スノーフレーク vs. Looker: データ分析の比較 2023

Snowflake と Looker はどちらも、主要なビジネス インテリジェンス (BI)、データ分析、およびデータ管理プラットフォームであり、強力な支持を得ています。

これらのデータ ソリューションは、組織が膨大な量のデータを自由に活用できるようにするため、大きな需要があります。 データ サイエンティストの小さなチームがデータを細かく分割する代わりに、現在、管理、マーケティング、営業、IT の各チームが日常業務でビッグ データを活用しています。

Snowflake と Looker はどちらもデータ管理と分析のプラットフォームとして高く評価されているため、ユーザーはどちらかを選択しなければならない場合があります。 各データ ソリューションには賛否両論があります。

これらの評判の良いデータ プラットフォームのうち、どれが最適ですか? どちらも、ビジネス インテリジェンス アプリケーションに必要な量、速度、および品質を提供します。 しかし、それらの間には相違点と同じくらい多くの類似点があります。 彼らはデータ部門に対して異なるアプローチをとっています。 したがって、多くの場合、選択はデータ プラットフォームの好みと組織のビッグ データ戦略への適合性に帰着します。

参照: 最高のデータ分析ツール

スノーフレーク vs. Looker: 主な機能

Snowflake は、構造化データおよび半構造化データ用のリレーショナル データベース管理システムおよび分析データ ウェアハウスです。 Software-as-a-Service (SaaS) モデルを介して提供され、SQL データベース エンジンを使用してデータベースへの情報の保存方法を管理します。 ウェアハウス全体内の仮想ウェアハウスに対するクエリを処理します。それぞれが独自のクラスター ノードにあり、他から独立しており、コンピューティング リソースを共有していません。

その上に、認証、インフラストラクチャ管理、クエリ、およびアクセス制御のためのクラウド サービスがあります。 Snowflake Elastic Data Warehouse を使用すると、ユーザーは Amazon S3 または Azure リソースを利用してデータを分析および保存できます。

全体として、Snowflake は、フル機能の分析アプリケーションというよりも、分析を容易にするデータ レイクまたはデータ ウェアハウスと見なす必要があります。 そのため、ビジネス全体で大量のデータを管理、処理、集約、および共有するのに特に優れています。 優れたアーカイブ機能も存在します。

2022 年後半、Snowflake はいくつかのプラットフォーム アップデートをリリースしました。 これらには、ユーザーの経済性を改善しながら高速化するための単一のエラスティック エンジン全体のパフォーマンスの向上が含まれます。 さらに、Snowflake の Snowgrid テクノロジーにより、クロスクラウド コラボレーション、クロスクラウド データ ガバナンス、およびクロスクラウド ビジネス継続性が強化され、顧客はグローバル規模で運用できるようになります。

2 年前に Google に買収された Looker は Web ベースであり、企業が分析や洞察を探索、発見、視覚化、共有するために使用できる分析機能を多数提供しています。 企業はこれを使用してデータをドリルダウンできます。

Looker は特定のモデリング言語を利用して、SQL をバイパスしながらデータ関係を定義します。 Looker は、Google アナリティクスを含む非常に多くの Google データセットと緊密に統合することで、Google の所有権を活用しています。 リアルタイムの分析やリアルタイムのレポートなど、レポートの粒度とスケジューリングで高い評価を得ています。 ユーザーは、企業全体のセルフサービス分析で使用されるユーザー向けのダッシュボードを構築する機能についてコメントしています。

Snowflake は、JSON ベースの機能とデータベース メンテナンスの自動化を強力にサポートしています。 列指向ストレージと大規模並列処理 (MPP) を提供し、巨大なデータセットでも同時分析計算と高速クエリを実行します。 さらに、コンピューティング、ストレージ、およびクラウド サービスを分離し、同時スケーリングを維持します。 モバイル データ探索、分析ダッシュボード、分析コンテンツの公開と埋め込み、データ ソース接続、クラウドベースの BI など、豊富な分析機能を備えています。

全体として、Looker は幅広い分析機能で優れています。 しかし、より強力なデータ ウェアハウジングとデータ管理ツールを必要としている人にとっては、Snowflake が優れています。

スノーフレーク vs. Looker: サポートと使いやすさ

Snowflake データ ウェアハウスは、直感的な SQL インターフェイスを備えているため、セットアップと実行が比較的簡単で、ユーザー フレンドリーであると言われています。 データのバキューム、圧縮、診断、およびその他の機能を自動化します。 Snowflake でのスケールアップ操作中にデータをコピーする必要はありません。

サードパーティのデータ共有とそれにアクセスして分析を行う場合、Snowflake はプロセス全体を簡単にします。 構造化および半構造化をサポートします。 ユーザーはまた、多くの列を処理する能力が強力であると報告しています。 しかし、ドキュメンテーションが不十分であり、すぐに使用できる分析機能が不足しているため、それが妨げられていると言う人もいます. Gartner Peer Reviews は、展開と管理の容易さについて高いスコアを付けています。 Snowflake は 24 時間年中無休のライブ サポートを提供します。

LookML 独自のプログラミング言語を使用する必要があるため、Looker の学習曲線は急勾配であると言われています。 しかし、その言語に精通している人は、一度学べば使いやすいと言っています。 彼らは、データ関係を定義し、SQL をバイパスできるという点で価値があると言っています。 彼らは、多くのビジネス ユニットのスタッフへの洞察の配布が合理化されると付け加えています。

学習曲線をマスターすると、ユーザーはプラットフォームを分析に使用するのがいかに簡単であるかを言います. ただし、一部のユーザーによると、ビジュアライゼーションは比較的基本的なものです。 とはいえ、Looker のドラッグ アンド ドロップ インターフェースと事前に作成されたテンプレートとデータ モデルにより、アナリストはゼロからやり直すのではなく、同様の分析を迅速に繰り返すことができます。

このカテゴリでは、スノーフレークが勝ちます。

参照: データ視覚化とは

スノーフレーク vs. Looker: セキュリティ

Snowflake は、ネットワーク分離、安全なアクセスベースのリクエスト、およびその他の堅牢なセキュリティ機能とともに、常時暗号化を誇っています。 これらの機能は階層化されており、階層が高くなるほどコストが高くなります。 つまり、必要のない、または必要のないセキュリティ機能にお金を払う必要はありません。

多くのハイパースケーラー ベースのツールと同様に、セキュリティは大きな利点であると同時に懸念事項でもあります。 Google によると、Looker は堅牢なパブリック クラウド保護によって保護されています。 企業はコードの品質に責任を負いますが、Looker とエンタープライズ データベース間の安全なアクセスの構成はユーザー次第です。 ユーザーは、Looker インスタンスのユーザーのアクセスと権限を制御する責任もあります。

Snowflake はセキュリティで勝っています。

Snowflake vs. Looker: 統合

Snowflake は AWS Marketplace にありますが、AWS エコシステムにあまり組み込まれておらず、Google が結集できるベンダー パートナーシップの深さと幅が欠けています。 一部のユーザーは、特定の分析アプリケーションでは、Snowflake の統合が難しい場合があると言っています。 しかし、他の分析ユースケースでは、Snowflake は見事に統合されています。 Tableau、Apache Spark、IBM Cognos、および Qlik はすべて完全に統合されています。 これらのツールを使用すると、分析が簡単に実行できることがわかります。 Gartner Peer Reviews は、Snowflake の統合と展開を高く評価しています。

Looker は、Windows、Mac、Linux も実行できます。 外部の視覚化プラットフォームにデータ モデルをエクスポートするための API やその他の手段を提供します。 そしてもちろん、多くの Google データ ソースと緊密に統合されています。 Gartner Peer Insights は、統合に関して高い評価を得ています。

統合: Looker が勝ちます。

スノーフレーク vs. Looker: 料金

Looker は安くはありません。 一部のソースでは、エンタープライズ展開に年間 35,000 ドルもの費用がかかり、ダッシュボード ビュー、ダッシュボード クリエーター、開発者などの機能に月額料金が追加されます。 しかし、ユーザーの配布とレポート作成に関連するこれらのエンタープライズ クラスの機能を必要としている人は、喜んでお金を払っているようです。 一部の概算では、Looker はユーザーあたり月額約 60 ドルです。 しかし、それは展開ごとに大きく異なります。

Snowflake の月額料金は約 40 ドルです。 ただし、繰り返しになりますが、使用率はワークロードによって大きく異なります。 一部のユーザーは、Snowflake ではコンピューティングとストレージに別の価格が設定されているため、大規模なデータ セットのコストが高くなると言っています。 オンデマンド料金は Snowflake の機能です。 また、同時実行スケーリングも自動的に提供され、すべてのエディションで追加料金は発生しません。 ただし、価格設定は、基本的なものから 4 つの異なるエディションで複雑になる可能性があり、層が上がるにつれて価格が上昇します. 容量に対して前払いするか、従量課金制のストレージ モデルを選択できます。

価格モデル間の違いにより、明確な同一条件での比較を行うことは困難です。 ユーザーは、予測データ量、処理量、および分析要件をサポートするために必要と予想されるリソースを評価することをお勧めします。 このカテゴリはユース ケースごとに異なるため、厳密な比較になりますが、Snowflake が価格面でわずかに勝っているようです。

参照: データ マイニング手法

スノーフレーク vs. Looker: まとめ

Snowflake と Looker は優れたツールです。 それぞれに長所と短所があります。 どちらを選択するかは、使用パターン、データ量、ワークロード、およびデータ戦略に帰着します。 Gartner Peer Reviews は、全体的な製品機能などの分野で Snowflake を Looker よりもわずかに上回っています。 しかし、製品は十分に異なっているため、そのような評価が決定的な要因であってはなりません.

Snowflake は、データ管理、統合、および共有が最大のニーズである場合に最適です。 複数のデータ リポジトリにまたがるデータを一元化し、大量のデータを処理したい場合は、非常に価値があります。 一流の分析は、他のプラットフォームを介して追加できます。

一方、Looker は、主なニーズがデータ分析である場合に最適です。 したがって、すでに分析ツールに落ち着いている人は、Snowflake を選択することをお勧めします。 一方、最新の分析エンジンがない場合は、Looker を使用する必要があります。 Looker が優れているレポートと分析の配信に対する特定の企業ユーザーのニーズがあります。 また、Google プラットフォームに大きく依存しているユーザーにとっては、熟練したアナリストにとって利点となります。

小規模から始めて徐々にスケールアップする場合は、Snowflake の方が優れていると言う人もいます。 しかし、これらは一般論であり、各企業はコストがどのように機能するかを調査する必要があります。 一部のユーザーにとっては、Looker のコンピューティングとストレージのバンドルにより、はるかに安価になります。 しかし、他のワークロードではその逆が当てはまる場合があります。 そのような場合、コンピューティングとストレージの価格を分割する Snowflake の機能が最適な場合があります。

参照: トップ ビジネス インテリジェンス ソフトウェア

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