実践 Zero to Snowflake #1：Overview(概要)
最近、Snowflakeのあれやこれやを実践しながら学べるコンテンツ「Snowflake Quickstarts」にとても興味深いコースがあることを知りました。
それが、下記の「Zero to Snowflake」です。「ゼロからの〜」というタイトルにある通り、Snowflake初心者が手順を追って実践を進めていくことで、Snowflakeの様々なトピックを体験出来るという内容になっています。
2025年08月時点でのコンテンツ構成は全33ステップとなっています。この手の内容は(個人的に)実践した際には「やってみた」の形で適宜ブログに記録を残しているのですが、33ステップ分を1つのエントリに集約するのにはかなり手間と文字数が掛かりそうなので(内容を見る感じそれぞれのステップはそれぞれに掘り甲斐がありそうなので)、ここは基本的に1ステップ1本のエントリに、短く連続するものがあればそこは何回分かを1つのエントリにまとめながら進めていこうと思い立ちました。
このエントリでは全33ステップのインデックス的な情報を一覧記載する「目次」、及び以下のステップについて内容を見ていき、実践したいと思います。
#0：『実践 Zero to Snowflake』目次
『実践Zero to Snowflake』を進めるにあたり、元ネタとなるQuickstartに紹介・展開されているステップは以下33ステップあります。こちらについては実践完了次第、適宜該当エントリ(箇所)にリンクを貼っていく予定です。
- #1：概要
- #2：セットアップ
- #3：Snowflakeをはじめる
- #4：仮想ウェアハウス(Virtual Warehouses)の設定
- #5：Query Result Cache(クエリ結果キャッシュ)
- #6：Basic Transformation Techniques(基本的な変換テクニック)
- #7：Resource Monitors(リソースモニタ)
- #8：Create a Budget(予算の作成)
- #9：Universal Search(ユニバーサルサーチ)
- #10：Simple Data Pipeline(シンプルデータパイプライン)
- #11：External Stage Ingestion(外部ステージ連携)
- #12：Semi-Structured Data(半構造化データ)
- #13：Dynamic Tables
- #14：Build Out the Pipeline(パイプラインを構築)
- #15：Visualize the Pipeline(パイプラインを視覚化)
- #16：Snowflake Cortex AI
- #17：Cortex Playground
- #18：AISQL Functions(AISQL関数)
- #19：Cortex Search
- #20：Cortex Analyst
- #21：Governance with Horizon(Snowflake Horizonによるガバナンス)
- #22：Roles and Access Control(ロールとアクセス管理)
- #23：Classification and Auto Tagging(分類と自動タグ付け)
- #24：Masking Policies(マスキングポリシー)
- #25：Row Access Policies(列へのアクセスポリシー)
- #26：Data Metric Functions(データメトリック関数)
- #27：Trust Center
- #28：Apps & Collaboration(アプリケーション&コラボレーション)
- #29：Acquire Data from Snowflake Marketplace(Snowflake Marketplaceからデータを取得)
- #30：Integrate Account Data with Shared Data(アカウントデータと共有データの統合)
- #31：Explore Point-of-Interest Data(注目ポイント・データを探る)
- #32：Introduction to Streamlit in Snowflake(Streamlit in Snowflakeの紹介)
- #33：Conclusion and Resources(まとめとリソース)
#1：Overview(概要)
概要
今回実践していくQuickstart『Zero to Snowflake』では、Snowflakeを構成する一連の"Snowflake AI Data Cloud"における主要な領域を巡っていくツアーとなっています。ざっと以下のようなトピックを学んで行くことができます。
- ウェアハウスとデータ変換の基礎
- 自動化されたデータパイプラインを構築
- Cortex Playgroundを使用してLLMを試す
- テキストを要約するさまざまなモデルを比較
- AISQL Functionsを使用して簡単なSQLコマンドで顧客レビューのセンチメントを即座に分析
- Cortex Searchを活用してインテリジェントなテキストを発見
- Cortex Analystを活用して会話型のビジネスインテリジェンスを実現
- 強力なガバナンスコントロールでデータを保護
- シームレスなデータコラボレーションによって分析を充実させる方法
実践過程では架空のフードトラック「Tasty Bytes」のサンプルデータセットを使ってこれらのコンセプトを適用し、データ運用の改善と効率化を図っていきます。このデータセットをいくつかのワークロード固有のシナリオを通して探求し、Snowflakeが企業に提供するメリットを実証します。
Tasty Bytesとは何？
私たちの使命は、地元業者から仕入れた新鮮な食材を使用することを重視し、便利で費用対効果の高い方法で、ユニークで高品質なフードオプションを提供することです。彼らのビジョンは、二酸化炭素排出量ゼロの世界最大のフードトラック・ネットワークになることである。
前述の通り、『架空のフードトラック』という設定なTasty Bytes。上記にあるようにちゃんと設定が固められています。
Snowflake QuickstartにもTasty Bytesに特化した(？)コンテンツが展開されているようです。気になる方はぜひご覧頂き&実践してみてはいかがでしょうか。
前提条件
当Quickstartを実践するにあたり、必要な条件は以下の通り。
- Snowflake利用の際にサポートされているブラウザ：
- エンタープライズまたはビジネスクリティカルなSnowflakeアカウント
- Snowflakeアカウントを持っていない場合は「30日間無料トライアルアカウント」が利用可能。
- サインアップの際、必ずEnterprise Editionを選択すること。
- Snowflake Cloud/Regionでも問題無し。
- Supported Cloud Regions | Snowflake Documentation
- サインアップの際、必ずEnterprise Editionを選択すること。
- 登録後、アクティベーションリンクとSnowflakeアカウントURLが記載されたメールが届く。
-
Snowflake Cortex AI 機能について：
- この実践ではSnowflake Cortex AIを利用する機能をデモンストレーションする場合があり、一部の Cortex AI モデルは地域固有となる。
- この実践で必要な機能またはモデルが、Snowflake アカウントのプライマリリージョンで利用できない場合は、クロスリージョン推論を有効にする必要がある。
- 有効化するには、
ACCOUNTADMINロールでSnowflakeワークシートにて以下のSQLコマンドを実行する必要がある(上記の行をコピーしてSQLワークシートに貼り付け、ACCOUNTADMINロールでログインした状態で実行)
ALTER ACCOUNT SET CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION = 'AWS_US';
学ぶ内容
大きく5つのカテゴリ、フェーズに分かれています。
- Vignette 1/#1 Snowflakeを始める：
- Snowflakeのウェアハウス、キャッシュ、クローン、タイムトラベルの基礎
- Vignette 2/#2 シンプルなデータパイプライン：
- 動的テーブルを使用して半構造化データを取り込み、変換する方法
- Vignette 3#3 Snowflake Cortex AI：
- 実験、スケーラブルな分析、AI支援開発、会話型ビジネスインテリジェンスのためにSnowflakeの包括的なAI機能を活用する方法
- Vignette 4/#4 Horizonによるガバナンス：
- ロール、分類、マスキング、行アクセスポリシーを使用してデータを保護する方法
- Vignette 5/#5 アプリとコラボレーション：
- Snowflake Marketplaceを活用してサードパーティのデータセットで社内データをリッチ化する方法
何を構築していくか
実践の過程で作っていくことになる要素や環境は以下の通り。
- コアとなるSnowflakeプラットフォームの包括的な理解
- 仮想ウェアハウスの構成
- ダイナミックテーブルを使用した自動ELTパイプライン
- Snowflake AIを活用した完全なインテリジェンス顧客分析プラットフォーム
- 役割とポリシーを備えた堅牢なデータガバナンスフレームワーク
- ファーストパーティデータとサードパーティデータを組み合わせた充実した分析ビュー
まとめ
という訳で、実践『Zero to Snowflake』第1弾、『Overview(概要)』の紹介でした。
次は『#2：Setup(セットアップ)』について実践していきます。
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