Rewolucja sztucznej inteligencji w biznesie nabiera tempa, a jej paliwem są dane. Nowoczesne platformy danych, na czele z Snowflake i Microsoft Fabric, stanowią kręgosłup tej transformacji, umożliwiając firmom efektywne zbieranie, porządkowanie i analizowanie bezcennych informacji.
Jednak prawdziwa zmiana nie ogranicza się do wdrożenia nowych technologii. Transformacja AI to przede wszystkim ewolucja sposobu myślenia i podejmowania decyzji, gdzie dane stają się kompasem, ludzie – interpretatorami, a sztuczna inteligencja – odkrywcą ukrytych wzorców i optymalizatorem kluczowych procesów.
Nowoczesna platforma danych to kompleksowe rozwiązanie umożliwiające zarządzanie całym cyklem życia danych - od ich pozyskiwania, przez przechowywanie, przetwarzanie, aż po analizę i wizualizację.
W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów, współczesne platformy oferują skalowalność, elastyczność i zaawansowane funkcje analityczne, często wykorzystując chmurę jako środowisko działania, co eliminuje potrzebę zarządzania fizyczną infrastrukturą.
Snowflake to innowacyjna platforma przetwarzania danych działająca w modelu chmurowym. Wyróżnia się architekturą rozdzielającą przechowywanie danych od mocy obliczeniowej, co zapewnia niezależne skalowanie obu elementów.
Snowflake umożliwia efektywne zarządzanie zarówno danymi ustrukturyzowanymi, jak i nieustrukturyzowanymi, oferując przy tym zaawansowane funkcje bezpieczeństwa i wysoką wydajność przetwarzania analitycznego.
Snowflake wykorzystuje unikalną trójwarstwową architekturę: usługi chmurowe (zarządzanie), przetwarzanie zapytań (obliczenia) i przechowywanie baz danych. Dzięki fizycznemu rozdzieleniu, ale logicznej integracji tych elementów, Snowflake dostarcza zasoby dokładnie wtedy, gdy są potrzebne.
Korzyści obejmują elastyczne skalowanie, wysoką wydajność dzięki strukturze kolumnowej danych oraz niezależne zarządzanie mocą obliczeniową i przestrzenią dyskową.
Snowflake wyróżnia się elastycznością multi-chmurową, działając na AWS, Azure i Google Cloud. Jego architektura rozdzielająca przechowywanie od obliczeń zapewnia niezrównaną skalowalność i wydajność. Platforma oferuje zaawansowane funkcje bezpieczeństwa, wspiera różnorodne typy danych i automatycznie zarządza infrastrukturą. Snowflake jest znakomity w udostępnianiu danych między organizacjami, umożliwiając bezpieczną współpracę. Ponadto, intuicyjny interfejs SQL i szybkie przetwarzanie złożonych zapytań czynią go potężnym narzędziem analitycznym.
Snowflake, mimo swoich zalet, ma kilka ograniczeń. Koszty mogą szybko rosnąć przy intensywnym użytkowaniu i nieefektywnych zapytaniach. Platforma wymaga integracji z zewnętrznymi narzędziami do transformacji danych i wizualizacji, co komplikuje architekturę. Snowflake oferuje mniej zaawansowane natywne funkcje AI/ML w porównaniu do konkurencji. Migracja dużych zbiorów danych do Snowflake może być czasochłonna i złożona. Ponadto, pełne wykorzystanie platformy wymaga dobrej znajomości SQL i specyficznych funkcji Snowflake.
Snowflake oferuje szerokie możliwości integracji z różnorodnymi narzędziami zewnętrznymi. Wspiera popularne rozwiązania ETL (Informatica, Talend, Fivetran), narzędzia wizualizacyjne (Tableau, Power BI, Looker), platformy ML/AI (DataRobot, SageMaker) oraz ekosystemy big data (Spark, Hadoop). Dzięki otwartym API i konektorom, Snowflake łatwo współpracuje z istniejącą infrastrukturą IT, umożliwiając płynną wymianę danych między systemami bez konieczności budowania skomplikowanych rozwiązań własnych.
Snowflake wspiera uczenie maszynowe poprzez Snowpark, umożliwiający wykonywanie modeli takich jak XGBoost i Random Forest bezpośrednio w środowisku Snowflake. Platforma integruje się z zewnętrznymi narzędziami AI, jak DataRobot czy SageMaker, pozwalając na przetwarzanie danych bez ich przemieszczania. Snowflake obsługuje również modele LLM dzięki funkcjom Cortex. Jest to idealne rozwiązanie dla zespołów koncentrujących się na przechowywaniu danych i wykorzystujących zewnętrzne platformy do zaawansowanych analiz AI.
Snowflake oferuje elastyczny model cenowy oparty na rzeczywistym zużyciu zasobów (pay-as-you-go). Klienci płacą za wykorzystaną moc obliczeniową (mierzoną w kredytach) oraz za przechowywanie danych. Model ten umożliwia skalowanie w górę lub w dół bez długoterminowych zobowiązań. Snowflake stosuje również podejście wielopoziomowe z różnymi edycjami (Standard, Enterprise, Business Critical), oferującymi dodatkowe funkcje za wyższą cenę.
Wybierz Snowflake, jeśli Twoja organizacja potrzebuje elastycznego, wielochmurowego rozwiązania analitycznego z niezależnym skalowaniem przechowywania i obliczeń. Ta platforma będzie idealnym wyborem, gdy priorytetem jest wysoka wydajność zapytań, bezproblemowe udostępnianie danych między organizacjami oraz elastyczny model cenowy pay-as-you-go.
Snowflake sprawdzi się również, gdy potrzebujesz zaawansowanej hurtowni danych, która integruje się z istniejącymi narzędziami analitycznymi i ETL, a Twój zespół ma doświadczenie w SQL i preferuje specjalistyczne rozwiązanie z minimalną krzywą uczenia.
Microsoft Fabric to kompleksowa platforma analityczna i danych, łącząca różnorodne narzędzia w jednym środowisku. Oparta na architekturze SaaS, integruje komponenty takie jak Data Factory, Data Engineering, Data Warehouse i Power BI.
Jej centralnym elementem jest OneLake - ujednolicone repozytorium danych. Fabric oferuje wbudowane funkcje AI, w tym Microsoft Copilot, umożliwiające automatyzację zadań i generowanie inteligentnych analiz.
Microsoft Fabric opiera się na architekturze SaaS z centralnym elementem OneLake, który eliminuje silosy danych. Platforma łączy wszystkie obciążenia danych, od inżynierii danych, przez hurtownie, po analizy w czasie rzeczywistym.
Korzyści to scentralizowane zarządzanie danymi, bezproblemowa integracja z ekosystemem Microsoft, wbudowane funkcje AI oraz architektura medalionowa (bronze-silver-gold) wspierająca przetwarzanie danych od surowych po zaawansowane analizy.
Zobacz poradnik dla firm o Microsoft Fabric
Microsoft Fabric wyróżnia się kompleksową integracją wszystkich aspektów analityki danych w jednej platformie. Kluczowa zaleta to OneLake - ujednolicone repozytorium eliminujące silosy danych. Fabric oferuje szeroką gamę narzędzi analitycznych dostosowanych do różnych ról w organizacji. Natywna integracja z ekosystemem Microsoft (Power BI, Azure, Microsoft 365) zapewnia płynny przepływ pracy. Wbudowane funkcje AI, w tym Microsoft Copilot, automatyzują zadania i dostarczają inteligentnych analiz. Fabric umożliwia też kompleksowe zarządzanie danymi z kontrolą dostępu i zgodnością z przepisami.
Microsoft Fabric, mimo kompleksowości, ma swoje ograniczenia. Platforma jest silnie związana z ekosystemem Microsoft, co może utrudniać integrację z rozwiązaniami innych dostawców. Fabric jest stosunkowo nowym produktem, więc ma mniej dojrzałe funkcjonalności w porównaniu do specjalistycznych narzędzi. Elastyczność multi-chmurowa jest ograniczona głównie do Azure. Model pojemności może być mniej elastyczny dla organizacji o zmiennych potrzebach obliczeniowych. Dodatkowo, kompleksowość platformy może wydłużyć krzywą uczenia się dla nowych użytkowników.
Microsoft Fabric oferuje natywną integrację z całym ekosystemem Microsoft, w tym z Microsoft 365, Microsoft Azure, Microsoft Copilot Studio i Microsoft Power Platform. Posiada również liczne konektory do systemów zewnętrznych, w tym do Snowflake, Google BigQuery, MongoDB i AWS S3. Dzięki Data Factory, Fabric może pobierać dane z różnorodnych źródeł strukturalnych i niestrukturalnych. Integracja z Power BI zapewnia zaawansowane możliwości wizualizacji, a połączenie z Microsoft Azure AI Foundry umożliwia wykorzystanie zaawansowanych funkcji sztucznej inteligencji.
Microsoft Fabric oferuje zaawansowane możliwości AI dzięki integracji z Azure Machine Learning w Microsoft Azure AI Foundry i Microsoft 365 Copilot. Platforma umożliwia tworzenie, wdrażanie i zarządzanie modelami ML w ramach jednolitego środowiska, bez konieczności przełączania między narzędziami. Funkcje AI są wbudowane w cały cykl życia danych, od ich inżynierii po analizę biznesową. Fabric automatyzuje rutynowe zadania, tworzy szybkie raporty i buduje auto-modele, co czyni go dobrym wyborem dla firm poszukujących zintegrowanych doświadczeń AI.
Microsoft Fabric oferuje dwa główne modele cenowe: Pay-as-you-go (elastyczny, bez zobowiązań) oraz Reserved (z oszczędnościami do 40% przy rocznej rezerwacji). Koszty zależą od dwóch głównych czynników: mocy obliczeniowej (Compute) i magazynowania (Storage). Pojedyncza moc obliczeniowa może obsługiwać wszystkie funkcje jednocześnie i być współdzielona przez wiele projektów. Fabric oferuje również trzy typy licencji dla użytkowników: Free, Pro i Premium per-user.
Zobacz przewodnik po licencjonowaniu i cenach Microsoft Fabric
Wybierz Microsoft Fabric, jeśli Twoja organizacja już korzysta z ekosystemu Microsoft i potrzebuje kompleksowej platformy integrującej wszystkie aspekty pracy z danymi. To idealne rozwiązanie, gdy szukasz ujednoliconego środowiska łączącego inżynierię danych, hurtownie, analizy w czasie rzeczywistym i wizualizacje bez przełączania między narzędziami.
Fabric sprawdzi się, gdy priorytetem jest zaawansowana integracja AI, centralizacja danych w OneLake oraz uproszczone zarządzanie z jednym modelem licencjonowania. Jest to także dobry wybór dla organizacji chcących przyspieszyć transformację cyfrową bez rozbudowy specjalistycznych zespołów IT.
Główna różnica między platformami leży w ich strategicznym podejściu i integracji. Snowflake koncentruje się na dostarczaniu wysokowydajnej hurtowni danych w chmurze z elastycznym skalowaniem i architekturą oddzielającą przechowywanie od obliczeń. Microsoft Fabric natomiast oferuje kompleksowe, zintegrowane środowisko analityczne, ściśle powiązane z ekosystemem Microsoft.
Snowflake wyróżnia się wielochmurową elastycznością (AWS, Microsoft Azure, Google Cloud), podczas gdy Fabric jest silnie zintegrowany z usługami Microsoft. Snowflake oferuje model kredytowy opłat za zużycie, natomiast Fabric wykorzystuje model cenowy oparty o pojemności z opcjami pay-as-you-go lub reserved. Fabric jest bardziej wszechstronny, integrując różnorodne narzędzia analityczne w jednej platformie, podczas gdy Snowflake skupia się na doskonaleniu funkcji hurtowni danych i udostępniania danych.
Wybór między nimi zależy od istniejącej infrastruktury, specyficznych potrzeb analitycznych i preferencji integracyjnych organizacji.
Dla małej firmy kluczowym czynnikiem wyboru jest prostota wdrożenia i minimalizacja kosztów administracyjnych.
Jeśli już korzystasz z narzędzi Microsoft (Office 365, Teams), Microsoft Fabric będzie naturalnym wyborem, oferującym niski próg wejścia i intuicyjne narzędzia analityczne bez potrzeby posiadania zespołu IT.
Z kolei Snowflake sprawdzi się w startupach technologicznych potrzebujących wysoce skalowalnego rozwiązania z elastycznym modelem cenowym pay-as-you-go, szczególnie gdy obsługują niestandardowe dane lub intensywnie korzystają z analityki.
Średnia firma powinna oprzeć wybór na istniejącej infrastrukturze IT i specyficznych potrzebach analitycznych.
Microsoft Fabric będzie optymalny dla organizacji korzystających z ekosystemu Microsoft, potrzebujących zintegrowanych narzędzi od inżynierii danych po wizualizację bez znaczącego zwiększania zespołu IT.
Snowflake sprawdzi się lepiej w firmach wymagających wysokiej wydajności analitycznej, elastycznej skalowalności i integracji z różnorodnymi narzędziami, zwłaszcza gdy korzystają z wielu dostawców chmurowych lub mają zespół z doświadczeniem SQL preferujący specjalistyczne narzędzia analityczne.
Duże przedsiębiorstwa powinny dokonać wyboru w oparciu o strategię IT, istniejące inwestycje i długoterminową wizję zarządzania danymi.
Snowflake sprawdzi się lepiej w organizacjach preferujących strategię multi-cloud, potrzebujących wyjątkowej elastyczności w skalowaniu obciążeń analitycznych lub wymagających zaawansowanych funkcji udostępniania danych między jednostkami biznesowymi i zewnętrznymi partnerami bez kompromisów w kwestii wydajności.
Microsoft Fabric będzie preferowanym rozwiązaniem dla korporacji z rozbudowanym ekosystemem Microsoft, poszukujących ujednoliconej platformy obsługującej wszystkie aspekty analityki i AI pod jednym dachem.
Wybór między Snowflake, a Microsoft Fabric powinien opierać się na specyficznych potrzebach biznesowych, istniejącej infrastrukturze IT i długoterminowej strategii danych organizacji.
Snowflake wyróżnia się jako specjalistyczna, wysokowydajna hurtownia danych w chmurze z elastyczną architekturą multi-cloud i modelem cenowym pay-as-you-go. Jest idealny dla firm szukających rozwiązania skoncentrowanego na zaawansowanej analityce z możliwością integracji z różnorodnymi narzędziami zewnętrznymi.
Wdrożenie Microsoft Fabric w firmie przynosi liczne korzyści oraz oferuje kompleksowe, zintegrowane środowisko analityczne obejmujące cały cykl życia danych, z OneLake jako centralnym repozytorium i głęboką integracją z ekosystemem Microsoft. Sprawdzi się w organizacjach chcących scentralizować zarządzanie danymi, wykorzystać zaawansowane funkcje AI i zredukować złożoność infrastruktury analitycznej.
Obie platformy oferują zaawansowane funkcje bezpieczeństwa, skalowalność i wsparcie dla nowoczesnych przypadków użycia AI, jednak ostateczny wybór powinien odzwierciedlać specyficzne cele transformacji cyfrowej firmy. Warto również rozważyć możliwość integracji obu rozwiązań dla uzyskania maksymalnych korzyści w złożonych środowiskach IT.
Doświadczony konsultant i entuzjasta technologii AI, specjalizujący się w transformacji cyfrowej i rozwiązaniach chmurowych Microsoft. Od wielu lat z pasją łączy świat biznesu z projektowaniem doświadczeń cyfrowych, koncentrując się na kluczowych obszarach, takich jak marketing, sprzedaż, obsługa klienta, cyfrowe miejsca pracy, HR oraz komunikacja wewnętrzna.
