Snowflake Horizonで始めるデータガバナンスの第一歩

Snowflakeユーザとして、データガバナンスに取り組むためにSnowflake Horizonについて調べてみました。
Snowflakeを使った具体的なデータガバナンスの取り組みと言うより、Snowflakeが考えるデータガバナンスの定義や、よくある課題に対するSnoflakeのアプローチについて調査したイメージです。
この後いくつかSnowflakeのサービス名が出てきますが、詳細な説明はしていません。
別途記事として、取り上げたいと思います。

はじめに

データガバナンスは、これまで以上に組織にとって重要な課題となっています。
データは、増え続ける数多くのソース、アプリケーション、クラウド、そして多様なフォーマットで拡散しています。
生成AIや大規模言語モデル（LLM）は、個人識別情報（PII）や機密の医療・財務情報などの機密データを含む膨大なデータセットを取り込んでいます。
企業はこのデータを統合、分類、保護、分析、共有して行動可能なインサイトを得る一方で、不正アクセスから守り、規制に準拠し続ける必要があります。
これら課題に対して、Snowflake Horizonが定義する5つの軸のアプローチを見ていきます。

2023年8月のDeloitteのレポートによると、「強力なデータガバナンス機能がなければ、生成AIがもたらす潜在的な影響や付加価値は大幅に制限され、組織はデータおよびサイバーセキュリティリスクにさらされる可能性がある」と指摘されています。データだけでなく、アプリやAI資産においても、強固なガバナンス基盤を一つのプラットフォーム上で確立することが重要です。Snowflakeの単一かつクロスクラウドなガバナンスモデルは、常に強力な差別化要因であり、顧客がますます複雑化するデータエコシステムをシンプルかつ容易に管理できるようにしています。

---

Snowflake Horizonの5つの軸

Snowflake Horizonは、統合されたコンプライアンス、セキュリティ、プライバシー、相互運用性、アクセス機能を通じて、組織がデータやアプリケーションなどを管理し、発見できるようにします。

要約

文字数が多くなってしまったので、読む時間がない人向けに要約しました。

• コンプライアンス
  昨今、多くの企業では経済的圧力、規制の変化、生成AIの台頭、説明責任など幅広い課題に直面しています。
  その課題に対してSnowflakeは次のアプローチを採用しています。

  • 業界標準のデータセキュリティおよびデータプライバシー要件への準拠
  • 機密データを保護するための内部的・自主的な要件への準拠

  これらの目標を達成するためには次のような施策を行い、データを保護しなければなりません。

  • データを監査する：レポートやモニタリング、ライネージ機能を使用して、何を保護しているのかを可視化する
  • 関連する規制や業界標準を遵守する：データを保護するために必要な基準を満たす
  • 事業継続性を確保する：中断が発生した際にも事業を継続できる体制を構築する

  Snowflake Horizonには、目標を達成するために必要なサービスが提供されています。
  規制や業界標準を遵守、事業継続性、データのレポートとモニタリング、どれも非常に重要で取り組むべき課題です。

• セキュリティ
  セキュリティやプライバシーのリスクを回避するためには、誰が機密コンテンツにアクセスできるかを定義し、潜在的な不正使用を追跡するためのツールを提供する包括的なガバナンスポリシーを策定する必要があります。
  Snowflake Horizonは、顧客がコンプライアンス要件に戦略的に対応できるよう、次のアプローチを採用しています。

  • 継続的なリスクモニタリングと保護
  • ロールベースのアクセス制御（RBAC）
  • 詳細な認可ポリシー

  Snowflake Horizonは、プラットフォームセキュリティ、アカウントセキュリティ、データセキュリティ、アプリケーションおよびモデルセキュリティを含むガバナンス実践において、基本的なセキュリティ要件を超える取り組みを可能にします。

• プライバシー
  昨今、世界中でプライバシーに関する規制が増え続けており、世間の目もより一層厳しくなっています。
  プライバシーデータを効果的に利用する一方で適切に保護することが非常に重要です。
  しかし、多くのデータセットには、個人識別情報（PII）、機密情報、医療・財務に関する機密データなどの機密情報が含まれており、データの扱いはシビアになる一方です。
  Snowflake Horizonは、厳格なデータプライバシー基準を遵守しつつ、機密データの価値を最大化するための独自のガバナンスアプローチを提供します。このアプローチには以下の強力な機能が含まれます。

  • Snowflake Data Clean Rooms（AWS East/WestおよびAzure Westで一般提供中）：組織内外のチームと機密データを簡単に共同利用できる機能
  • Differential Privacy：データの分析価値を保持しつつ、機密データを保護する機能

  Snowflake Horizonは、厳格なデータプライバシー基準を遵守しつつ、機密データの価値を最大化するための独自のガバナンスアプローチを提供します。

• 相互運用
  クラウド、プラットフォーム、リージョン間でコンテンツを移動させる際のガバナンスには多くの課題が存在します。
  Snowflake Horizonは、相互運用性を重視し、これらの課題に対応する次のようなユニークなガバナンスアプローチを提供します。

  • クロスクラウド技術レイヤー
  • 一貫したガバナンス
  • Apache Iceberg互換のカタログおよびエンジンとの統合

  Snowflake Horizonは、クロスクラウド移行の簡素化、事前構築されたパートナー統合、Apache Icebergテーブルによる柔軟性の向上を提供する強力なガバナンス機能を通じて、企業がこれらの利点を享受できるようにします。

• アクセス
  コンテンツへのアクセスを加速することで、反復作業の迅速化、プロジェクト開発サイクルの短縮、深いコラボレーション、そしてより良い結果を得ることができます。
  しかし、データステートが常に変化し成長している中で、組織はそのすべてのコンテンツに何が含まれているのか、適切に管理されているか、ビジネスの取り組みに関連しているか、そしてアクセスを許可する方法を理解するという継続的な課題に直面しています。
  Snowflake Horizonは、地域やクラウドをまたいでコンテンツを分類、共有、発見し、即座にアクションを起こすための強力なガバナンス機能を提供しています。

  • データへのタグ付きの自動化
  • AIおよびMMLを活用した検索機能
  • 外部パートナーと直接的なデータ共有

  これらの機能は、Snowflake Horizonの他の要素と連携して、コンテンツへのアクセスを効率的に保護および管理する一方で、コンテンツが共有、分析、収益化に利用可能であることを保証するエンドツーエンドのガバナンスを提供します。

---

コンプライアンス

現代の組織は、経済的圧力、規制の変化、生成AIの台頭、説明責任、さらには環境・社会・ガバナンス（ESG）イニシアチブなど、幅広い課題に直面しています。
先進的な組織は、リスク管理を形式的な機能として捉えるのではなく、リスク許容度やリスク受容度を活用して組織の戦略目標を達成できるという信念に基づき、より包括的で企業全体を視野に入れたアプローチへと移行しています。
Snowflake Horizonは、顧客がコンプライアンス要件に戦略的に対応できるよう、以下の2つのアプローチを採用しています。

• 業界標準のデータセキュリティおよびデータプライバシー要件への準拠
• 機密データを保護するための内部的・自主的な要件への準拠

これらの目標を達成するには、データを保護するための類似した要件が必要です。

• データを監査する：レポートやモニタリング、ライネージ機能を使用して、何を保護しているのかを可視化する
• 関連する規制や業界標準を遵守する：データを保護するために必要な基準を満たす
• 事業継続性を確保する：中断が発生した際にも事業を継続できる体制を構築する

コンプライアンス対策に投資しない企業は、法的・財務的な影響、評判の損失、業務の混乱などのリスクを負うことになります。
一方で、成熟したコンプライアンス機能を構築した企業は、将来のリスクを軽減・予測し、業務効率を向上させ、さらにはビジネスを成長させることができます。

コンプライアンス認証

Snowflake Horizonの認証は、特に公共部門の顧客において、セキュリティとプライバシー保護を備えたプラットフォーム上でデータを安全に保つことを可能にします。
Snowflakeは、AWS GovCloud（US-Gov-WestおよびUS-Gov-Eastリージョン）でFedRAMP High認証を取得しています。
Federal Risk and Authorization Management Program（FedRAMP）は、クラウド製品およびサービスのセキュリティ評価、認可、継続的なモニタリングに関する標準化されたアプローチを提供する、米国連邦政府全体のプログラムです。
この認証により、Snowflakeプラットフォームは、連邦政府の最も機密性の高い非機密データをクラウド環境全体で保護できるようになります。

また、Snowflakeは最近、以下の認証を取得しています。

• 英国のCyber Essentials Plus（CE+）
• FBIの刑事司法情報サービス（CJIS）セキュリティポリシー
• IRSのPublication 1075 税務情報セキュリティガイドライン
• StateRAMP High
• AWS GovCloudでの米国国防総省の影響レベル4（DoD IL4）暫定認可
• 韓国金融保安院（K-FSI）による評価

レポートとモニタリング

規制要件を満たし、非準拠のリスクを回避するために、組織はデータの追跡と報告を行う必要があります。
多くの規制では、組織が以下を実施することを求めています。

• 高品質なデータの維持
• データがアクセス・変更された方法やタイミングの監視
• 機密情報や個人情報の保護と整合性を示すための定期的なデータ監査

これらの実践は、内部コンプライアンスの達成やデータガバナンスに関する業界標準の維持にも重要です。
そして、実践に必要な機能はSnowflakeが提供してくれています。

データガバナンスインターフェース

Snowflake Horizonは、タグやポリシーの管理と割り当てを容易にするため、直感的なインターフェースを提供しています。
このインターフェースでは、アカウント内のオブジェクト総数、タグ付けされたオブジェクト、保護されたオブジェクトの概要を一目で確認できます。
さらに、インターフェースを詳細に掘り下げることで、データベース/スキーマ、タグ、オブジェクト種別などのフィルターを使用してカスタマイズされたレポートを生成できます。
また、特定のテーブル、ビュー、カラムに対して即座にタグを適用したり、対応するデータポリシーを設定することも可能です。

アカウント使用状況ビュー（ACCOUNT_USAGE VIEWS）

このスキーマでは、オーナーのアカウントおよびすべてのリーダーアカウントに関するオブジェクトメタデータや過去の使用状況データをクエリできます。
このスキーマ内のビューでは、アカウントのオブジェクトメタデータおよび使用メトリクスが表示されます。

アクセス履歴（読み取り）

ACCOUNT_USAGEスキーマ内のACCESS HISTORYビューでは、ユーザーのクエリがデータを読み取ったタイミングに関する情報を提供します。
これにより、カラムレベルのアクセス状況を可視化し、使用状況を理解するのに役立ちます。規制監査を容易にするために、各クエリでアクセスされたテーブル、ビュー、カラムのログを監査したり、頻繁にアクセスされる人気のテーブルやカラムに関する洞察を得ることができます。

スキーマ変更トラッキング

この高度な機能を使用すると、テーブル、ビュー、ストアドプロシージャなどのデータベースオブジェクトに対する変更を追跡できます。

データ品質モニタリング

組織全体でのデータ品質の劣化を効果的にモニタリングおよび報告するために、Snowflake Horizonは（プライベートプレビューで）システムの標準メトリクスやカスタムメトリクスへのアクセスを提供します。
データ品質を自動的に測定する頻度を設定し、品質閾値が違反された場合に電子メール通知を受信する方法を構成することもできます。

リネージ

規制や内部ポリシーにより、組織は機密データや個人データを保護する必要があります。
しかし、膨大な量のデータが複数の企業間を流れる中で、それらをすべて追跡して保護することはますます困難になっています。
Snowflake Horizonのリネージ機能は、時間の経過とともにデータの流れを追跡し、データの出所、変更履歴、権限のあるユーザー、アクセスまたはコピーされた人物を明確に把握するのに役立ちます。

アクセス履歴（書き込み）

ACCESS HISTORYビューでは、SQLステートメントがINSERT、UPDATE、DELETEなどのデータ書き込み操作を実行したタイミングに関する情報を提供します。
また、COPYコマンドのバリエーションについても、ソースデータオブジェクトからターゲットデータオブジェクトへの操作を追跡します。
Snowflake Horizonは、すべての書き込み操作を追跡し、データリネージを効果的に可視化します。

オブジェクトの依存関係

オブジェクトの依存関係は、異なるデータオブジェクト間の関係を追跡する方法を提供します。
これは、データリネージを維持する上で重要です。
オブジェクトの依存関係では、オブジェクトの名前やIDに基づいて、データが生成、取得、変更、使用される方法を示す依存関係をトリガーする詳細情報を提供します。

リネージUI

リネージUI（現在プライベートプレビュー中）は、オブジェクトの上流および下流のリネージを俯瞰的に確認できるインターフェースを提供します。
このUIを使用すると、上流での変更が下流のオブジェクトにどのような影響を与えるかを簡単に視覚化できます。
さらに、データ管理者はタグやポリシーを一括で適用し、個人識別情報を含むすべての下流カラムを保護することが可能です。

事業継続性

ビジネス継続性を優先することは、組織がコンプライアンス基準を維持するために重要です。
ネットワーク障害やソフトウェアバグなどにより、特定の地域やクラウドサービスプロバイダー（CSP）の全体でクラウドサービスが大規模な障害を引き起こす場合でも、運用を維持または迅速に再開できる必要があります。
このような状況での可用性とデータの耐久性を確保するために、Snowflake Horizonは、組織内の異なる地域またはクラウドにある別のSnowflakeアカウントに重要なアカウントオブジェクトをレプリケートする機能を提供します。
Snowflake Horizonの単一かつクロスクラウドのガバナンスモデルにより、地域やクラウドを越えたデータ環境の管理・維持が可能となり、ビジネス継続性を確保するための堅牢な基盤を提供します。

復旧ポイント目標（RPO）と復旧時間目標（RTO）

災害復旧およびビジネス継続性計画には、次の2つの重要な指標があります。

• 復旧ポイント目標(RPO)：システム復旧時点でのデータの状態を指し、ビジネスが許容できるデータ損失のレベルを決定します。
  これは、どれだけ頻繁に変更が別の場所にコピーまたはレプリケートされるかに依存します。最後のレプリケーション操作から災害発生までの時間がRPOです。
• 復旧時間目標（RTO）：災害時にアプリケーションが利用できないことを許容できる最大時間を指します。

Snowflake Horizonのビジネス継続性機能は、RTOおよびRPOに基づいて、ミッションクリティカルなアカウントやデータセットを簡単に保護し、稼働時間を維持しながらコンプライアンス要件に対応します

レプリケーションとフェイルオーバー/フェイルバック

この機能により、ユーザーIDやロールベースのアクセス制御、ガバナンスポリシー、ウェアハウス、リソースモニターなどのアカウントメタデータを含む全てが、クラウド間および地域間で自動的に同期され、継続的な可用性が確保されます。
顧客は、データベース、共有、ロールベースのアクセス制御、ガバナンスポリシー、計算リソース、ネットワークポリシーなどをレプリケートおよびフェイルオーバーすることが可能です。
レプリケーションでは、レプリケーショングループとフェイルオーバーグループという2つのSnowflakeオブジェクトを使用します。

• レプリケーショングループ：レプリケートするオブジェクト、レプリケート先、およびレプリケーションの頻度を指定します。
  指定されたスケジュール間隔で、どのオブジェクトをどの地域やクラウドプラットフォームにレプリケートするかをカスタマイズ可能です
• フェイルオーバーグループ：グループ内のアカウントオブジェクトのレプリケーションとフェイルオーバーを可能にします

クライアントリダイレクト

この機能により、異なる地域やクラウドにあるSnowflakeアカウント間でクライアント接続をシームレスにリダイレクトできます。
障害が発生した場合、Snowflake Client Redirectはプライマリからセカンダリへのシームレスなフェイルオーバーを促進し、アプリやユーザーが中断することなく稼働を継続できます。
障害が解決されると、元のプライマリ接続にクライアント接続をリダイレクトすることができます。

---

セキュリティ

企業は常に、セキュリティやプライバシーのリスクにさらされています。
これらのリスクに先回りするためには、データやアプリケーションなどの機密コンテンツへの不正アクセスや不適切な使用を防止するプロセスと管理体制を整える必要があります。
効果的なセキュリティ戦略は、企業を財務的損失や法的責任から保護するとともに、企業の評判を守る助けとなります。
企業は、誰が機密コンテンツにアクセスできるかを定義し、潜在的な不正使用を追跡するためのツールを提供する包括的なガバナンスポリシーを策定する必要があります。
また、個人が機密コンテンツにアクセスする権限を管理するアクセス制御を取り入れる必要があります。
これらの制御は、必要に応じて個々の記録やファイルへのアクセス権を付与することが可能なほど詳細なものです。
Snowflake Horizon は、各チームが必要とするコンテンツへのアクセスを提供しつつ、それを保護する支援を行います。
これにより、チームは必要な情報にアクセスできる一方で、企業のセキュリティ基盤は維持され、サービスの信頼性と安全性に対する信頼を高めます。
また、大規模なサイバー攻撃にも対応できる安心感を提供します。
Snowflake Horizonは、顧客がコンプライアンス要件に戦略的に対応できるよう、以下の2つのアプローチを採用しています。

• 継続的なリスクモニタリングと保護
• ロールベースのアクセス制御（RBAC）
• 詳細な認可ポリシー

Snowflake Horizonは、プラットフォームセキュリティ、アカウントセキュリティ、データセキュリティ、アプリケーションおよびモデルセキュリティを含むガバナンス実践において、基本的なセキュリティ要件を超える取り組みを可能にします。

プラットフォームセキュリティ

プラットフォームセキュリティには、ツール、プロセス、アーキテクチャで構成されたセキュリティ基盤の構築が含まれます。
これには、ITインフラストラクチャ、ネットワークコンポーネント、ストレージ、オペレーティングシステム、さらにはプラットフォーム上のアプリケーションを保護するためにソフトウェアとハードウェアを組み合わせた対策が含まれます。

脅威ハンティング は、脅威アクターに先んじるための強力な手法です。
Snowflake Horizonは、潜在的な脅威を積極的に検索することで、ファイアウォールやアンチウイルスソフトウェアなどの標準的なセキュリティ対策を回避する可能性のある脅威を特定する支援を行います。
これにより、攻撃が実行される前に潜在的な攻撃を迅速に特定し、効果的な対応戦略を構築できます。

さらに、Snowflakeは、広く採用されている運用基準に準拠した高度なインシデント対応チーム、包括的な脆弱性管理システム、そしてサードパーティによる定期的な監査やペネトレーションテストを備えています。
また、バグ報奨金プログラムを通じて、独立した研究者やセキュリティエンジニアがバグを報告できる環境を提供しています。
加えて、攻撃システムの専門家である専任の攻撃的セキュリティプロフェッショナルが、Snowflakeのプラットフォームセキュリティ機能を定期的にテストしています。

Snowflakeは、統合的なアプローチでプラットフォームセキュリティを提供します。
これには、制御機能と、複雑で高度なセキュリティ要件を満たすための自動化および継続的なコンプライアンスモニタリングシステムが含まれます。

Snowflake共有責任モデル は、自動化やSnowflake製品内での機能提供を通じて、共有責任モデルにおける顧客側の負担を最小化することを目的としています。
このモデルにより、企業は自社のセキュリティ義務をより包括的に把握できるだけでなく、Snowflakeがプラットフォームを保護するために講じた対策を理解することができます。
このモデルは透明性をもたらし、企業が自社のSnowflake導入環境を積極的に保護するための参加を促進します。

Snowflake共有責任モデルの4つの主要なメリット

1. 明確な責任分担
   Snowflake共有責任モデルは、Snowflakeとその顧客の責任を明確に定義することで、曖昧さを排除し、セキュリティにおける協力的なアプローチを促進します。
2. 強化されたセキュリティ
   このモデルにより、プラットフォーム提供者と利用者の双方がSnowflakeの導入環境のセキュリティに積極的に貢献でき、堅牢なセキュリティ体制を構築できます。
   たとえば、Snowflakeプラットフォームでは、Snowflakeアカウントへのアクセスを送信元IPアドレスに基づいて制限することが可能です。
   信頼されたIPアドレスのリストをアカウントレベルのネットワークポリシーで設定できます。
3. コンプライアンスの向上
   共有責任モデルに準拠することで、組織がセキュリティとコンプライアンス要件への取り組みを示すことができます。
4. 使いやすさ
   Snowflakeのサービスにはセキュリティが組み込まれており、データクラウド内の安全なデフォルト設定によって、共有責任モデルにおける顧客側の保守負担が最小限に抑えられます。

アカウントセキュリティ

Snowflakeは共有責任モデルを拡張し、Center for Internet Security (CIS)と提携して、データクラウドのセキュリティ能力とベストプラクティスを網羅したベンチマーク「CIS Snowflake Foundations Benchmark」を策定しました。
これは、セキュリティ専門家でなくても、自社のアカウントが高いセキュリティ基準に準拠しているかを確認するのに役立つ、業界認知のベストプラクティスとセキュリティ設定のセットです。

さらに、Snowflakeは「Trust Center」（現在プライベートプレビュー中）を導入しました。
Trust Centerは、複数のクラウドにまたがるセキュリティ監視を1か所で簡素化し、セキュリティ監視コストを削減し、総保有コスト（TCO）の低減とアカウントリスクのエスカレーション防止を実現します。
Trust Centerは、CIS Snowflake Foundations Benchmarkで示された業界のベストプラクティスに基づき、Snowflakeと顧客がそれぞれの責任を果たしていることをプログラム的に検証できる方法を提供します。

データ、アプリ、モデルのセキュリティ

データ、アプリ、モデルのセキュリティは、データ、アプリケーション、モデルを不正アクセスから保護することを指します。
Snowflake Horizonは次の2つのアプローチを組み合わせて対応します。

• 任意アクセス制御（DAC）：各オブジェクトには所有者が存在し、その所有者がオブジェクトへのアクセス権を付与できます。
• ロールベースのアクセス制御（RBAC）：アクセス権限はロールに割り当てられ、ロールはユーザーに割り当てられます。
  これにより、Snowflake内のデータ、モデル、Streamlitアプリに対して統一されたロールベースのアクセス制御を適用できます。
  また、Snowpark Model Registry（現在パブリックプレビュー中）により、モデルの出所に関わらず、Snowflake内でモデルとそのメタデータを安全に管理できます。

Snowflake Horizonの主要なセキュリティ機能

Snowflake Horizonは、アカウントとユーザー、保存・アクセスするすべてのデータに対して高レベルのセキュリティを提供する業界をリードする機能を備えています.

1. 行レベルのセキュリティ
   テーブルまたはビューに行アクセスポリシーを適用して、クエリ結果に表示される行を決定します。

2. マスキングポリシー
   クエリ実行時に、承認されたユーザーがセンシティブデータにアクセスできるようにしつつ、未承認のアクセスを防止します。
   既存のテーブル内のデータを変更するのではなく（静的マスキングは行わない）、クエリ実行時にポリシー条件に基づいてデータをマスク、部分マスク、難読化、またはトークン化します。

3. タグベースのマスキングポリシー
   データベースオブジェクトやSnowflakeアカウントのタグにマスキングポリシーを割り当て、カラムデータを保護します。

4. 動的データマスキング
   クエリ実行時にテーブルやビューのカラムデータを選択的にマスクする、カラムレベルのセキュリティ機能です。

5. 条件付きマスキング
   マスキングポリシーを使用して、他のカラムの値に基づき、テーブルやビュー内のカラムデータを選択的に保護します。

6. 外部トークン化
   Snowflakeにデータをロードする前にトークン化し、クエリ実行時にデトークン化します。
   トークン化は、センシティブデータを難読化可能なトークンに置き換えるプロセスです。
   この外部トークン化は、外部関数を使用したマスキングポリシーによって行われます。

---

プライバシー

現代の組織は、消費者や規制当局から増大するプライバシーの要求に直面しています。
プライバシーに対する世界的な監視の強化により、効果的なプライバシー対策は組織のガバナンスフレームワークにおいて極めて重要な要素となっています。
これらの対策は、データを効果的に利用する一方で適切に保護することを保証します。
さらに、企業が顧客との信頼を維持し、規制に準拠し、高額な罰金や評判の損失を回避するのに役立ちます。

同時に、データの共有や分析は、あらゆる業界の組織に新たな機会をもたらします。
これには以下が含まれます。

• データから隠れた洞察を見つけるためのAIや機械学習アルゴリズムの活用
• ファーストパーティデータを収益化することによる新たな収益源の発見
• データ駆動型の最適化によるビジネスプロセスの改善
• 直感ではなく事実に基づく戦略的意思決定の推進

しかし、多くのデータセットには、個人識別情報（PII）、機密情報、医療・財務に関する機密データなどの機密情報が含まれています。
このような情報を共有および分析するためには、データ提供者が識別フィールドやトランザクションレベルの詳細情報を削除する必要があり、データの価値が損なわれることがあります。
また、プライバシー上の懸念や規制上の制約のために、データをまったく共有できない場合もあります。

Snowflake Horizonは、厳格なデータプライバシー基準を遵守しつつ、機密データの価値を最大化するための独自のガバナンスアプローチを提供します。
このアプローチには以下の強力な機能が含まれます。

• Snowflake Data Clean Rooms（AWS East/WestおよびAzure Westで一般提供中）：組織内外のチームと機密データを簡単に共同利用できる機能
• Differential Privacy：データの分析価値を保持しつつ、機密データを保護する機能

Snowflake Data Clean RoomsとDifferential Privacyを組み合わせることで、Snowflake Horizonはプライバシーとコンプライアンスを保証するためのユニークで包括的かつ強力なガバナンスソリューションを提供します。
さらに、Snowflakeのプライバシー機能は標準搭載されており、簡単なユーザーインターフェイスを通じてアクセスできるため、プライバシーの専門家やプログラマーでなくてもデータを保護できます。

Snowflake Data Clean Rooms

データクリーンルームとは、複数の関係者がファーストパーティデータを安全に組み合わせ、プライバシーや規制の要件を遵守するための安全な環境です。
データクリーンルームは、データに関するプライバシーおよびセキュリティ法の厳格化や、ブラウザベンダーによる変更への対応として生まれました。
特に広告業界では、オーディエンスの重複分析、ターゲティングの改善、測定およびアトリビューションの精度向上に利用されています。
現在では、機密データを守りつつ共同作業が必要なすべての組織にとって必須のツールとなっています。

Snowflake Data Clean Roomsは、共有データへのガバナンスされたアクセスを提供するネイティブソリューションであり、複数の関係者が機密情報にアクセスすることなく、ファーストパーティデータでコラボレーションすることを可能にします。
Snowflake Data Clean Roomsのユニークな点は、Snowflake Native App Frameworkを基盤にした使いやすいインターフェースを通じて、開発者やビジネスユーザーが迅速にクリーンルームを構築できることです。
このアプローチにより、データを移動させることなく、各参加者が情報の管理とセキュリティを維持しながら1つの環境で共同作業を行うことができます。
さらに、Snowflakeのクロスクラウド機能により、クリーンルームに接続してデータのガバナンスをクラウドリージョンに関係なく保証することができます。

以下は、Snowflake Data Clean Roomsがさまざまな業界でどのように利用され、プライバシーを保ちながらコラボレーションを実現しているかの例です。

• 広告、メディア、エンターテインメント：広告主はデータクリーンルームを使用して、複数の関係者のファーストパーティデータ、顧客マーケティングデータ、広告データをリンクし、アトリビューションを実現できます。
  メディア企業は、匿名化されたオーディエンスデータを広告主と共有し、広告主はこのデータを分析してオーディエンスの行動パターンやトレンドを特定し、ターゲティングキャンペーンを最適化します。
• ヘルスケア：病院はデータクリーンルームを利用して、製薬会社と機密性の高い患者データを共有することができます。
  製薬会社は、このデータを分析して特定の薬剤に関連する患者の治療結果のパターンを特定できますが、患者の身元情報やデータの抽出はできません。
  これにより患者データのプライバシーを保護しつつ、有益な洞察を得ることができ、最終的には医療成果の改善につながります。
• 小売：小売業者はデータクリーンルームを使用して、自社と広告を出すブランドと協力することができます。
  たとえば、小売業者は、トランザクションデータをプライバシーおよびガバナンスに配慮した形で共有し、コンバージョンシグナルに関する洞察を提供し、ターゲティング、パーソナライズ、アトリビューションを向上させます。
• 金融サービス：大手銀行の資産運用マネージャーは、顧客データを活用してセクター別の消費や支出のトレンドを理解できます。
  しかし、厳しいプライバシー規制により、銀行やその他の金融機関内でのPIIの共有が制限されています。
  データクリーンルームを使用することで、機密情報や顧客の身元を保護しつつ、資産運用に役立つデータの価値を維持することができます。
• テクノロジー：グローバルなテクノロジー企業は、異なる規制を持つ地域間で情報を共有する必要があることがあります。
  たとえば、米国の製品開発チームがユーザーデータを収集して製品改善に役立て、EUのマーケティングチームが市場分析や戦略開発のためにこのデータを利用する場合です。
  データクリーンルームを使用することで、匿名化されたユーザーデータを安全に共有し、マーケティングチームはこのデータを分析して戦略を策定できますが、特定のユーザー情報にはアクセスできません。

敏感なデータに関するさまざまなコラボレーションシナリオには、それぞれ異なるプライバシー保護ソリューションが必要です。
Snowflakeの堅牢なプライバシー保護コントロールとポリシー機能は、Snowflake Data Clean Roomsと組み合わせて使用することも、データクリンルーム外で独立して使用することもできます。
これらの高度なプライバシーポリシーには以下が含まれます：

• 集約（公開プレビュー中）：Snowflakeの集約ポリシーは、データ所有者に、自分のデータが消費者に共有された後でも、そのデータがどのように使用されるかを制御できるようにします。
  具体的には、所有者はテーブルの消費者に対して、個々のレコードを取得するのではなく、データを集約するように要求できます。
  集約ポリシーを作成する際、提供者のポリシー管理者は最小グループサイズを指定します。
  例えば、グループにまとめる必要がある最小の行数です。最小グループサイズが大きいほど、消費者が1回のクエリで敏感な情報を学び取る可能性は低くなります。
• 投影（公開プレビュー中）：Snowflakeの投影制約は、どのデータがクリンルームに入るか、またクリンルーム内のデータがどのように他のデータと結合されるかを制御します。
  データ所有者はユーザーに生データテーブルへのアクセスを許可できますが、最終結果に含めることができる列を制限することができます。
  例えば、投影ポリシーを使用して、名前や電話番号などの識別された列を制約することができます。
  データ消費者は特定の値に基づいてレコードを照合できますが、その値を表示することはできません。
  投影制約はデータクリンルーム内でも独立して使用できます。

これらのコントロールに加えて、Snowflake Horizonは「差分プライバシー」を提供しています。
これは、分析的価値を保持しながら、敏感なデータを保護するユニークな能力を持っています。

差分プライバシー

差分プライバシー（現在、プライベートプレビュー中）は、PIIのような敏感な情報を含むデータセットを、データが個々の行を明示的に露呈しない統計的信頼性を持って共有することを可能にします。
Snowflakeの差分プライバシーは、保護されたデータへのクエリに制御された量のランダム性や統計的「ノイズ」を追加することによって機能します。
この追加されたノイズは、結果が意味のある分析に有用であり続けることを確保しながら、誰もが基礎となるデータから行レベルの情報を抽出できないようにします（統計的な信頼度で）。
これにより、偶発的な漏洩やターゲットを絞ったプライバシー攻撃からデータを保護します。

同時に、差分プライバシーのポリシーは、個々の識別子をマスキングまたは削除することによってデータの価値を制限しません。
データアナリストは依然としてデータ（敏感なフィールドを含む）を詳細にクエリし、トレンドや行動を理解することができます。
しかし、行レベルのデータを見ることや、敏感な情報を逆推測することはできません。

最終的に、Snowflakeの差分プライバシーを使用することで、プライバシーの懸念や規制によりこれまで分析や共有ができなかった組織内の敏感なデータを活用できるようになります。
これは特に、ヘルスケアやライフサイエンス分野、そして金融サービス分野で重要です。
インタラクティブな分析を適用したり、内部または外部でデータを共有して、戦略的な意思決定を促進したり、ビジネスプロセスを改善したり、新しい製品やサービスを革新することができます。
これらをすべて、お客様や敏感な情報を保護し、プライバシー規制を遵守しながら実現できます。

---

相互運用性

クラウド、プラットフォーム、リージョン間でコンテンツを移動させる際のガバナンスは難しいことがあります。
特に、各クラウドプロバイダーのユニークなルールに従う必要があるためです。
顧客のデータ全体に対して統一的なガバナンスのビューを維持するための統合には、相当な時間とリソースが必要です。
Apache Icebergテーブルのようなオープンテーブル形式の利用が増えている中で、顧客は特定のエンジンやプラットフォームにロックインされることを望んでいません。
これらの課題は複雑さを生み、ビジネスや顧客に混乱を引き起こし、財務的な影響、業務の中断、セキュリティやコンプライアンスの脆弱性を引き起こす可能性があります。

Snowflake Horizonは、相互運用性を重視し、これらの課題に対応するユニークなガバナンスアプローチを提供します。
Snowflake Horizonの機能には以下が含まれます。

• リージョンとクラウド間でビジネスエコシステムを相互接続するクロスクラウド技術レイヤー
• 一度定義されたガバナンスポリシーとセキュリティ対策が普遍的に適用される
• 最小限の労力と混乱でガバナンスされたデータを一環境から別の環境に移動可能
• Snowflake内外でデータ全体を管理するための主要なデータカタログ、ガバナンス、セキュリティパートナーによる事前構築された統合
• Apache Iceberg互換のカタログおよびエンジンとの統合により柔軟性を維持または獲得

Snowflake Horizonは、クロスクラウド移行の簡素化、事前構築されたパートナー統合、Apache Icebergテーブルによる柔軟性の向上を提供する強力なガバナンス機能を通じて、企業がこれらの利点を享受できるようにします。

ビジネスニーズに対応するために、あらゆるクラウドでの作業

組織が別のクラウドに移行する理由は多岐にわたります。
ビジネスの統合、コスト削減、特定のクラウドプロバイダーでのみ利用可能な技術やツールへのアクセスなどです。
しかし、クラウド間の移行は手間がかかり、混乱を招き、リスクが伴うことがあります。
Snowflake Horizonは、一貫したガバナンスを提供する独自の能力を持ち、クロスクラウドでのビジネス継続性のための機能を提供します。

Snowflakeのクロスクラウド技術レイヤーであるSnowgridは、リージョンやクラウド間でビジネスエコシステムを相互接続し、組織がデータベース、シェア、ガバナンスポリシー、さらにはアカウント全体をリージョンやクラウド間で簡単に複製できるようにします。
ガバナンステームは、データアクセスポリシーやユーザー定義タグなど、敏感なデータを分類・保護するために必要なセキュリティコントロールを適用し、それらを別のクラウド環境に一貫して移行することができます。

一貫したガバナンス

Snowflakeでは、ガバナーやスチュワードはガバナンスポリシーやセキュリティ対策を一度定義すれば、それがシームレスかつ普遍的に適用されます。
これにより、資産が一つの場所に留まるか、異なるリージョン、クラウド、プラットフォームに移動する場合でも、一貫したガバナンスが確保されます。
一貫したガバナンスにより、これらのポリシーの設定や追跡にかかる手間やリスクが軽減されます。
特に高いセンシティブデータにおいて重要です。

クロスクラウドビジネス継続性

組織がAmazon Web Services（AWS）、Google Cloud Platform（GCP）、Microsoft Azure間で移行を計画している場合、クラウドベンダーの統合はビジネスの合併や買収の際によく行われます。
また、将来的にクラウドベンダーを変更したいという技術的なリーダーの意向もあります。
理由は何であれ、Snowflakeはガバナンスされた方法でデータの移行を容易にし、組織が最小限の労力と混乱で一環して移行できるようにします。
Snowflake Horizonの相互運用性により、消費者やアプリケーションに影響を与えることなくビジネス継続性を促進します。

カタログ、ガバナンス、セキュリティのパートナーと容易に統合し、Snowflake外で資産を管理

データ駆動型の意思決定を支援するためには、組織はデータ全体を一元管理することが重要です。
これには既存の投資を最適化するだけでなく、リーディングソリューションベンダーからメタデータカタログ、系統、セキュリティ、品質機能を活用するオプションも必要です。
Snowflake Horizonは、主要なカタログ、ガバナンス、セキュリティパートナーとの事前構築された統合を提供し、柔軟性、効率性、"一緒により良い"機能を実現します。
これにより、顧客はSnowflake外の資産をよりよく管理・ガバナンスできます。

さらに、Snowflakeは業界最高の機能を提供していますが、顧客はサードパーティのガバナンスソリューションを柔軟に利用したい場合もあります。
Snowflakeはこれらのサードパーティと連携し、コア機能の統合を最適化しています。

他のApache Iceberg 互換のカタログやエンジンと接続し、柔軟性を高める。

Snowflake Horizonは、他のApache Iceberg互換のカタログやエンジンとの統合を通じて、Snowflake内外のエコシステムを接続することを可能にします。
顧客は、Icebergテーブルを設定して、AWS Glueなどの外部サービスをカタログとして使用してメタデータを追跡することができます。

顧客が自分のニーズや好みに基づいてアーキテクチャを整理する柔軟性を提供するために、Snowflakeは次の三つの新機能を展開しています。

• Iceberg用カタログ統合（公開プレビュー中）: AWS Glueやオブジェクトストアからのメタデータにアクセスし、読み取ることを可能にします。
• Snowflake Iceberg Catalog SDK: SparkクライアントがSnowflake管理のIcebergテーブルを読み取ることを可能にします。
  この新機能はSnowflakeによるApache Icebergへの貢献であり、誰でも利用・改善できます。
• Iceberg Catalog REST API（開発中）: APIの規則に従うエンジンがSnowflake管理のIcebergテーブルから読み取れるようにします。
  また、SnowflakeはIceberg REST APIをサポートする他のカタログを読み取ることもできます。

Iceberg用カタログ統合

Snowflake Horizonは、AWS Glueやオブジェクトストアから直接データを読み取ることができるApache Iceberg互換のカタログと統合することにより、さまざまなデータサイロに保存されたデータの民主化を実現します。
これにより、顧客はSnowflake内部に保存されているデータやさまざまなデータレイクで管理されているデータへのアクセスを拡大することができます。

ICEBERG CATALOG SDK および REST API

現代のアーキテクチャは、ワークロードの要求に応じて専門化が異なる多数のコンピューティングエンジンで構成されることがあります。
構造化データから非構造化データの処理、さらにリアルタイムに近い処理ツールまで、増え続けるコンピューティングエンジンはオープンテーブルフォーマット上で相互に作用し、プロプライエタリフォーマットでデータをコピーしたり複製したりする必要を排除し、同時にカタログを通じてトランザクションセーフなシステムを提供しています。

Snowflake Horizonは、他の処理エンジンがすべてのSnowflake管理のIcebergテーブルと相互作用できるJava Catalog SDKを提供します。
処理エンジンの相互運用性を拡大するため、SnowflakeはApache Icebergプロジェクトのオープンソース仕様に基づいたIceberg Catalog REST APIをサポートする予定です。
これにより、Apache Iceberg REST APIをサポートする任意のエンジンがSnowflake管理のIcebergテーブルと相互運用できるようになります。

また、Snowflakeは新しいカタログ統合の導入を計画しており、Iceberg REST Catalog APIのオープンソース仕様をサポートします。
この新しいカタログ統合により、最も広く使用されているカタログであるHive Metastoreやカスタムカタログ実装を含む他のカタログをサポートする柔軟性が高まり、顧客は単一のデータ管理プランから自分のデータ全体をクエリしてアクセスできるようになります。
Snowflakeは、データステート内の技術の広範なエコシステムにおいてオープンスタンダードを通じて柔軟性と相互運用性を提供することにコミットしています。

---

アクセス

アクセスは、現代のクラウドデータプラットフォームの礎です。
コンテンツへのアクセスを加速することで、反復作業の迅速化、プロジェクト開発サイクルの短縮、深いコラボレーション、そしてより良い結果を得ることができます。
しかし、これらの利益を得るためには、従業員やパートナーが正確で関連性のあるコンテンツを見つけ、共有し、簡単にアクションを起こすことができる必要があります。
データステートが常に変化し成長している中で、組織はそのすべてのコンテンツに何が含まれているのか、適切に管理されているか、ビジネスの取り組みに関連しているか、そしてアクセスを許可する方法を理解するという継続的な課題に直面しています。

Snowflake Horizonは、地域やクラウドをまたいでコンテンツを分類、共有、発見し、即座にアクションを起こすための強力なガバナンス機能を提供することにより、企業がこれらの目標を達成するのを支援します。
具体的には以下の機能を提供しています。

• 自動化を利用して「ボタン押し」の負担をデータスチュワードから取り除き、データ環境全体でタグ付けの状態を包括的に把握できるタグ付けおよび自動分類機能
• AIおよびLLM（大規模言語モデル）を活用した検索機能により、シンプルな英語で質問することで、広範なソースからコンテンツを発見およびクエリすることができます
• 内部のビジネスユニット間および外部のパートナーと直接的なデータ共有やクロスクラウド自動履行機能

これらの機能は、Snowflake Horizonの他の要素と連携して、コンテンツへのアクセスを効率的に保護および管理する一方で、コンテンツが共有、分析、収益化に利用可能であることを保証するエンドツーエンドのガバナンスを提供します。

敏感なデータを識別、タグ付け、監視

タグ付けと分類は、データを発見し理解するための初期ステップです。
しかし、今日のタグ付け作業は、単にPII（個人識別情報）に敏感なデータタグを追加するだけにとどまりません。
ドキュメントリンク、データのセマンティックな説明、あるいは顧客データの地理的な位置に関する情報など、詳細なメタデータを追加することが、検索と発見プロセスのパフォーマンスにおいて重要な要素となります。

メタデータ駆動のタグは、組織がオブジェクトを分類したり、PIIを追跡したり、使用状況を監視したり、マスキングやデータ保護ポリシーを適用したりすることを可能にします。
これは、組織がLLMを活用してAIモデルの能力を拡張する際に特に重要です。
LLMは半構造化データや非構造化データを利用するため、PIIが意図せず露出するのを防ぐためには、LLMのトレーニングに使用されるドキュメント、テキストフィールド、レコード、その他のデータソースにどのような情報が含まれているかを理解する必要があります。
この知識を持つことで、データスチュワードはLLMトレーニングに適したリソース、LLMにアクセスできるプロジェクト、そしてモデルの結果（PIIを含む可能性もある）にアクセスできる人物を迅速かつ効果的に管理できます。

Snowflake Horizonは、現代の機械支援によるタグ付けおよび分類機能を提供し、ますます大規模化するデータ環境に対応しています。
顧客は自分たちのデータに実際に何が含まれているのかをより良く理解し、評判を損なうようなデータ漏洩や、経済的に厳しい規制違反のリスクを減らすことができます。

オブジェクトタグ付けと強化された分類

Snowflake Horizonのデータタグ付けおよび分類機能は、組織が敏感なデータが意味するものを定義し、データ環境内でPIIがどこに存在するか、適切にタグ付けされているか、そしてそれがどこから来たのかを特定するのに役立ちます。

• オブジェクトタグ付けは、Snowflakeオブジェクトにメタデータを割り当てて、テーブルやカラムに格納されているデータの種類を説明することです。
  一度定義すれば、ガバナンス戦略に基づいて適切なオブジェクトにタグを適用できます。
  タグはデータが複製される際にも一緒に保持され、データがコピーまたは移動されるときにPIIが露出するリスクを減少させます。
• 敏感なデータのカスタム分類機能（プライベートプレビュー）は、組織が特に敏感と見なすデータを識別しタグ付けするための分類器を作成することを可能にします。
  カラム名やそのカラム内のデータレコードに対して独自のパターンマッチングを記述できます。
  たとえば、製造業の組織は部品番号を識別するためのパターンマッチングを書き、医療提供者は患者IDを識別できます。
• データ分類UI（パブリックプレビュー）は、スキーマ全体やその一部のテーブルに対してデータ分類ジョブを開始できる直感的なUIを提供します。
  分類結果をレビューして適用するタイミングを選べます。
  また、自動タグ付けとともに分類を実行でき、Snowflakeの分類器をオブジェクトに「自動適用」することができます。

タグ付けと分類のプロセスに自動化を追加することで、Snowflakeはデータガバナーやスチュワードが行う手動でのタグ付け作業を削減し、特定のデータ製品が共有されるべきかどうかを判断するのを容易にします。

単一のUIでタグ付けとアクセスを効率的に管理

Snowflakeのデータガバナンスインターフェースは、すべてを一つにまとめています。
SQLにあまり触れたことがないビジネスユーザーや、多くのガバナンスタスクを抱えるデータスチュワードが使用できるように設計されたこのSnowsightダッシュボードは、迅速で積極的なオブジェクト識別を提供し、ユーザーが即座にアクションを起こせるようにします。

データスチュワードとデータガバナーは以下のことができます。

• 自分のアカウント内の敏感なデータの状態を確認し、特定のデータベースやスキーマに絞って詳細情報を取得する
• 単一の場所からスキーマを監視し、監査のための詳細なレポートを数回のクリックで生成する
• データベースやスキーマ全体でタグ付けされたオブジェクトと未タグ付けのオブジェクトの包括的で詳細なリストを取得する
• 未タグ付けのオブジェクトを掘り下げ、UI内から即座にアクションを起こしてタグを適用したり、マスキングやアクセスポリシーを割り当てたりする

関連するコンテンツを発見し、照会し、簡単にやり取りできる

データアナリストが質問に答える必要があるとき、適切なコンテンツを見つけることが戦いの半分です。
インターネット検索は、検索語が誤って綴られていたり曖昧であったりしても適切な答えを見つけるために高度に進化したインデックスを使用しますが、データリポジトリの検索においては必ずしも同じことが言えません。
「売上データ」を検索して、正確な文字列一致検索機能が「sales_data」という名前のテーブルを表示しなければ、重要な情報を見逃している可能性があります。

Snowflake Horizonでは、検索は単なる一般的な機能ではなく、変革的なものです。
SnowflakeのUniversal Search（現在はパブリックプレビュー）は、LLMを活用した検索機能で、ユーザーが知っているか知らないかに関わらず、さまざまなソースから結果を返すことで検索体験に新たな知能を加えます。これには以下が含まれます。

• Snowflakeアカウント内のデータベース、スキーマ、テーブルオブジェクトおよびビュー
• Snowflake Marketplaceのデータ製品（データやアプリなど）
• Snowflakeのドキュメントページ
• Snowflakeコミュニティのナレッジベース記事

Neevaを通じて取得した検索技術を基に構築されたUniversal Searchは、以下のようにコンテンツの発見とアクセスを簡素化します。

• 自然言語クエリ：会話的な言葉（例：「パートナー紹介から来た売上機会」）を使って検索リクエストを絞り込む、または従来のキーワード検索用語（例：「売上機会」）を適用する。
• メタデータベースのインデックス作成：Universal Searchはオブジェクトのメタデータ（オブジェクト名、テーブル名、カラム名、タグ、コメント、テーブルや個々のカラムの説明）をインデックスし、テーブルの人気度などの要素を使って関連性を評価します。
• ランク付けされた結果で迅速にアクションを実行：各検索クエリについて、Universal Searchは自然言語の意味を理解し、スペルミスを修正し、同義語の拡張を行い（例えば「請求」の検索は「請求書」を含むように拡張される場合がある）、MLベースのスコアリングを行い、最も関連性の高い結果のランク付けされたリストを返します。

これにより、ユーザーは迅速にアクションを決定できます。

Snowflake Copilot（現在はプライベートプレビュー）は、Universal Searchインデックスを会話形式で尋ねる別の方法を提供します。
Universal Searchを基に構築されたCopilotでは、アナリストは自然言語で質問を行い、最も関連性の高いデータベースオブジェクトを提供したり、SQLクエリを生成したりします。
クエリの精緻化は、会話を続けてフォローアップの質問をすることで簡単に行えます。
これにより、アナリストの時間が節約され、広範かつ深い関連データに簡単にアクセスできるようになります。

チーム、事業部門、パートナー間でコンテンツへの直接アクセスを共有する

コンテンツを特定し、タグ付けし、分類した後、データの内容、どこに存在するか、コンテンツが使用される方法とタイミングに応じて誰がアクセスできるか（およびできないか）について、より良い理解が得られます。
このデータの価値を最大限に活用するためには、ビジネスの意思決定を促進し、情報を提供するためにデータを共有する必要があります。
しかし、複雑なETLやFTPの統合なしで、また慎重に分類した敏感なデータの露出リスクを避けながら、これをどのように実現するのでしょうか？

Snowflake Horizonのエンドツーエンドのガバナンス機能は、組織内およびビジネスパートナーや顧客と、ライブデータやSnowflake Native Apps（AWSおよびAzureで一般提供中、GCPで開発中）のアクセスを安全に共有することを可能にします。
リスト機能により、データをコピーしたり移動したりする必要なく、ETL処理を行うことなく、共有データに対するガバナンスを維持しながら内部の運用プロセスを大幅に簡素化できます。

データを単にロックするのではなく、Snowflakeは内部および外部のコラボレーションの可能性を開きます—敏感なデータに関しても—データを安全に保護しながら。
その上で、さまざまなSnowflakeの革新技術を活用して、チームやパートナーとの深いコラボレーションを促進します。これには以下が含まれます。

• リスティング発見コントロール：特定のビジネスユニットやパートナーと直接データを共有することを可能にするリスティング発見コントロールでは、誰がリスティングと関連コンテンツを発見できるかを指定できます。
  通常、データを地域間で複製して送信する必要がある直接的な共有やプライベート交換を設定する代わりに、リスティングはデータ提供者と消費者の両方に簡素化された豊かなコラボレーション体験を提供します。
  リスティングは、誰があなたのデータにアクセスし、どのように使用しているかを強力なプログラム的および視覚化された分析を通じて洞察を提供し、共有データのガバナンスをさらに強化します。
• クロスクラウド自動フルフィルメント：クラウドと地域をまたがるデータの複製と提供を自動化することで、最新のデータを利用可能にするクロスクラウド自動フルフィルメント。
  データやアプリのすべてのインスタンスは、希望する同期スケジュールに基づいて一貫して更新されます。
  チームが異なるバージョンのデータセットを持っていたり、パートナーが古いアプリを使用していたりする心配はもはやありません。
• マネタイズ：データを共有するユーザーや企業を定義し、それらがリスティングとどのようにインタラクトするかを理解することで、データ製品や価格設定をカスタマイズする機会を提供します。
  使用量ベースの価格設定を含む複数の価格モデルが利用可能で、Snowflake Marketplaceを活用して企業のデータ資産を新たな収益源に変えることができます。