines analíticos se ejecutan más rápido siempre que tu almacén virtual sea lo suficientemente grande como para gestionar el cálculo.

Aquí tienes un resumen de los beneficios:

• Almacenamiento: Tus datos viven en un repositorio central. Todo lo que accede a los datos, como particionarlos o indexarlos, lo realizan trabajadores especializados en datos almacenados. Snowflake comparte entonces los componentes de los datos que son necesarios para la sesión del usuario. 
• Calcula: Las tareas de cálculo las realizan los almacenes virtuales, que básicamente son un conjunto de recursos de cálculo (CPU y memoria) que se encargan de cosas como tareas SQL analíticas, carga/descarga de datos, etc.

La arquitectura de Snowflake proporciona varias ventajas clave al separar el almacenamiento de los recursos informáticos:

• Escalabilidad: Escala fácilmente la potencia de cálculo y el almacenamiento de forma independiente. ¿Necesitas más espacio? Añádelo sin costes adicionales de CPU. ¿Necesitas más potencia de proceso? Amplía tu almacén virtual sin afectar al almacenamiento de datos.
• Concurrencia: Varios usuarios y tareas se ejecutan simultáneamente sin competir por los recursos, garantizando un rendimiento constante para todos.
• Rentabilidad: Paga sólo por lo que utilices. Amplía o reduce rápidamente los recursos en función de la demanda, reduciendo costes innecesarios.

Arquitectura Snowflake (docs.snowflake.com)

Para profundizar, consulta este artículo sobre la arquitectura de Snowflake.

Características principales de Snowflake

Snowflake es una plataforma de datos totalmente gestionada y nativa de la nube, creada para satisfacer las necesidades de los equipos de datos modernos. Como hemos visto, ofrece gran escalabilidad, rendimiento y seguridad. También es una plataforma bastante fácil de usar gracias a su compatibilidad con SQL y a su interfaz fácil de usar.

Escalabilidad

La escalabilidad se refiere a la capacidad de un sistema para crecer y manejar más datos o más usuarios sin perder rendimiento. Snowflake destaca aquí por su arquitectura separada de almacenamiento y cálculo. Si necesito más potencia de cálculo, puedo hacer más grandes los almacenes virtuales. Si necesito más espacio de almacenamiento, puedo seguir solicitándolo.

En los sistemas tradicionales, escalar a menudo significa tiempo de inactividad o reconfigurar el hardware. Si quiero más capacidad de cálculo o más almacenamiento, puede ser un largo proceso de retirar el hardware antiguo y copiar los datos o el software al nuevo hardware. En Snowflake, está a un solo clic (o comando) de distancia.

Ejemplos:

• Una pequeña empresa podría empezar con un almacén X-Pequeño para consultas ligeras e informes ocasionales.
• A medida que crecen los datos, pueden pasar a un almacén Grande o X-Grande, sin migrar los datos. Los servicios de datos tradicionales pueden obligarte a transferir esos datos a un almacén físico más grande antes de poder acceder a una mayor potencia de cálculo.
• Para una alta concurrencia (muchos usuarios que acceden al sistema a la vez), Snowflake admite almacenes multiclúster que hacen girar automáticamente clústeres adicionales para gestionar la carga.

Snowflake también amplía o reduce automáticamente los clusters informáticos en función de la demanda de la carga de trabajo. Esto lo garantiza:

• Rápido rendimiento de las consultas durante los picos de uso.
• Ahorro de costes durante los periodos de inactividad (los recursos informáticos se pausan automáticamente).

Rendimiento

Snowflake está optimizado para cargas de trabajo de datos exigentes, ofreciendo una velocidad constante tanto si se ejecutan análisis complejos, cargas por lotes o cuadros de mando en directo. Las tecnologías clave que impulsan su alto rendimiento incluyen

• Almacenamiento columnar: Los datos almacenados en columnas, en lugar de en filas, agilizan las consultas analíticas al acceder rápidamente sólo a los datos necesarios.
• Optimización automática de consultas: Snowflake analiza y optimiza automáticamente las consultas, mejorando el rendimiento cuanto más lo utilices.
• Caché de resultados: Las consultas que se realizan con frecuencia se sirven instantáneamente a partir de los resultados almacenados en caché, lo que reduce tanto el tiempo de cálculo como el coste.
• Gestión de metadatos: El seguimiento inteligente de las estadísticas de datos y los patrones de consulta garantiza una ejecución eficaz de las consultas.

Seguridad

Snowflake da prioridad a la seguridad de nivel empresarial con medidas sólidas diseñadas para proteger tus datos:

• Cifrado de extremo a extremon: La encriptación AES-256 protege los datos tanto en reposo como en tránsito.
• Control de acceso basado en roles (RBAC): La gestión granular del acceso garantiza que los usuarios vean sólo lo que necesitan, minimizando el riesgo.
• Autenticación multifactor: Añade una capa de seguridad adicional para acceder a Snowflake.
• Enmascaramiento de datos y seguridad a nivel de fila: Los controles finos limitan la visibilidad de los datos sensibles por función.
• Certificaciones de conformidad: Cumple las normas del sector, como la HIPAA y la GDPR.
• Viaje en el tiempo y a prueba de fallos: Recupera datos históricos y restaura registros borrados hasta 90 días, protegiéndote contra errores o actividades maliciosas.

Facilidad de uso

Snowflake es muy elogiado por su diseño fácil de usar, especialmente beneficioso para los principiantes con conocimientos de SQL. Las principales características de usabilidad son:

• Interfaz basada en web: Una interfaz de usuario intuitiva simplifica la navegación por la base de datos, la redacción de consultas y la gestión de usuarios.
• Compatibilidad con SQL estándar: No se necesita una nueva lengua. Snowflake admite las conocidas sentencias SQL desde el primer momento.
• Gestión de infraestructura cero: Totalmente gestionado, con escalado y optimización automáticos que eliminan la configuración o el mantenimiento de la infraestructura.
• Amplia integración de herramientas: Se conecta sin problemas con herramientas de análisis (PowerBI, Tableau), servicios ETL (Fivetran) y lenguajes (Python, Java).
• Mercado de datos: Explora y suscríbete fácilmente a conjuntos de datos de terceros sin mover los datos, mejorando las capacidades analíticas.

Snowflake pretende que cualquier transición desde otro servicio o plataforma sea lo más sencilla posible. He aquí una gran sesión de código compartido para aprender más sobre la facilidad con que Snowflake puede utilizarse para el análisis de datos con lenguajes como Python y SQL.

¿Para qué se utiliza Snowflake?

Snowflake tiene una amplia variedad de usos, desde ser un almacén de datos hasta el análisis en tiempo real. En esta sección trataremos los fundamentos de la función de Snowflake.

Almacenamiento de datos

Un almacén de datos es esencialmente un eje central para los datos estructurados recogidos de diversas fuentes. Snowflake es popular porque gestiona todas las complejidades técnicas automáticamente. No tienes que preocuparte del mantenimiento del servidor ni de optimizar manualmente tu almacenamiento, Snowflake se ocupa de ello por ti.

• El escalado automático significa que tu almacén crece o decrece en función de la demanda.
• Esfuerzo mínimo en infraestructura: céntrate en analizar tus datos.
• Rápido rendimiento de las consultas sin necesidad de conocimientos especializados.

Lagos de datos

Los lagos de datos almacenan datos sin procesar, que pueden ser estructurados (como hojas de cálculo), semiestructurados (como correos electrónicos o archivos JSON) o no estructurados (audio o vídeo). Tradicionalmente, crear un lago de datos requería mucha configuración previa, pero Snowflake lo simplifica manejando de forma nativa diversos formatos de datos como JSON, Parquet, ORC, Avro y XML.

• Sin procesamiento externo ni complicadas configuraciones.
• Combina la flexibilidad de los lagos de datos con la comodidad de los almacenes de datos, creando lo que suele llamarse una "casa lago".

Compartir datos

Compartir datos entre equipos o incluso organizaciones diferentes suele implicar muchas copias y exportaciones. Snowflake hace que este proceso no suponga ningún esfuerzo: tú mantienes tus datos en tu propio entorno y simplemente concedes a los demás acceso en tiempo real.

• Compartir datos de forma instantánea y segura.
• Colaboración simplificada sin transferir archivos.

Análisis en tiempo real

El análisis en tiempo real se refiere a la capacidad de procesar y analizar los datos a medida que llegan, en lugar de esperar a cargas periódicas por lotes. Snowflake lo hace posible al admitir la ingesta de datos de baja latencia y las canalizaciones de flujo. Snowflake ofrece diversas herramientas que permiten realizar análisis en tiempo real:

• Tubo de nieve: Un servicio de ingestión sin servidor que carga automáticamente los archivos a medida que llegan al almacenamiento en la nube (por ejemplo, S3, Azure Blob).
• Snowpipe Streaming: Una nueva función que permite a las aplicaciones introducir datos fila a fila en Snowflake mediante SDK con una latencia inferior al segundo.
• Flujos y tareas: Funciones nativas para seguir los cambios y automatizar las transformaciones

Obtén más información sobre las distintas canalizaciones de datos en Snowflake que simplifican el análisis en tiempo real con esta guía para principiantes sobre la creación de canalizaciones en Snowflake.

Explorar el ecosistema de Snowflake

Más allá de proporcionar potentes herramientas de canalización de datos, Snowflake cuenta con todo un ecosistema analítico. Ofrece soluciones de IA y ML al tiempo que permite a los programadores escribir en su lenguaje de programación nativo para crear transformaciones de datos.

Corteza de Snowflake: Integración de IA y ML

Snowflake Cortex es la capa integrada de inteligencia artificial y machine learning (IA/ML) de Snowflake. Permite a los equipos crear, ejecutar y escalar IA generativa, modelos predictivos y experiencias de lenguaje natural directamente donde viven sus datos, sin necesidad de trasladarlos a plataformas de IA externas. 

Snowflake proporciona funciones de IA listas para usar que puedes ejecutar con un simple SQL, como la capacidad de utilizar LLM (como Deepseek o Llama de Facebook) para resumir, traducir y comprender las opiniones de los clientes. Cortex Analyst permite a los usuarios utilizar el lenguaje natural para consultar datos, lo que es estupendo para los usuarios menos orientados a SQL. Sólo tienes que hacer a Snowflake preguntas como "¿Cómo fueron las ventas del último trimestre?" y Snowflake consultará los datos por ti.

Snowflake también ofrece un ML Studio que ofrece excelentes opciones sin código o de código reducido para probar y evaluar modelos de machine learning con datos en tiempo real de Snowflake. Para una guía práctica sobre Snowflake Cortex AI, sigue esta guía que habla sobre procesamiento de texto en Snowflake.

Parque de nieve: Capacitar a los programadores

Snowpark es un marco para programadores que te permite construir y ejecutar una lógica de datos compleja utilizando lenguajes de programación conocidos, como Python, Java o Scala, directamente dentro del entorno Snowflake.

Tradicionalmente, los ingenieros de datos han tenido que extraer los datos de los almacenes para procesarlos en otro lugar. Snowpark invierte este modelo llevando la lógica a los datos, mejorando el rendimiento, la seguridad y la rentabilidad.

Ahora puedes tener un procesamiento en la base de datos donde tu Python o Java se ejecuta de forma nativa en Snowflake sin necesidad de una sesión Spark independiente. Los miembros del equipo pueden utilizar SQL o Python en la misma plataforma y colaborar con los mismos datos. Además, en lugar de utilizar conectores para llevar los datos localmente a estos entornos de programación, todo se ejecuta en Snowflake, lo que reduce el riesgo de exposición de los datos.

Para obtener más información sobre la ejecución de lenguajes de programación en Snowflake, deberías aprender más sobre Snowpark en este enlace Introducción a Snowflake Snowpark.

Snowflake en AWS

Snowflake se construyó desde cero para funcionar en la nube, con su primera y más madura implantación en AWS. Debido a esta integración temprana y profunda, Snowflake tiene una estrecha interoperabilidad con los servicios clave de AWS, lo que permite a los usuarios crear canalizaciones de datos seguras, escalables y altamente automatizadas utilizando herramientas e infraestructuras de AWS conocidas.

Si tu organización ya utiliza AWS, desplegar Snowflake en AWS facilita considerablemente el movimiento, el procesamiento y el análisis de tus datos. Hay muchos servicios que funcionan a la perfección en Snowflake.

Servicios clave de AWS que funcionan con Snowflake

1. Amazon S3 (Servicio de almacenamiento simple)

S3 es el sistema de almacenamiento en la nube de AWS, muy utilizado para almacenar archivos de datos como registros, CSV, JSON, Parquet, etc. Aquí tienes un artículo que habla más sobre Amazon S3. Snowflake se integra con S3 nada más sacarlo de la caja y te permite:

• Ingesta de datos desde S3: Puedes utilizar COPY INTO o Snowpipe para cargar datos estructurados o semiestructurados desde cubos S3 a tablas Snowflake.
• Escribir datos en S3: Snowflake también te permite exportar o escenificar datos a S3 para compartirlos, hacer copias de seguridad o procesarlos posteriormente.
• Acceso de copia cero (mediante tablas externas): Snowflake puede consultar datos directamente en S3 sin copiarlos primero, utilizando tablas externas, lo que ahorra tiempo y costes de almacenamiento.

2. AWS PrivateLink

AWS PrivateLink es una función de red que crea conexiones privadas, seguras y de gran ancho de banda entre tu nube privada virtual (VPC) de AWS y Snowflake.

Sin PrivateLink, el tráfico entre tus sistemas AWS y Snowflake pasaría normalmente a través de la Internet pública. Garantiza el cumplimiento estricto o las necesidades de latencia con las siguientes características:

• Tus datos permanecen dentro de los límites de tu red AWS.
• Eliminas la exposición a la Internet pública.
• Ayuda a cumplir los requisitos normativos y de seguridad, especialmente en los sectores financiero, sanitario o gubernamental.

3. Notificaciones de eventos de AWS Lambda, SNS y S3

Snowflake admite la arquitectura basada en eventos mediante la ingestión automatizada activada por los servicios de AWS. He aquí cómo funcionan juntos:

• Notificaciones de eventos S3: Cada vez que se sube un archivo a un bucket S3, AWS puede enviar una notificación.
• SNS (Servicio de Notificación Simple): Estas notificaciones pueden lanzar mensajes a otros servicios o sistemas de AWS.
• AWS Lambda: Se trata de una función sin servidor que ejecuta un script cuando se produce un evento. Puedes utilizarlo para invocar Snowpipe, el cargador continuo de datos de Snowflake.

Este flujo de trabajo elimina la necesidad de programar manualmente las cargas de datos y permite pipelines de ingestión casi en tiempo real, perfectos para análisis de registros, datos de sensores o telemetría de aplicaciones. 

Para saber más sobre los matices de la infraestructura AWS de Amazon, consulta estas guías sobre AWS Lambdasobre AWS SNSy S3 EFS.

También recomiendo encarecidamente este curso sobre Nube de AWS y conceptos de servicio para entender en profundidad cómo funcionan todos estos componentes.

Primeros pasos con Snowflake

Esto será un resumen muy breve de algunos pasos fundamentales para empezar a utilizar Snowflake. Para saber más sobre las funciones esenciales de Snowflake, sigue este curso de Curso de Introducción a Snowflake que cubre los aspectos básicos del uso de Snowflake para cargar y explorar datos.

Acceder a Snowflake

El primer paso es conseguir acceso. Snowflake ofrece (en el momento de escribir esto, en mayo de 2025) una versión de prueba que da créditos para utilizar las funciones de Snowflake. Empezar es sencillo:

1. Regístrate en signup.snowflake.com
2. Elige un proveedor de nube (AWS, Azure, GCP)
3. Conéctate a la interfaz de Snowflake

Carga de datos

Puedes cargar datos en Snowflake mediante varias opciones. Puedes arrastrar y soltar un tipo de archivo compatible (parquet, JSON, csv, etc;) en la interfaz de usuario, que luego se procesa en una tabla de la base de datos y el esquema que elijas, utilizar SQL o programas de terceros.

Una forma habitual es conectar tu Snowflake a un sistema de almacenamiento en la nube como S3 de Amazon y utilizar comandos SQL como COPY INTO para transferir datos desde tu almacenamiento en la nube a tu base de datos Snowflake. 

Por último, también puedes utilizar herramientas ETL de terceros, como Fivetran y Matillion, para procesar los datos antes de depositarlos en Snowflake. Estas herramientas de terceros ayudan a limpiar tus datos antes de cargarlos en Snowflake. Para más detalles sobre la introducción de datos en Snowflake, echa un vistazo a esta guía sobre Introducción de datos en Snowflake.

Consultas en ejecución

Snowflake facilita la ejecución de consultas en su interfaz de usuario. Primero, accede a tu cuenta Snowflake y luego abre una hoja de trabajo. Lo más importante que debes entender es que Snowflake necesita que selecciones un rol de cuenta y unos almacenes virtuales específicos. Esto forma parte de la arquitectura de Snowflake que separa el acceso a tu almacenamiento y los recursos computacionales.

Si tú, o la persona que gestiona tu Snowflake, te ha dado diferentes roles de cuenta, entonces cada rol puede tener diferentes niveles de acceso. Puede que un rol esté diseñado para datos de producción en directo y otro para pruebas. ¡Así evitarás mezclar accidentalmente datos de distintas fuentes en tu análisis!

Cada rol tendrá su propio conjunto de almacenes virtuales, selecciona el almacén adecuado que te proporcione los recursos computacionales que necesitas. Quizá las cosas sencillas sólo necesiten el almacén X-Pequeño, pero las cosas más grandes necesiten el almacén Grande o incluso X-Grande.

A continuación, puedes elegir tu base de datos y tu esquema y ejecutar SQL como de costumbre. La base de datos es la principal unidad de almacenamiento, donde los esquemas son tus colecciones de tablas.

Una vez que lo tengas configurado, puedes ejecutar consultas SQL con normalidad. Por ejemplo, una consulta de ejemplo puede tener el siguiente aspecto: 

use schema snowflake_sample_data.tpch_sf1;
-- or tpch_sf100, tpch_sf1000

SELECT
l_returnflag,
l_linestatus,
sum(l_quantity) as sum_qty,
sum(l_extendedprice) as sum_base_price,
sum(l_extendedprice * (1-l_discount))
  as sum_disc_price,
sum(l_extendedprice * (1-l_discount) *
  (1+l_tax)) as sum_charge,
avg(l_quantity) as avg_qty,
avg(l_extendedprice) as avg_price,
avg(l_discount) as avg_disc,
count(*) as count_order
FROM
lineitem
WHERE
l_shipdate <= dateadd(day, -90, to_date('1998-12-01'))
GROUP BY
l_returnflag,
l_linestatus
ORDER BY
l_returnflag,
l_linestatus;

Para obtener más información sobre Snowflake y aprender a dominar su interfaz, consulta este artículo sobre Cómo aprender Snowflake. Si quieres aprender más SQL, consulta los numerosos Cursos de SQL en Datacamp.

Conclusión

Snowflake es mucho más que un almacén de datos en la nube. Es una potente plataforma que reúne almacenamiento de datos, lagos, intercambio, IA y herramientas para programadores en una sola experiencia. Para los principiantes, es una de las formas más fáciles y escalables de iniciarse en el mundo de los datos. Con su interfaz de fácil uso para SQL, opciones para programadores como Snowpark y capacidades de IA a través de Cortex, Snowflake permite a particulares y organizaciones hacer más con sus datos. Para más información sobre Snowflake, consulta los siguientes recursos:

• Programa de habilidades Snowflake Foundations
• Introducción al modelado de datos en Snowflake
• Introducción al análisis de datos en Snowflake
• Mejor certificación Snowflake
• Fundamentos de SQL