O que é Snowflake? Um guia para iniciantes sobre a plataforma de dados baseada em nuvem

A Snowflake é uma plataforma de dados baseada em nuvem que revolucionou o armazenamento e a análise de dados. Embora a maioria das plataformas de nuvem faça computação analítica e tarefas relacionadas ao armazenamento, como a transferência de dados nos mesmos recursos, a arquitetura exclusiva da Snowflake separa a carga computacional da carga de armazenamento. Com um volume cada vez maior de dados, a capacidade da Snowflake de se adaptar às necessidades da organização se torna cada vez mais vital na moderna economia de dados.

Este artigo apresenta a você o Snowflake desde o início. Você não precisa ter experiência prévia com bancos de dados ou computação em nuvem para acompanhar o curso. Explicaremos o que é o Snowflake, o que o torna diferente, como ele é usado e como você pode começar hoje mesmo. Se você estiver procurando uma abordagem mais prática, confira nosso programa de habilidades Snowflake Foundations (Fundamentos do Snowflake).

O que é Snowflake?

Os bancos de dados tradicionais no local têm todo o espaço de armazenamento, a capacidade de computação e os equipamentos de rede nas instalações da empresa (no local). 

A Snowflake é uma plataforma de dados nativa da nuvem que permite que as empresas armazenem, gerenciem, analisem e compartilhem dados em escala. O Snowflake está totalmente na nuvem e oferece ferramentas poderosas para data warehouse, data lakes, business intelligence e machine learning, tudo em uma única plataforma. 

Além disso, ele simplifica o compartilhamento de dados entre diferentes equipes. Os engenheiros e analistas de dados geralmente usam uma linguagem de programação conhecida como SQL para realizar a transformação e a análise de dados, respectivamente. Como o Snowflake é executado em SQL, esses dois grupos podem se comunicar mais facilmente sobre suas necessidades de dados.

Ele tem excelente integração com outros provedores de nuvem e é frequentemente escolhido por sua arquitetura exclusiva que auxilia na eficiência do processamento de dados. 

Integração com a nuvem

O Snowflake em si é um ambiente de nuvem de dados completo, mas isso não significa que os usuários estejam totalmente presos ao seu ecossistema. Ele se integra com as três principais plataformas de nuvem:

• Amazon Web Services (AWS)
• Microsoft Azure
• Google Cloud Platform (GCP)

Essas integrações permitem que os usuários do Snowflake compartilhem facilmente os dados do Snowflake com sua plataforma de nuvem existente e vice-versa. Isso dá às organizações a flexibilidade de implantar o Snowflake no ambiente de nuvem que você já usa com o mínimo de desenvolvimento.

Arquitetura exclusiva

O Snowflake tem três camadas principais: uma camada de serviço, uma camada de computação e uma camada de armazenamento. A camada de serviço é comum e hospeda todas as funções da nuvem, como segurança, acesso e infraestrutura. O que torna o Snowflake tão bom é o fato de ele separar as camadas de computação e armazenamento. 

Na maioria das vezes, os recursos computacionais, como CPU e memória, são compartilhados para computação e armazenamento de dados. Com a separação dos dois, o Snowflake oferece alguns benefícios interessantes que facilitam o dimensionamento e tornam o sistema mais eficiente. Para isso, você usa o conceito de "virtual warehouses", em que cada pessoa que usa o Snowflake tem seu próprio conjunto de recursos virtuais que não são compartilhados com outras pessoas.

Por exemplo, compartilhar dados é fácil, pois você pode gastar mais recursos na transferência e na cópia de dados para os usuários. Assim, em vez de todos na sua empresa extraírem dados de uma única cópia dos dados, o Snowflake faz cópias temporárias para cada pessoa.

Da mesma forma, agora que não está gastando recursos preciosos no armazenamento e na cópia de dados, você tem acesso a mais CPU para análise e processamento de dados. Isso significa que coisas como suas consultas SQL e pipelines analíticos são executados mais rapidamente, desde que seu warehouse virtual seja grande o suficiente para lidar com a computação.

Aqui está um resumo dos benefícios:

• Armazenamento: Seus dados ficam em um repositório central. Qualquer coisa que acesse os dados, como particionamento ou indexação de dados, é realizada por funcionários especializados em dados armazenados. Em seguida, o Snowflake compartilha os componentes dos dados que são necessários para a sessão do usuário. 
• Calcule: As tarefas computacionais são realizadas por warehouses virtuais que, basicamente, são um cluster de recursos de computação (CPU e memória) que lidam com coisas como tarefas SQL analíticas, carregamento/descarregamento de dados e assim por diante.

A arquitetura do Snowflake oferece várias vantagens importantes ao separar o armazenamento dos recursos de computação:

• Escalabilidade: Dimensione facilmente a potência de computação e o armazenamento de forma independente. Você precisa de mais espaço de armazenamento? Adicione-o sem custos adicionais de CPU. Você precisa de mais capacidade de processamento? Expanda seu warehouse virtual sem afetar o armazenamento de dados.
• Concorrência: Vários usuários e tarefas são executados simultaneamente sem competir por recursos, garantindo um desempenho consistente para todos.
• Eficiência de custo: Pague apenas pelo que você usa. Aumente ou diminua rapidamente os recursos de acordo com a demanda, reduzindo custos desnecessários.

Arquitetura Snowflake (docs.snowflake.com)

Para se aprofundar no assunto, confira este artigo sobre a arquitetura do arquitetura do Snowflake.

Principais recursos do Snowflake

O Snowflake é uma plataforma de dados nativa da nuvem, totalmente gerenciada, criada para atender às necessidades das equipes de dados modernas. Como vimos, ele oferece grande escalabilidade, desempenho e segurança. Também é uma plataforma bastante fácil de usar com seu suporte a SQL e interface amigável.

Escalabilidade

A escalabilidade refere-se à capacidade de um sistema crescer e lidar com mais dados ou mais usuários sem perder o desempenho. O Snowflake se destaca aqui por causa de sua arquitetura separada de armazenamento e computação. Se eu precisar de mais poder de computação, posso aumentar o tamanho dos warehouse virtuais. Se eu precisar de mais armazenamento, posso simplesmente continuar solicitando mais espaço de armazenamento.

Nos sistemas tradicionais, o dimensionamento geralmente significa tempo de inatividade ou reconfiguração do hardware. Se eu quiser mais computação ou mais armazenamento, pode ser um processo demorado de remover o hardware antigo e copiar dados ou software para o novo hardware. No Snowflake, você está a apenas um clique (ou comando) de distância.

Exemplos:

• Uma pequena startup pode começar com um warehouse X-Small para consultas leves e relatórios ocasionais.
• À medida que os dados crescem, você pode fazer upgrade para um warehouse Large ou X-Large, sem migrar os dados. Os serviços de dados tradicionais podem exigir que você transfira esses dados para um warehouse físico maior antes de poder acessar um poder de computação maior.
• Para alta simultaneidade (muitos usuários acessando o sistema ao mesmo tempo), o Snowflake oferece suporte a warehouses com vários clusters que ativam automaticamente clusters adicionais para lidar com a carga.

O Snowflake também dimensiona automaticamente os clusters de computação para cima ou para baixo com base na demanda da carga de trabalho. Isso garante:

• Rápido desempenho de consulta durante o pico de uso.
• Economia de custos durante períodos ociosos (os recursos de computação são pausados automaticamente).

Desempenho

O Snowflake é otimizado para cargas de trabalho de dados exigentes, oferecendo velocidade consistente, seja na execução de análises complexas, uploads em lote ou painéis em tempo real. As principais tecnologias que impulsionam seu alto desempenho incluem:

• Armazenamento colunar: Os dados armazenados em colunas, em vez de linhas, aceleram as consultas analíticas ao acessar rapidamente apenas os dados necessários.
• Otimização automática de consultas: O Snowflake analisa e otimiza automaticamente as consultas, melhorando o desempenho quanto mais você o utiliza.
• Cache de resultados: As consultas executadas com frequência são atendidas instantaneamente a partir de resultados armazenados em cache, reduzindo o tempo de computação e o custo.
• Gerenciamento de metadados: O rastreamento inteligente de estatísticas de dados e padrões de consulta garante a execução eficiente da consulta.

Segurança

A Snowflake prioriza a segurança de nível empresarial com medidas robustas projetadas para proteger seus dados:

• Criptografia de ponta a pontan: A criptografia AES-256 protege os dados em repouso e em trânsito.
• Controle de acesso baseado em função (RBAC): O gerenciamento de acesso granular garante que os usuários vejam apenas o que precisam, minimizando os riscos.
• Autenticação multifatorial: Adiciona uma camada de segurança extra para você acessar o Snowflake.
• Mascaramento de dados e segurança em nível de linha: Controles refinados limitam a visibilidade de dados confidenciais por função.
• Certificações de conformidade: Atende aos padrões do setor, como HIPAA e GDPR.
• Viagem no tempo e à prova de falhas: Recupere dados históricos e restaure registros excluídos em até 90 dias, protegendo contra erros ou atividades maliciosas.

Facilidade de uso

O Snowflake é amplamente elogiado por seu design fácil de usar, especialmente benéfico para iniciantes com conhecimento de SQL. Os principais recursos de usabilidade incluem:

• Interface baseada na Web: Uma interface de usuário intuitiva simplifica a navegação no banco de dados, a criação de consultas e o gerenciamento de usuários.
• Compatibilidade com SQL padrão: Não é necessário um novo idioma. O Snowflake oferece suporte a instruções SQL familiares que você já conhece.
• Gerenciamento de infraestrutura zero: Totalmente gerenciado, com dimensionamento e otimização automáticos, eliminando a necessidade de configuração ou manutenção da infraestrutura.
• Ampla integração de ferramentas: Você pode se conectar perfeitamente com ferramentas de análise (PowerBI, Tableau), serviços de ETL (Fivetran) e linguagens (Python, Java).
• Mercado de dados: Explore e assine facilmente conjuntos de dados de terceiros sem mover os dados, aprimorando os recursos de análise.

O objetivo da Snowflake é fazer com que a transição de outro serviço ou plataforma seja a mais simples possível. Aqui está uma ótima sessão de code-along para você saber mais sobre a facilidade com que o Snowflake pode ser usado para análise de dados com linguagens como Python e SQL.

Para que é usado o Snowflake?

O Snowflake tem uma ampla variedade de usos, desde um data warehouse até análises em tempo real. Nesta seção, abordaremos os fundamentos da função do Snowflake.

Armazenamento de dados

Um data warehouse é essencialmente um hub central para dados estruturados coletados de várias fontes. O Snowflake é popular porque lida automaticamente com todas as complexidades técnicas. Você não precisa se preocupar com a manutenção do servidor ou com a otimização manual do armazenamento, pois a Snowflake cuida disso para você.

• O dimensionamento automático significa que seu warehouse cresce ou diminui com base na demanda.
• Esforço mínimo em infraestrutura - concentre-se apenas na análise de seus dados.
• Desempenho rápido de consultas sem a necessidade de habilidades especializadas.

Lagos de dados

Os data lakes armazenam dados brutos e não processados, que podem ser estruturados (como planilhas), semiestruturados (como e-mails ou arquivos JSON) ou não estruturados (áudio ou vídeo). Tradicionalmente, a criação de um data lake exigia muita configuração inicial, mas o Snowflake simplifica isso ao lidar nativamente com diversos formatos de dados, como JSON, Parquet, ORC, Avro e XML.

• Sem processamento externo ou configurações complicadas.
• Combina a flexibilidade dos lagos de dados com a conveniência do warehouse de dados, criando o que geralmente é chamado de "lakehouse".

Compartilhamento de dados

O compartilhamento de dados entre equipes ou até mesmo entre organizações diferentes geralmente envolve muitas cópias e exportações. O Snowflake torna esse processo fácil - você mantém seus dados em seu próprio ambiente e simplesmente concede acesso em tempo real a outras pessoas.

• Compartilhamento de dados instantâneo e seguro.
• Colaboração simplificada sem transferência de arquivos.

Análise em tempo real

A análise em tempo real refere-se à capacidade de processar e analisar dados à medida que eles chegam, em vez de esperar por cargas periódicas em lote. Para isso, o Snowflake oferece suporte à ingestão de dados de baixa latência e aos pipelines de streaming. A Snowflake oferece uma variedade de ferramentas que dão suporte à análise em tempo real:

• Snowpipe: Um serviço de ingestão sem servidor que carrega automaticamente os arquivos à medida que eles chegam ao armazenamento em nuvem (por exemplo, S3, Azure Blob).
• Snowpipe Streaming: Um recurso mais recente que permite que os aplicativos enviem dados linha por linha para o Snowflake por meio de SDKs com latência de menos de um segundo.
• Fluxos e tarefas: Recursos nativos para rastrear alterações e automatizar transformações

Saiba mais sobre os diferentes pipelines de dados no Snowflake que simplificam a análise em tempo real com este guia para iniciantes sobre a criação de pipelines no Snowflake. guia para iniciantes sobre a criação de pipelines no Snowflake.

Explorando o ecossistema de Snowflake

Além de fornecer ferramentas poderosas de pipeline de dados, a Snowflake tem todo um ecossistema de análise. Ele oferece soluções de IA e ML e permite que os desenvolvedores escrevam em sua linguagem de programação nativa para criar transformações de dados.

Córtex de Snowflake: Integração de IA e ML

O Snowflake Cortex é a camada integrada de inteligência artificial e machine learning (IA/ML) do Snowflake. Ele permite que as equipes criem, executem e dimensionem IA generativa, modelos preditivos e experiências de linguagem natural diretamente onde seus dados residem, sem a necessidade de mover os dados para plataformas externas de IA. 

O Snowflake oferece funções de IA prontas para uso que você pode executar com SQL simples, como a capacidade de usar LLMs (como o Deepseek ou o Llama do Facebook) para resumir, traduzir e entender as avaliações dos clientes. O Cortex Analyst permite que os usuários usem linguagem natural para consultar dados, o que é ótimo para usuários que não sejam tão orientados para SQL. Você pode simplesmente fazer perguntas ao Snowflake como "Como foram as vendas no último trimestre?" e o Snowflake consultará os dados para você.

A Snowflake também oferece o ML Studio, que oferece ótimas opções sem código ou com pouco código para que você possa testar e avaliar modelos de machine learning em dados ao vivo da Snowflake. Para obter um guia prático sobre a IA do Snowflake Cortex, siga este guia que fala sobre processamento de texto no Snowflake.

Snowpark: Capacitar os desenvolvedores

O Snowpark é uma estrutura para desenvolvedores que permite que você crie e execute lógicas de dados complexas usando linguagens de programação conhecidas, como Python, Java ou Scala, diretamente no ambiente do Snowflake.

Tradicionalmente, os engenheiros de dados precisavam extrair dados dos warehouses para processá-los em outro lugar. O Snowpark inverte esse modelo ao trazer a lógica para os dados, melhorando o desempenho, a segurança e a eficiência de custo.

Agora, você pode ter um processamento no banco de dados em que seu Python ou Java é executado nativamente no Snowflake sem precisar de uma sessão separada do Spark. Os membros da equipe podem usar SQL ou Python na mesma plataforma e colaborar com os mesmos dados. Além disso, em vez de usar conectores para trazer dados localmente para esses ambientes de programação, tudo é executado no Snowflake, reduzindo o risco de exposição de dados.

Para obter mais informações sobre a execução de linguagens de programação no Snowflake, você deve aprender mais sobre o Snowpark nesta Introdução ao Snowflake Snowpark.

Snowflake na AWS

O Snowflake foi desenvolvido desde o início para ser executado na nuvem, com sua primeira e mais madura implementação na AWS. Devido a essa integração precoce e profunda, o Snowflake tem uma interoperabilidade estreita com os principais serviços da AWS, permitindo que os usuários criem pipelines de dados seguros, dimensionáveis e altamente automatizados usando ferramentas e infraestrutura familiares da AWS.

Se a sua organização já estiver usando o AWS, a implantação do Snowflake no AWS facilitará muito a movimentação, o processamento e a análise dos seus dados. Há muitos serviços que funcionam perfeitamente em Snowflake.

Os principais serviços da AWS que funcionam com o Snowflake

1. Amazon S3 (Serviço de armazenamento simples)

O S3 é o sistema de armazenamento em nuvem da AWS, amplamente usado para armazenar arquivos de dados como logs, CSVs, JSON, Parquet e muito mais. Aqui está um artigo que fala mais sobre Amazon S3. O Snowflake se integra ao S3 imediatamente e permite que você o faça:

• Ingerir dados do S3: Você pode usar o COPY INTO ou o Snowpipe para carregar dados estruturados ou semiestruturados dos buckets do S3 para as tabelas do Snowflake.
• Gravar dados em S3: O Snowflake também permite que você exporte ou prepare dados para o S3 para compartilhamento, backup ou processamento adicional.
• Acesso de cópia zero (por meio de tabelas externas): O Snowflake pode consultar dados diretamente no S3 sem copiá-los primeiro, usando tabelas externas, o que economiza tempo e custos de armazenamento.

2. AWS PrivateLink

O AWS PrivateLink é um recurso de rede que cria conexões privadas, seguras e de alta largura de banda entre sua nuvem privada virtual (VPC) do AWS e o Snowflake.

Sem o PrivateLink, o tráfego entre seus sistemas AWS e o Snowflake normalmente passaria pela Internet pública. Ele garante conformidade rigorosa ou necessidades de latência com os seguintes recursos:

• Seus dados permanecem dentro dos limites da sua rede AWS.
• Você elimina a exposição à Internet pública.
• Ele ajuda a atender aos requisitos de segurança e regulamentares, especialmente nos setores financeiro, de saúde ou governamental.

3. Notificações de eventos do AWS Lambda, SNS e S3

O Snowflake oferece suporte à arquitetura orientada por eventos por meio da ingestão automatizada acionada pelos serviços do AWS. Veja como eles funcionam juntos:

• Notificações de eventos S3: Toda vez que um arquivo é carregado em um bucket S3, o AWS pode enviar uma notificação.
• SNS (Serviço de Notificação Simples): Essas notificações podem acionar mensagens para outros serviços ou sistemas do AWS.
• AWS Lambda: Essa é uma função sem servidor que executa um script quando ocorre um evento. Você pode usá-lo para invocar o Snowpipe, o carregador de dados contínuo do Snowflake.

Esse fluxo de trabalho elimina a necessidade de programar manualmente as cargas de dados e permite pipelines de ingestão quase em tempo real, perfeitos para análise de logs, dados de sensores ou telemetria de aplicativos. 

Para saber mais sobre as nuances da infraestrutura do AWS da Amazon, confira estes guias sobre AWS Lambdae sobre o AWS SNSe sobre o S3 EFS.

Também recomendo muito este curso sobre Conceitos de nuvem e serviço da AWS para você entender como todos esses componentes funcionam em profundidade.

Como começar a usar o Snowflake

Aqui você terá uma visão geral muito breve de algumas etapas fundamentais para começar a usar o Snowflake. Para saber mais sobre os recursos essenciais do Snowflake, você pode fazer este curso Curso de introdução ao Snowflake que aborda os conceitos básicos do uso do Snowflake para carregar e explorar dados.

Acessando o Snowflake

A primeira etapa é obter acesso. A Snowflake oferece (no momento em que este artigo foi escrito, em maio de 2025) uma avaliação que dá créditos para você usar os recursos da Snowflake. Para começar, é simples:

1. Inscreva-se em signup.snowflake.com
2. Escolha um provedor de nuvem (AWS, Azure, GCP)
3. Faça login na interface do usuário do Snowflake

Carregando dados

Você pode carregar dados no Snowflake por meio de algumas opções. Você pode arrastar e soltar um tipo de arquivo compatível (parquet, JSON, csv, etc.) na interface do usuário, que será processado em uma tabela no banco de dados e no esquema de sua escolha, usar SQL ou usar programas de terceiros.

Uma maneira comum é conectar o Snowflake a um sistema de armazenamento em nuvem como o S3 da Amazon e usar comandos SQL como COPY INTO para transferir dados do armazenamento em nuvem para o banco de dados do Snowflake. 

Por fim, você também pode usar ferramentas ETL de terceiros, como Fivetran e Matillion, para processar dados antes de depositá-los no Snowflake. Essas ferramentas de terceiros ajudam você a limpar seus dados antes de carregá-los no Snowflake. Para obter mais detalhes sobre como obter dados para o Snowflake, dê uma olhada neste guia sobre Ingestão de dados do Snowflake.

Consultas em execução

O Snowflake facilita a execução de consultas em sua interface do usuário. Primeiro, você entra na sua conta do Snowflake e, em seguida, abre uma planilha. A principal coisa a entender é que o Snowflake precisa que você selecione uma função de conta específica e warehouses virtuais. Isso faz parte da arquitetura do Snowflake, que separa o acesso ao armazenamento e os recursos computacionais.

Se você, ou a pessoa que gerencia seu Snowflake, tiver atribuído a você diferentes funções de conta, cada função poderá ter diferentes níveis de acesso. Talvez uma função tenha sido projetada para dados de produção em tempo real e outra para testes. Isso evita que você misture acidentalmente dados de fontes diferentes em sua análise!

Cada função terá seu próprio conjunto de warehouses virtuais. Selecione o warehouse certo que fornecerá os recursos computacionais de que você precisa. Talvez coisas simples precisem apenas do warehouse X-Small, mas coisas maiores precisem do warehouse Large ou até mesmo do X-Large.

Em seguida, você pode escolher o banco de dados e o esquema e executar o SQL normalmente. O banco de dados é a principal unidade de armazenamento, onde os esquemas são suas coleções de tabelas.

Depois de configurar isso, você pode executar consultas SQL normalmente. Por exemplo, um exemplo de consulta pode ser parecido com o seguinte: 

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 que você tenha mais informações sobre o Snowflake e aprenda a dominar sua interface, confira este artigo sobre Como você aprende a usar o Snowflake. Se você quiser aprender mais sobre SQL, confira os diversos Cursos de SQL no DataCamp.

Conclusão

O Snowflake é muito mais do que um data warehouse em nuvem. É uma plataforma poderosa que reúne data warehousing, lagos, compartilhamento, IA e ferramentas de desenvolvedor em uma única experiência. Para iniciantes, é uma das maneiras mais fáceis e escalonáveis de começar a trabalhar no mundo dos dados. Com sua interface amigável para SQL, opções para desenvolvedores, como o Snowpark, e recursos de IA por meio do Cortex, o Snowflake permite que indivíduos e organizações façam mais com seus dados. Para obter mais informações sobre o Snowflake, confira os seguintes recursos:

• Programa de habilidades Snowflake Foundations (Fundamentos do Snowflake)
• Introdução à modelagem de dados em Snowflake
• Como começar a usar a análise de dados no Snowflake
• Melhor certificação Snowflake
• Fundamentos de SQL