在數據驅動業務逐漸成為企業共識的今天，數據早已不只是後台系統中的“附屬產物”，而是直接參與業務決策、產品優化和商業創新的核心資產。企業在推動數位轉型過程中，不僅需要穩定可靠的雲端基礎設施，還需要一套高效率、靈活、低運維成本的數據分析平台，以支撐日益增長的數據規模和分析需求。
在這樣的背景下，AWS + Snowflake 的組合，正逐漸成為越來越多企業建構現代數據平台時的主流選擇。
作為 AWS 官方認證代理商，在雲端上在實際客戶專案和諮詢過程中發現：
AWS 提供的是堅固、成熟且高度安全的雲端運算底座，而Snowflake 則專注於資料分析、資料共享和資料價值釋放。兩者並非替代關係，而是高度互補、各司其職，共同支撐企業的現代資料架構。
什麼是AWS Snowflake？
需要說明的是，「AWS Snowflake「並不是AWS 推出的一項獨立服務，而是一種產業內的通用說法，指的是：
Snowflake 資料雲運作並部署在AWS 雲端基礎架構之上的一種使用形態。
在這種模式下，Snowflake 本身是作為雲端原生資料平台運行，而底層的基礎設施能力則完全依托AWS 提供，包括但不限於：
- 計算資源：基於Amazon EC2 提供彈性算力
- 資料儲存：依托Amazon S3，實現高可靠、低成本的資料存儲
- 網路與安全：使用AWS VPC、IAM、KMS 等成熟安全與網路能力
- 可用性與穩定性：依托AWS 全球多個Region 和可用區
對企業而言，這種部署方式的價值在於：
既可以充分利用Snowflake 在資料分析和資料管理方面的產品能力，又能夠繼承AWS 在穩定性、安全性、合規性和全球化基礎設施方面的長期積累，從而建立一個可靠、可擴展的雲端資料平台。
Snowflake 能解決哪些核心資料問題？
Snowflake 是一款真正意義上的雲端原生資料平台，其能力已經遠不止傳統意義上的「資料倉儲」。目前，Snowflake 涵蓋的核心場景包括：
- 資料倉儲（Data Warehouse）：高效能分析查詢與報表
- 資料湖（Data Lake）：結構化與半結構化資料統一管理
- 資料共享（Data Sharing）：跨團隊、跨帳號、跨組織的資料共享
- 數據應用（Data Apps）：面向業務的數據服務與數據產品
- AI / ML 資料基礎：為機器學習與生成式AI 提供高品質資料來源
在實際使用中，Snowflake 的優勢主要體現在以下幾個方面：
1.儲存與計算完全分離
- 企業可以根據業務需求獨立擴充運算或儲存資源，避免傳統數倉中資源綁定帶來的浪費。
2.按需彈性擴縮，成本更可控
- 運算資源可以按需啟停，適合波動性分析任務和多團隊並發場景。
3.幾乎零維運體驗
- 無需自行管理叢集、節點、修補程式或升級，大幅降低資料平台的運維複雜度。
4.SQL 友好，學習成本低
- 業務分析人員和資料團隊可快速上手，縮短資料價值轉換週期。
5.高併發、高性能
- 能夠支撐多個部門、多個業務團隊同時進行數據分析，而互不影響。
AWS 與Snowflake 的深度協同
在真實的企業資料架構中，AWS 與Snowflake 往往不是“單點存在”，而是形成一條完整的資料流轉鏈路。
1.資料採集與儲存在AWS
AWS 在資料擷取和資料湖層面擁有非常成熟的產品體系，例如：
- Amazon S3：作為企業級資料湖，儲存原始資料與歷史數據
- Amazon Kinesis / Amazon MSK：承載即時日誌、事件流和業務數據
- AWS Glue：完成資料清洗、轉換和ETL 處理
這些服務可協助企業在AWS 上有效率地匯聚來自不同系統、不同業務的資料。
2.數據分析與消費在Snowflake
經過初步處理後的數據，可以載入至Snowflake，用於：
- 高效能分析查詢
- BI 報表與資料視覺化
- 跨部門、跨帳號的資料共享
- 面向業務的數據服務輸出
Snowflake 在這一層承擔的是數據分析與數據消費中樞的角色。
3.AI 與高階分析回到AWS
在AI 與高階分析場景中，AWS 依然發揮關鍵作用：
- Amazon SageMaker：用於模型訓練、調優與部署
- Amazon Bedrock：呼叫大模型能力，建構生成式AI 應用
Snowflake 則為這些AI 場景提供高品質、結構化的資料基礎。
AWS Snowflake 與Amazon Redshift 如何選擇？
這是企業在資料平台選型過程中最常遇到的問題之一。
從AWS 代理商的實際專案經驗來看：
- Amazon Redshift
- 更偏向AWS 原生資料倉儲
- 與AWS 生態深度集成
- 適合對AWS 架構依賴程度高、工程化能力較強的團隊
- Snowflake（運行在AWS 上）
- 更偏向產品化、業務友好
- 上手快、維運負擔低
- 適合多團隊、多業務線、數據消費場景複雜的企業
在現實專案中，二者並非必須二選一，不少企業會根據不同業務需求，採用混合使用的方式，建構更靈活的資料體系。
哪些企業較適合採用AWS Snowflake？
結合專案實務經驗，以下類型的企業通常更適合AWS + Snowflake 的組合：
- 希望快速建構數據分析平台，降低維運與管理成本
- BI 報表、資料共享和資料消費需求頻繁
- 資料團隊以SQL 能力為主，而非複雜叢集運維
- 核心業務系統已部署在AWS 上
- 有中長期資料治理、資料中台或AI 應用規劃
作為AWS 代理商，我們能提供什麼？
在雲上作為 AWS 官方認證代理商，並非只關注單一產品的使用，而是從企業整體雲端架構和長期發展角度出發，提供更有系統的支持，包括：
- AWS + Snowflake 整體架構設計與選擇建議
- 資料上雲與傳統資料倉儲遷移方案
- 成本評估與雲端資源優化建議
- AWS 帳號、網路與安全體系規劃
- 數據分析與AI 情境的整體解決方案諮詢
我們的目標並不是簡單地“堆產品”，而是透過合理的雲端架構設計，讓數據真正服務業務成長，為企業創造長期價值。
