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關鍵點是 1） $賽富時(CRM.US$ 數據雲運作良好，應該繼續發展，但不太可能影響更廣泛的數據分析遊戲，2） $Snowflake(SNOW.US$ 分析受到最終用戶的喜愛，應該在安裝基礎內繼續增長，但以更成熟的速度，3）$ Databricks 將產生負面影響 $Snowflake(SNOW.US$ 增長率：許多客戶移動更多 $Snowflake(SNOW.US$ 資料/ETL 工作負載 $德意志銀行(DB.US$ 為了節省資金，以及 $Snowflake(SNOW.US$ 在人工智能方面落後一點。
再次提醒，基礎設施投資就是黑鑽石滑雪道。我更喜歡應用軟件/紅外平台的綠圈簡易性。
$Snowflake(SNOW.US$ /$ 達布里克斯亮點
-請參見兩種圖案 $Snowflake(SNOW.US$ / $德意志銀行(DB.US$ ：首先是擁有結構化營運數據的客戶 $Snowflake(SNOW.US$ 然後將其副本和所有非結構化數據放入 $德意志銀行(DB.US$ 。工作良好，可以對其運行分析。第二是客戶只把所有東西放入 $德意志銀行(DB.US$ 以及客戶使用 $德意志銀行(DB.US$ SQL 倉儲 — 這更清晰，因為現在只有一個數據副本，節省存儲費用，更容易運行 ML/AI。
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-一般看到客戶在第一次/第二次之間分配 50/50，但客戶現在意識到 $Snowflake(SNOW.US$ 非常昂貴，在人工智能方面落後很遠。因此，看看最大的客戶 $Snowflake(SNOW.US$ 開始將工作負載移轉到 $DB 以節省成本並改善。 $Snowflake(SNOW.US$ 支出仍然增長，但速率大幅降低。
-通常客戶將 ETL 遷移到 $德意志銀行(DB.US$ 開始和離開 $Snowflake(SNOW.US$ 為 BI 提供服務，成為該層的黃金標準。這有助於客戶大幅減少他們的 $Snowflake(SNOW.US$ 計算 BC 大部分支出 $Snowflake(SNOW.US$ 無論如何，往往都是 ETL。
-同時數據科學家喜歡 $ Databricks-查看更多配置，其中操作數據首先轉到 $DB，然後重複到 $Snowflake(SNOW.US$ 。但是 $德意志銀行(DB.US$ 成為資料的主要存放區。這個配置的人還沒問題 $Snowflake(SNOW.US$ 收費率達 33-50％！
-請參閱 $德意志銀行(DB.US$ , 開放 AI, 人類學, $谷歌-A(GOOGL.US$ , $微軟(MSFT.US$ 超越競爭、超越創新 $Snowflake(SNOW.US$ 在 AI 空間中。「這甚至不是一場公平的比賽。」
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practical NyanCat_76 : 這是否意味著未來的結果對 SNOW 有害？
骨神 : 沒有..