
전문가 팀의 지원으로 자신 있게 배포
Snowflake Professional Services의 전문가들과 함께 Snowflake AI 데이터 클라우드가 제공하는 최고의 기능을 구현, 실현 및 확장하세요.
Snowflake를 사용해야 하는 이유
선도 기업들은 데이터 수집부터 공유까지 엔드투엔드 데이터 수명 주기를 강력히 지원하여 혁신 속도를 높이고 데이터로 더 많은 성과를 실현하기 위해 AI 데이터 클라우드를 활용하고 있습니다.
Snowflake로 데이터를 활용하는 기업들이 보고한 ROI¶
Snowflake를 사용하는 Forbes 선정 글로벌 2000대 기업 수1
편의성
Snowflake는 간편한 온보딩 및 운영부터 낮은 유지 보수 관리 부담, 손쉬운 최적화에 따른 비용 절감에 이르기까지, 모든 데이터를 위한 완전 관리형 단일 플랫폼을 제공합니다.
온프레미스에서 클라우드로 이동하든 클라우드에서 클라우드로 이동하든 상관없이 Snowflake는 다양한 소스에서 원활한 마이그레이션 여정을 지원합니다.
연결성
즉시 사용 가능한 상호운용 플랫폼 덕분에 클라우드 간 공유가 매우 빠르게 이루어집니다.
Merkle
Pfizer
TS Imagine
데이터 거버넌스 및 보안을 제공하는 동시에 고객 경험을 개선하는 Merkle
Merkle(dentsu 자회사)은 Snowflake로 민감 데이터를 통합하고 클라이언트와 협업하여 데이터 액세스 속도를 높이고 위험을 최소화하는 더욱 효율적이고 신뢰할 수 있는 데이터 환경을 구현합니다.
Snowpark로 데이터 처리 속도를 4배 높이고 인사이트 가속화를 실현한 Pfizer
Pfizer는 Snowflake로 마이그레이션함으로써 비즈니스 단위 통합, 인사이트에 대한 접근성 개선, 데이터 공유 원활화를 달성하는 동시에 총소유비용(TCO)을 절감했습니다.
“Snowflake 덕분에 이제는 스마트한 직원들이 한 곳에서 AI를 활용할 수 있게 되었습니다. Cortex가 원스톱 창구인 셈입니다. 확장 가능하고 간편할 뿐만 아니라 모든 데이터가 Snowflake 환경 내에 100% 보관됩니다.”
Thomas Bodenski
COO 겸 최고 데이터 및 분석 책임자, TS Imagine
신뢰성
보안을 최우선으로 설계된 Snowflake 서비스 및 계정은 고객이 데이터 및 사용자를 모두 포괄하는 수준의 보안을 구성하는 데 도움이 되는 기능을 지원하여 취약성과 보안 침해의 위험을 낮춥니다.
Snowflake가 지원하는 규정 준수 자격 인증:
Snowflake를 사용해야 하는 이유
Snowflake는 클라우드 애그노스틱 플랫폼으로, 다음과 같은 3대 퍼블릭 클라우드 공급자의 서비스 환경에서 사용할 수 있습니다.
따라서 비즈니스 전략에 가장 적합한 클라우드 공급자를 유연하게 선택할 수 있습니다.
Snowflake는 유연한 소비 기반 가격 책정 모델을 사용합니다. 비용은 두 가지 주요 구성 요소에 기반합니다.
컴퓨팅: Snowflake는 컴퓨팅 리소스에 대해 소비 기반 모델을 적용합니다.
스토리지: 스토리지 비용은 Snowflake에 저장되는 데이터 양(월별 테라바이트 단위로 측정)에 따라 책정됩니다.
이 모델을 통해 리소스를 독립적으로 확장하고 비용을 최적화할 수 있습니다. Snowflake 요금에 대해 자세히 알아보세요.
예, Snowflake는 멀티 클라우드 및 크로스 리전 경험을 제공합니다. Snowflake는 여러 글로벌 리전의 주요 클라우드 플랫폼(AWS, Azure, Google Cloud)에서 실행되며, 기본 클라우드에 구애받지 않고 유연성, 원활한 데이터 공유 및 복제 기능을 제공합니다.
Snowflake에는 강력한 엔터프라이즈급 보안 및 거버넌스 기능이 내장되어 있습니다. 여기에는 엔드투엔드 암호화, 세분화된 역할 기반 액세스 제어(RBAC), 네트워크 정책, 멀티 팩터 인증, 그리고 주로 Snowflake Horizon Catalog를 통해 관리되는 포괄적인 데이터 거버넌스 기능(예: 데이터 마스킹, 태깅, 액세스 기록 등)이 포함됩니다.
예, Snowflake는 AI 및 머신러닝에 대한 강력한 지원 기능을 갖추고 있습니다. Snowflake Cortex를 통해 대규모 언어 모델(LLM) 및 기타 AI 기반 기능에 액세스할 수 있습니다. 또한 Snowpark ML을 사용하여 Python으로 Snowflake 내에서 사용자 지정 ML 모델을 직접 구축, 훈련 및 배포할 수 있으며, 이 모든 과정에서 데이터의 보안과 통합이 항상 보장됩니다.
Snowflake의 고객 사례 페이지 또는 Snowflake 블로그인 ‘Inside the AI Data Cloud’를 방문하여 고객 성공 사례, 활용 사례 및 사용 사례 예시를 읽어보세요.
Snowflake를 시작하는 방법은 다음과 같이 간단합니다.
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*PrPr, † PuPr, ‡ 출시 예정
¶ 출처: Forrester: Snowflake AI 데이터 클라우드의 Total Economic Impact™, 2024년 10월
12025년 4월 30일 기준