文｜数据猿AG百家乐计划

文｜数据猿

十年前，谁也不会思到，一个名叫Snowflake的小公司会撼动统统这个词数据仓库市集的根基。

它的名字听起来仁爱如雨，但却在本事和贸易上掀翻了一场惊天暴雪。短短十年间，Snowflake从不为人知到风靡民众，成为云数据仓库的代名词。它改变了数据的存储神志，重塑了企业处理数据的逻辑，也深入地影响了统统这个词行业的本事生态。

Snowflake的崛起，不单是是“存储与计较辞别”这一本事突破的凯旋，更是对传统数据仓库的一次转换性颠覆。它透顶解放了企业对基础才能的依赖，让数据分析变得像开灯一样通俗——随时可用、按需扩展。而它的跨云架构假想，让它在AWS、Google Cloud和Azure三大巨头的夹缝中，不仅存活下来，还逆势崛起。

为什么Snowflake大略打败AWS Redshift、Google BigQuery这些“出说念即王炸”的玩家？它的本事和策略到底有多高妙？而面对Databricks以Lakehouse杀入市集的挑战，Snowflake的护城河是否饱和坚固？自后，Snowflake又为什么有一段时间被老本所“毁灭”？

更浩瀚的是，在生成式AI和及时刻析的新时间，这家也曾界说“批量分析”的公司是否还能持续朝上？

云数仓的“天花板”是若何炼就的？

Snowflake的股市，不错追意想十几年前，两个甲骨文的“叛徒”，萌发的狡计。

1. 2012-2014：从甲骨文暗影下杀出的本事叛变者

2012年，当两个甲骨文的本事精英Benoit Dageville和Thierry Cruanes决定从这门户据巨头的暗影下抽身而出时，他们并莫得只是是要设立一家公司，而是要引爆一场行业转换。

他们曾是甲骨文最中枢的本事中坚，参与了无数数据仓库系统的研发，深知这些系统的优弱点。琢磨词，正是这种“身在庙堂”的视角，让他们越发昭着一个真相：传统数据仓库的天花板还是触顶。甲骨文、Teradata这些巨头们，固守着高利润的阻塞式架构和昂然的硬件销售方法，对大数据行业的真的需求却闭明塞聪。

甲骨文需要的，是一个能锁住客户的器具，而不是一个能解放客户的器具。

Benoit和Thierry，是工程师中的理思见解者。在甲骨文的繁密体系中，他们看到了行业的逆境：传统数据仓库架构的中枢特质是“存储与计较紧耦合”，计较资源和存储资源紧缚在沿途扩展。企业客户若是思晋升计较性能，就不得不同期扩展存储资源，反之亦然。这种方法不仅导致了极大的资源滥用，还让客户包袱了无谓要的成本——企业不仅买得起硬件，还得“供得起”它。

更糟的是，这一本事逻辑险些是统统这个词行业的共同基因，甲骨文、Teradata等传统巨头的产物根底无法搪塞大数据爆炸时间的需求。这不仅是本事滞后的问题，更是一种贸易方法上的懒惰——巨头们的盈利体系不允许它们冲破现存的端正，因为旧端正为它们带来了源远流长的利润。

Benoit和Thierry决定颠覆这个端正，他们觉得，数据仓库不应该是“紧缚客户”的器具，而应该是“解放客户”的利器。他们提倡了一个果敢的构思：冲破存储与计较的绑定，创造一种委果无邪的云原生数据仓库架构，让企业凭据需求摆脱扩展计较或存储，而无需为了硬件的局限性买单。

就这么，Snowflake出生了。

Snowflake的中枢本事转换点在于“存储与计较辞别”。这看似通俗，但在那时却是一场透顶的本事叛变，它径直颠覆了甲骨文和Teradata赖以糊口的本事架构。

传统数据仓库的逻辑是：存储和计较紧缚在兼并个系统中，导致任何单一模块的扩展都会连累统统这个词系统的升级成本。而Snowflake将存储资源和计较资源透顶分开，让它们不错落寞扩展——企业不错凭据需要，单独加多存储或计较才气。这种假想不仅惩办了资源滥用问题，还大幅镌汰了企业的使用成本。

这一架构不仅是对旧体系的颠覆，更是对云计较过去趋势的精确押注。在云计较逐渐成为主流的时间，这种假想无缺契合了企业对无邪性和成本抵制的需求，也为Snowflake开启了云原生数据仓库的全新时间。

正如Benoit在一次采访中提到的那样：

"咱们并不是为了优化传统数据仓库而来，咱们是为了替代它而来。"

这种直击行业命门的本事逻辑，让Snowflake一出生就注定出奇。

Snowflake的假想理念不仅让它从一初始就与甲骨文、Teradata等传统巨头划清了界限，还径直界说了什么叫作念“云原生”。

Snowflake的凯旋并非随机，除了本事上的颠覆性突破，Benoit和Thierry的创业故事也充满了坚握与挑战。四肢两位永远在甲骨文打磨本事的工程师，他们并莫得任何贸易配景。但正是这种本事东说念主的执着，让他们在创业初期吩咐了无数压力。

在开端的几年里，Snowflake险些是在鳏寡孤惸。那时，市集上很少有东说念主折服“存储与计较辞别”的架构不错取代传统方法。但两位创举东说念主用本事的迭代和市集的考据，逐渐赢得了客户的招供。尤其是在2014年，Snowflake完成了第一次大限度客户部署后，它的性能领路透顶震恐了行业。

今天的Snowflake，还是不单是是一家本事公司，而是大数据行业的过去缩影。它解说了一个通俗而深入的酷爱：惟有冲破天花板，才能委果再行界说太空的高度。

这一场叛变的转换，也为Snowflake掀开了通向行业巅峰的大门。而这，才只是是个初始。

2. 2015-2019：从“本事孤岛”到全行业的通用讲话

2015年，Snowflake完成了本事落地，推出了其商用产物，并收受AWS四肢首发互助平台。琢磨词，这家公司很快清爽到，依附于单一云平台并不合适永久政策。在AWS、Google Cloud和Azure三大巨头的夹缝中糊口，Snowflake必须找到一个制胜之说念。

于是，它赶紧鼓励“跨云兼容政策”，成为少数支握多云架构的企业级处事之一。对客户而言，Snowflake的产物成了一个不错摆脱穿梭于各大云平台的通用惩办决策，这一“平台中立”属性成为它区别于云巨头的枢纽竞争力。

与此同期，Snowflake莫得被本事上风冲昏头脑，而是精确锁定高价值客户，通过深耕Netflix、Adobe、Capital One等标杆企业，奠定了我方的行业地位。这些企业需要处理海量数据，但传统数据仓库的瓶颈让他们苦不行言，Snowflake的高性能和无邪性求仁得仁。

这一时期，Snowflake的要点不是盲目膨胀，而所以“本事+客户凯旋”为中枢，将产物打造为行业的必选项。通过这些标杆客户的背书，Snowflake逐渐从一家本事公司相易为行业端正的制定者。

老本市集也利害地捕捉到了Snowflake的后劲。2018年，公司完成了4.5亿好意思元的融资，估值突破40亿好意思元。这笔广泛融资不仅为本事迭代提供了能源，也进一步安然了其行业地位。

3. 2020年：IPO引爆SaaS市集的“核弹级”事件

2020年，Snowflake迎来了划时间的IPO。这家公司收受在疫情飘荡时期上市，却以330亿好意思元的估值冲破了统统东说念主的预期。在上市今日，市值飙升至700亿好意思元，成为史上限度最大的SaaS IPO。这不仅是老本市集的狂欢，更是一场行业信仰的证明：大数据和云计较的过去，正在野着Snowflake的愿景加快迫临。

琢磨词，IPO的凯旋也让Snowflake站在了聚光灯下。它的成长故事被全行业放大凝视：一个问题随之而来——在快速膨胀与盈利之间，Snowflake能否找到均衡？它的按需付费方法如安在客户数据量爆炸的情况下防守增长，而不堕入耗损的泥潭？老本的关心，既是助推器，亦然巨大的压力源。

4. 2021于今：从数据仓库到数据生态的狡计膨胀

IPO之后，Snowflake不再悠闲于作念“存储器具”，而是将眼神投向了数据生态的全面布局。它推出了“数据市集”和“数据分享”功能，试图将自身打造为企业间数据率领的中枢要道。这一策略，让Snowflake的价值链从单一的数据存储，扩展到了数据往返和数据升值的全链条。

与此同期，Snowflake也初始在民众化市集上攻城略地。尤其是在欧洲和亚洲市集，它凭借本事上风赶紧得到了一批优质客户。

琢磨词，民众化的鼓励并非一帆风顺。列国日益严格的数据秘籍和合规政策，给Snowflake的跨国业务带来了不小的挑战。举例，欧洲的GDPR（通用数据保护条例）对数据的存储和使用有着极高的条目，而Snowflake的跨云架构是否大略完全合适这些范例，成为市集关注的焦点。

更大的恫吓来自竞争者，Databricks通过Lakehouse架构将数据仓库和数据湖的功能胶漆相投，以高性价比和无邪性赶紧蚕食市集份额。而Snowflake的老敌手AWS Redshift、Google BigQuery等产物，也在不断晋升自身的本事水平，意图挤压Snowflake的糊口空间。

尽管如斯，Snowflake依然保握着惊东说念主的竞争力。在高价值客户的深度绑定、本事迭代的握续参加，以及对生态系统的全面扩展中，Snowflake试图将我方打形成不行替代的行业中枢。

Snowflake的崛起，是本事变革、贸易方法创新和精确市集定位共同作用的赶走。从一个本事实验室的检会品，到云数据仓库的代名词，它的成长故事充满了挑战与传说。琢磨词，在竞争愈发尖锐化、客户需求快速变化的时间，Snowflake能否延续其光芒，保握本事和贸易上的朝上地位？它的过去，依然充满未知的变量。

惟一不错细则的是，它还是深入改变了大数据行业的游戏端正，成为了数据处理新时间的标志。

Snowflake 2.0的枢纽是什么？

云开启了Snowflake第一阶段的光芒，让其成为云数仓的王者。然后呢？时间在不断演进，上一个战场的赢家，不一定能赢得下一个战役。而下一个战场的名字，叫作念AI。

2015年，AI本事的波浪刚刚兴起，大数据平台纷繁尝试将机器学习镶嵌产物，Snowflake却显得有些“蠢笨”。那时，Snowflake的中枢蓄意依然是打磨其云数据仓库的中枢功能，AI的应用尚处于副角位置。

但几年后，当行业逐渐清爽到数据与AI的辘集将决定过去企业的竞争力时，Snowflake签订改变阶梯，开启了从“数据仓库”到“智能工场”的政策转型。

这家公司的AI转型并非一帆风顺，而是一场在本事、市集与竞争之间的复杂博弈。今天，Snowflake还是站在了生成式AI的风口，ag百家乐可以安全出款的网站但这背后，是一个不断和谐、快速迭代的进化故事。

2023年，生成式AI横空出世，ChatGPT的出现让民众数据与AI产业进入了一个全新的时间。企业不再悠闲于静态的数据存储与查询，他们需要从数据中得到及时的展望、决策，致使是洞悉。Snowflake利害地察觉到，传统数据平台的范畴还是粗率，AI必须成为数据平台不行或缺的中枢才气。

于是，Snowflake与OpenAI张开互助，将生成式AI才气径直镶嵌平台。这一决定，是对市集需求的精确复兴，亦然Snowflake自我变革的枢纽一步。通过与OpenAI的深度整合，Snowflake不再只是一个存储与分析数据的器具，而成为匡助企业从“数据到洞悉”的智能引擎。

一个显赫的案例是Snowflake在零卖领域的应用：某民众电商平台哄骗Snowflake的生成式AI才气，在黑五大促前及时展望各地区的库存需求。系统通过历史销售数据、天气展望和应酬媒体趋势，生成了动态的库存分派决策。这种前所未有的速率与精度，径直晋升了销量，同期将库存滥用镌汰了30%。

Snowflake在生成式AI领域的突破，不仅体刻下里面功能的升级，更体刻下生态政策的扩展。其数据市集成为AI生态的自然泥土。通过数据市集，企业不错分享并往返AI模子，而不单是是数据。

比如，在医疗领域，某制药公司将其经过教师的药物研发AI模子上传至数据市集，其他企业不错径直调用这一模子，用于我方的研发经过。这种创新不仅省俭了诱导成本，还极地面加快了行业互助的成果。Snowflake的数据市集，正在推动“数据与AI分享”的新产业范式。

这种生态方法的枢纽在于：Snowflake不仅是器具提供者，更是行业智能化的赋能者。它的价值，正在从“卖器具”转向“建平台”。

琢磨词，Snowflake在AI领域的树立，并非莫得挑战者。它在生成式AI领域的每一步，都伴跟着强烈的竞争。Databricks、Google Cloud和AWS，正是它的最强敌手。

● Databricks——AI领域的“开源军火库”

Databricks通过开源器具（如MLflow）和大模子教师的无邪性，赶紧诱惑了巨额企业客户。与Snowflake不同，Databricks的洞开生态允许企业以最低成本、自界说教师AI模子，这让它在本事诱导者群体中备受接待。

更浩瀚的是，Databricks在AI模子的性能与优化上走得更远。比如，它的Lakehouse AI还是成为大限度模子教师的圭表化平台。

与之比拟，Snowflake诚然在生成式AI上更防备即用性和生态协同，但面对那些需要大限度个性化模子的企业，显得稍显“重荷”。在高端AI研发市集，Databricks的诱惑力无疑更胜一筹。

● Google Cloud——生成式AI的战力天花板

四肢AI领域的本事霸主，Google Cloud的AI才气险些磨灭了统统场景。凭借谷歌大脑和DeepMind团队，Google Cloud在NLP、计较机视觉和生成式AI领域领有完全的本事上风。尤其是在与生成式AI辘集的及时刻析中，Google Cloud的Vertex AI成为许多企业的首选。

比拟之下，Snowflake的生成式AI才气依赖于与第三方互助（如OpenAI）。这种依赖可能会在短期内匡助Snowflake快速构建AI功能，但永远来看，其本事壁垒与Google Cloud存在一定差距。

Snowflake的多云兼容性曾是其中枢竞争力，但跟着AWS和Azure推出自有AI功能（如Amazon Bedrock和Azure OpenAI Service），Snowflake与这些云巨头之间的关系变得复杂。一方面，它需要依赖AWS和Azure的基础才能提供处事；另一方面，这些互助伙伴又在不断蚕食它的市集份额。Snowflake如安在与巨头的互助与竞争中保握中立，是一个永远的挑战。

Snowflake的生成式AI政策，还是成为其过去增长的浩瀚扶助。在这一领域，它既罕有据生态和多云无邪性的独到上风，也靠近来自Databricks、Google Cloud等康健敌手的会剿。

Snowflake的挑战在于：如安在深度与广度之间找到均衡——既能悠闲高价值行业的复杂需求，又能波及中小企业的繁密市集。同期，跟着生成式AI本事的不断迭代，Snowflake能否通过本事创新与生态协同，突破自身的瓶颈，将决定它在这场AI战役中的最终地位。

中国大数据公司能学到什么？

Snowflake，这家在不到十年的时间里完成云数据行业颠覆的公司，其凯旋并非随机，而是本事、贸易方法和生态政策的多维凯旋。对中国大数据公司而言，Snowflake不仅是标杆，亦然对行业过去的一次精确“预言”。

它的崛起旅途充满了策略的微妙与对市集趋势的利害洞悉，而它靠近的挑战一样暴败露行业发展的试验规章。聚鸠合国市集特质，Snowflake的教授为中国大数据公司提供了四个中枢启示。

1、云原生架构是势在必行，但各异化才气是致胜枢纽。

Snowflake的崛起，以“存储与计较辞别”的云原生架构为本事支点，透顶冲破了传统数据仓库的性能瓶颈。琢磨词，中国大数据公司需要的不仅是本事效法，更是找到本事各异化的突破口。Snowflake收受了从云原生切入，而非因循传统方法，这是其凯旋的底层逻辑。它让企业客户告别了资源滥用和扩展僵化的痛点，委果终昭着“用几许付几许”的无邪性。

但只是奴婢云原生的脚步并不及够，中国市集有其独到性，举例数据合规和安全性条目高、企业客户的数字化水平交加不王人等，这为中国公司提供了构建各异化才气的独到契机。举例，在金融、医疗、能源等行业中，针对垂直领域的数据明锐性和复杂需求，中国企业不错诱导成心的“行业云数据平台”，不仅悠闲行业需求，还能将本事壁垒飘浮为市集护城河。

与此同期，Snowflake的凯旋也揭示了“器具化逆境”的危境。好多中国大数据公司依然千里迷于单点功能的研发，而疏远了客户需要的并非单一本事，而是相连从数据存储到分析、展望、决策的完整价值链。

过去的竞争，不是比拼谁的功能强，而是比拼谁的惩办决策更完整，谁能为客户带来“端到端”的高价值。

2、生态化是过去，但要警惕“数据孤岛”。

Snowflake的转型轨迹表示标明，大数据行业正从单一功能器具向平台化、生态化标的进化。其数据市集功能无疑是行业颠覆性创新，它不仅让企业大略在平台上分享数据，还初度赋予数据钞票化的试验酷爱酷爱。琢磨词，中国企业在效法这种生态化旅途时，必须同期警惕“数据孤岛”的风险。

中国企业在构建数据生态时，应贵重惩办以下问题：

● 数据分享的信任与秘籍问题：在中国市集，企业之间广泛存在数据不信任感，这使得Snowflake式的数据往返逻辑难以径直复制。中国企业应更多依托政策和产业定约的力量，推动跨企业的数据互助。

● 从阻塞系统到洞开平台：大多数中国大数据公司依然停留在“自家产物闭环”的假想逻辑中，而Snowflake解说，洞开的平台才是过去。这不仅意味着企业需要诱导支握多云兼容的本事，还需要构建“第三方诱导者友好”的生态。

此外，Snowflake的按需计费方法也为中国企业提供了浩瀚参考。比拟之下，中国企业的贸易方法经常婉曲无邪性和透明性，这在预算垂死的中小企业市集中尤其不利。

过去，中国企业不错探索更丰富的订价策略，如按数据使用量、事件量或功能模块收费，镌汰客户进初学槛的同期，扩大市集限度。

3、轻量化与场景化，是中国企业的AI破局之说念。

Snowflake比年来在AI领域的探索，标志着大数据公司从“分析器具”向“智能决策引擎”的全面跃迁。从生成式AI器具到镶嵌式AI展望功能，Snowflake不仅晋升了平台智能化进度，更通过AI深度赋能，推动数据价值向决策链条的最前端蔓延。

琢磨词，其AI布局也表示了一个致命贫寒：本事康健，但实践难度高。关于许多客户而言，Snowflake的AI功能过于昂然，且实施复杂，这给了竞争者（如Databricks）以可乘之机。对中国企业而言，这恰正是一个反向启示：AI本事的实践，中枢不在本事本人，而在如何让客户“用得起”“用得好”。

中国企业在AI器具诱导上，必须防备轻量化与场景化。举例，镌汰AI器具的本事门槛，通过预置模子、自动化经过等神志，让中小企业也能任性部署和使用AI功能。此外，还需要聚焦行业场景化需求。举例，在供应链优化、智能运维、金融风险抵制等领域，中国企业不错将AI功能深度镶嵌到具体业务经过中，让本事径直为客户创造价值，而不是仅停留在“本事展示”的层面。

4、民众化，是中国大数据企业不得不走的路。

Snowflake的民众化政策强调跨云兼容性，这种本事无邪性为其赢得了平方的海外客户。琢磨词，面对不同市集的复杂性，这种策略也存在一定的局限性。举例，Snowflake在东南亚、非洲等新兴市集的布局较弱，为中国企业提供了独到的切入契机。

关于中国大数据公司而言，民众化必须围绕两点张开：

● 深度腹地化：比拟西洋市集，中国企业在新兴市集的最大上风在于对腹地化需求的安妥性。举例，针对东南亚市集不错诱导支握多讲话、多币种的轻量化产物，并针对新兴市集的行业痛点（如物流、金融普惠等）假想专属惩办决策。

● 生态化互助：Snowflake解说，单打独斗的企业很难在民众市集中胜出。中国企业应通过与国内云处事商（如阿里云、华为云）、AI公司（如百度、月之暗面、智谱、百川智能等）深度互助，共同打造行业级生态。这种“生态定约”将有助于企业快速获取本事和市集资源，终了限度化膨胀。

Snowflake的凯旋，是大数据行业本事、贸易方法与生态布局三重进化的缩影。它不仅颠覆了传统数据仓库的界说，还用其数据市集功能、生成式AI才气与民众化布局再行界说了行业的竞争端正。对中国大数据公司而言，Snowflake的故事是一种标杆式的存在。

Snowflake的背后是民众大数据行业的进化，而这场进化才刚刚初始。关于中国企业来说，最大的契机不在复制AG百家乐计划，而在再行界说我方的旅途。