Asistir este año al Snowflake Summit, la mayor conferencia de Data y AI del mundo, fue sencillamente electrizante. Desde el inicio del keynote quedó claro: Snowflake no se limita a iterar; está redefiniendo lo que es posible en plataformas de datos, workloads de AI y productividad empresarial. Con una ola de lanzamientos centrados en la economía de la plataforma, el gobierno de datos y la automatización inteligente, los anuncios de este año marcan un salto enorme para las organizaciones data-driven.
¡Repasemos todos los anuncios del Snowflake Summit 2025!
Economía de la plataforma
Snowflake presentó varios anuncios orientados a mejorar la economía de la plataforma, con novedades en observabilidad de costos y una mejor economía en cómputo e ingesta de datos.
Organizational Usage Views
Estas vistas ofrecen un único panel para ver todo el gasto y consumo de Snowflake en distintas regiones y nubes, brindando una visión integral del uso de recursos. Es algo emocionante, porque hasta ahora era complicado consultar vistas como "query_history" entre varias cuentas de Snowflake. Sin embargo, conviene tener en cuenta que la mayoría de estas Account Views tienen un retraso de hasta 24 horas y generan un costo adicional, ya que se consideran premium views.
Spend Anomalies
Esta funcionalidad envía notificaciones cuando el gasto de Snowflake de una organización se sale de los rangos esperados, lo que ayuda a identificar y gestionar de forma proactiva los aumentos de costo inesperados. Nos gusta que puedas suscribir cualquier dirección de correo a esta alerta, a diferencia de los monitors, que solo llegan a los administradores de la cuenta. También es muy bueno que los monitors a nivel Account y Org estén disponibles desde la misma página.
Budgets por Query Tags y Object Tags
Hasta ahora, Snowflake solo permitía definir presupuestos por Warehouse. Esta nueva funcionalidad permite clasificar el consumo y habilitar modelos de chargeback más granulares para el uso de recursos asociado a queries específicas u objetos de base de datos. Nos entusiasma porque fomenta las mejores prácticas para reducir costos: presupuestar y atribuir costos por algo distinto al Virtual Warehouse.
Adaptive Compute
Uno de los anuncios más interesantes del Summit. Esta innovación permite a los clientes definir políticas e intención, y Snowflake determina automáticamente los recursos de cómputo necesarios (tipos, tamaños, propiedades de escalado) para lograr una gestión más sencilla, mejor rendimiento y una utilización óptima. No tienes que pensar qué tamaño de warehouse usar para correr un job: Snowflake lo decide por ti y solo te cobra por el cómputo que usas, sin tiempo de inactividad cuando termina tu query.
Modelo simplificado de Precios para Snowpipe Ingest
El nuevo modelo de Precios se basará en el volumen de datos ingeridos en Snowflake, en lugar del número de archivos + tiempo de cómputo. Es mucho más fácil de entender y de pronosticar, y ofrecerá una economía un 50% mejor en la ingesta de datos. ¡Simplificar los Precios es una victoria para todos!
Generation 2 Warehouses
Estos warehouses combinan hardware más rápido con optimizaciones de software, logrando un rendimiento 2,1 veces superior en los benchmarks de Snowflake y 1,9 veces más rápido que Spark gestionado al escanear archivos parquet en tablas Iceberg. Ya hemos escuchado muchas historias de éxito con Gen2; ¡estamos ansiosos por escuchar más!
Gobierno de datos
Snowflake Horizon Catalog (plataforma integral de gobierno)
Funciona como la plataforma central para gestionar y gobernar los datos, con interoperabilidad total con catálogos REST basados en Iceberg. Te ayuda a entender qué datos existen y a gobernarlos. Esta es la lista de novedades que forman parte de Horizon Catalog.
Sensitive Data Insights
Las mejoras al Horizon Catalog incluyen clasificación automática, etiquetado y propagación de tags para datos sensibles, lo que mejora la privacidad y el cumplimiento. ¡La autopropagación de tags de PII es muy bienvenida, ya que gestionar el linaje de PII es uno de los aspectos más desafiantes del gobierno de datos!
Expectations for Data Quality
Esta funcionalidad permite definir la frescura y el volumen esperados para los datos y recibir alertas de anomalías cuando no se cumplen esas expectativas. Alertar sobre la frescura permite que más workloads de ingeniería de datos se ejecuten directamente en Snowflake, sin depender de un orquestador de terceros. Está en Private Preview.
AI Model RBAC (Role-Based Access Control)
Permite a las organizaciones elegir qué modelos de AI pueden usar roles específicos, garantizando un acceso seguro y controlado a las capacidades de AI. Esto es clave, ya que algunas organizaciones quieren otorgar acceso totalmente abierto a la AI, mientras que otras prefieren restringir el uso de modelos más costosos.
Mejoras de seguridad
Incluyen la eliminación del inicio de sesión solo con contraseña, la introducción de tokens de acceso programático, passkeys, apps de autenticación, monitoreo de credenciales en la dark web y bloqueo por IP para reforzar la seguridad. A nivel personal, lo que más me entusiasma es la autenticación con Passkey, ya que reduce enormemente la fricción del MFA. Las passkeys se integran sin problemas con tu gestor de contraseñas (o con el sistema de claves del sistema operativo) y basta con un clic para iniciar sesión.
Horizon Co-Pilot
Un asistente de AI dentro del Horizon Catalog que permite hacer preguntas sobre objetos desprotegidos o tags faltantes, simplificando las tareas de gobierno. Esto permitirá que usuarios menos técnicos hagan preguntas sobre sus activos de datos. Está en Private Preview.
External Asset Management
Otro anuncio enorme y emocionante: Horizon Catalog se extiende ahora para descubrir, exponer y gestionar activos fuera de Snowflake. El soporte inicial cubrirá Power BI y Tableau, dbt, Airflow, SQL Server, Postgres, MySQL y Databricks. Aún no queda claro hasta qué punto se pueden descubrir y gestionar estos activos ni cómo funciona en la UI, pero tenemos muchas ganas de saber más.
Mejoras del Internal Marketplace
Las mejoras incluyen la capacidad de curar y publicar productos de datos (notebooks, modelos de ML, datasets), con nuevos flujos de aprobación de solicitudes, gestión simplificada y una interfaz renovada. Esto agilizará el proceso para que los usuarios finales soliciten acceso a datasets. Actualmente en Public Preview.
Ingeniería e ingesta de datos
Snowflake anunció varias funcionalidades nuevas de ingeniería de datos, entre ellas OpenFlow, Workspaces y dbt en Snowflake.
Snowflake OpenFlow
Snowflake OpenFlow es un nuevo servicio gestionado para llevar y procesar datos desde una variedad de fuentes estructuradas y no estructuradas, incluidas SharePoint, Slack, Google Drive y los RDBMS más populares. Se apoya en Apache NiFi y admite el despliegue en recursos gestionados por Snowflake o en VPCs personalizadas.
Snowflake ha ido entrando poco a poco al mercado de conectores, pero este anuncio deja claro que busca convertirse en un actor principal en el mercado de ingesta de datos. Si el servicio gestionado resulta verdaderamente fluido, es una gran ventaja para los clientes, que tendrían un proveedor menos. Sin embargo, hoy por hoy esto requiere configurar infraestructura en AWS, lo que probablemente sea un obstáculo para los clientes que buscan algo totalmente gestionado.
Alianza con Oracle (Xstream API Integration)
La integración Xstream API permite Change Data Capture (CDC) fluido y casi en tiempo real desde bases de datos Oracle hacia Snowflake. Será muy relevante para los clientes que usan ERPs basados en Oracle (Fusion Cloud, JDE, NetSuite, etc.) y quieren habilitar analítica en tiempo real en Snowflake.
Snowpipe Streaming, recientemente renovado
La nueva versión de Snowpipe Streaming ofrece mejor acceso al SDK, transformación sin estado, pre-clustering en la ingesta, alto throughput (hasta 10 GB/s) y deja los datos consultables en 5-10 segundos. El nuevo SDK sigue estando disponible solo en Java, lo que limita la audiencia frente a python. ¡Nos encantaría que Snowflake creara un SDK en python (escrito en Rust, por supuesto) para Snowpipe Streaming!
Workspaces en Snowsight
Un entorno de desarrollo moderno dentro de Snowsight para edición y curaduría de datos, con soporte para worksheets, Streamlit, notebooks, operaciones sobre archivos, carpetas e integración con control de código fuente. Workspaces está en Public Preview.
A nivel personal, es uno de mis anuncios favoritos de Snowflake este año, porque simplifica el proceso de ingeniería de datos. Ahora tenemos un solo lugar para crear, controlar versiones y programar nuestros pipelines de datos de extremo a extremo. Antes de Workspaces, usar una integración con Git en Snowflake era engorroso. Ahora podemos navegar y editar archivos directamente desde un árbol de archivos, hacer cambios, ver diffs, hacer commit y push, todo sin salir de Snowsight. ¡Me muero por empezar a construir con esta nueva herramienta!
dbt Projects en Snowflake
(Public Preview) Un entorno de creación que permite construir, probar y desplegar pipelines de dbt directamente dentro de Snowflake, con funcionalidades de observabilidad y una alianza con dbt Labs para incorporar el motor dbt Fusion.
Soporte para proveedores de git autohospedados
Snowflake ahora admite integraciones con Git autohospedado, incluidos GitLab, GitHub Enterprise, Bitbucket, Azure DevOps y AWS CodeCommit. Esto permite a los equipos conectar repositorios privados de Git con Snowflake para control de versiones, CI/CD y desarrollo dentro de la plataforma. Los usuarios pueden clonar repos, traer actualizaciones y referenciar código en SQL, procedimientos o apps, todo manteniendo el gobierno. Esta novedad lleva flujos de trabajo DevOps seguros y flexibles directamente al entorno de Snowflake.
Migration Assistant
Migration Assistant es un servicio de migración de datos potenciado con AI que guía a los usuarios durante el proceso de migración aprovechando la salida de Snow Convert y simplificando transiciones complejas.
PostgreSQL en Snowflake
Snowflake ha respondido a los clientes que llevaban tiempo pidiendo un almacén de datos transaccional con la adquisición de Crunchy Data, una plataforma robusta de PostgreSQL. Postgres es la plataforma preferida para los agentes de AI, así que tenerlo en Snowflake hará más cómodo el desarrollo de aplicaciones impulsadas por AI.
Snowflake Postgres ofrecerá un servicio gestionado de PostgreSQL, con capacidades empresariales como claves gestionadas por el cliente e integración con el perímetro de seguridad de Snowflake, completando su oferta con un almacén de datos puramente transaccional.
AI, agentes y ML
SnowConvert AI
Aprovecha la AI para simplificar las migraciones de bases de datos, con pruebas y validación automatizadas del código migrado. SnowConvert AI es un software independiente que puedes descargar ahora aquí. La funcionalidad principal parece ser la conversión de dialectos, aprovechando un Abstract Syntax Tree (AST) y una Symbol Table para crear un modelo semántico del código fuente que facilita la conversión a Snowflake SQL.
Notebooks y APIs de ML distribuido
Los notebooks de Snowflake y el container runtime ya están en disponibilidad general, junto con APIs de ML distribuido que aceleran el runtime y la ejecución de modelos.
Cortex AI SQL
Extiende las Cortex Functions con una colección de funciones para extracción de entidades, agregación y filtrado sobre datos multimodales (texto, imagen, audio) directamente en SQL. Lo califican como la mayor actualización a SQL desde "group by all", ¡y estamos de acuerdo!
- Las funciones específicas son: ai_filter, ai_agg, as_summarize_agg, ai_classify, ai_transcribe, ai_embed, ai_similarity
AI Join permite unir tablas a partir de prompts en lenguaje natural (semantic join), con optimización del motor de consultas para una ejecución más rápida y económica. Por ejemplo, unir currículums con descripciones de puestos a partir de la evaluación que hace la AI sobre la idoneidad.
Vale la pena destacar que Snowflake está impulsando las capacidades de almacenamiento de datos no estructurados, y que estos datos se pueden consultar mediante AI. Un caso de uso es hacer que la AI evalúe una columna que contiene archivos .wav o PDFs y pedirle que analice las quejas más comunes de los clientes en esas grabaciones o documentos.
AI Complete Function
Usa modelos de lenguaje grandes para entender imágenes, transcribir audio y resumir insights, lo que permite almacenar texto, imagen y audio en una sola tabla. Representa un nuevo empuje hacia los datos no estructurados, que abre un mundo de posibilidades para la analítica.
AI Aggregate Function
Sortea las limitaciones de la ventana de contexto para datasets grandes mediante map-reduce de varios pasos, entregando insights resumidos a través de múltiples filas de datos.
Semantic Views
Un nuevo tipo de vista diseñada para capturar y exponer contexto de negocio (métricas, dimensiones y definiciones) alrededor de los datos, tanto para casos de uso de AI como de BI.
Semantic SQL
Un lenguaje de consulta más rico, creado específicamente para consultar semantic views, que ofrece mejor rendimiento y respuestas más precisas.
Cortex Knowledge Extensions
Estas extensiones permiten a las organizaciones incorporar datos no estructurados de fuentes externas, como artículos de noticias, papers de investigación y revistas científicas, en sus aplicaciones de AI, asegurando el respeto a los derechos de propiedad intelectual mediante aislamiento y atribución clara. Están disponibles en el Marketplace.
Cortex Agents
Cortex Agents, ya en disponibilidad general, permiten consultar datos estructurados y no estructurados en Snowflake usando lenguaje natural. Orquestan flujos de trabajo complejos, aportan razonamiento e interactúan con distintos backends y datasets. Enrutan automáticamente partes de cada solicitud a las herramientas adecuadas, como Cortex Analyst o Cortex Search, y afinan las respuestas según el contexto. Los Agents también pueden invocar otras herramientas o agentes para soportar aplicaciones agentic. El gobierno integrado garantiza un acceso seguro y conforme, llevando AI conversacional confiable a los datos empresariales sin sacrificar el control.
Integración con Microsoft Teams
Esta integración lleva los Cortex agents a Microsoft Teams, poniendo el poder de los datos al alcance directamente donde los usuarios de negocio ya trabajan.
Productos agentic en el Marketplace
El Snowflake Marketplace ahora admite productos y aplicaciones agentic de partners, ampliando el ecosistema de soluciones impulsadas por AI.
Snowflake Intelligence
Snowflake Intelligence es un nuevo agente diseñado para ayudar a los usuarios de negocio a acceder a insights mediante lenguaje natural, sin necesidad de saber SQL ni programar. Permite hacer preguntas sobre los datos en inglés sencillo, y el agente desglosa la solicitud de forma inteligente, la enruta a través de las herramientas apropiadas y entrega respuestas con transparencia y precisión. Funciona sobre datos estructurados y documentos que ya están en Snowflake, y admite preguntas de seguimiento para profundizar en el análisis. Es importante porque empodera a los equipos de negocio para tomar decisiones más rápidas e informadas por datos sin depender de los equipos técnicos, manteniendo siempre gobierno y seguridad de nivel empresarial. Snowflake Intelligence estará pronto en Public Preview. Puedes verificar tu acceso en ai.snowflake.com, que será la nueva UI para usuarios de negocio no técnicos.
Data Science Agent
Data Science Agent forma parte de Snowflake Intelligence, pero está pensado para data scientists y no para usuarios de negocio no técnicos. Está diseñado para optimizar y escalar los flujos de trabajo de machine learning dentro de Snowflake. Admite prompts en lenguaje natural para generar, evaluar y desplegar modelos de ML directamente sobre los datos de Snowflake, reduciendo la necesidad de herramientas externas o pipelines complejos. El agente puede sugerir features relevantes, recomendar tipos de modelos e incluso automatizar el entrenamiento y el tuning, acelerando el proceso de desarrollo. Esto reduce la barrera de entrada a la analítica avanzada, acelera la experimentación y mantiene todo el modelado y el gobierno de datos dentro de la plataforma Snowflake.
Co-Pilot in-line
Un asistente de AI in-line que se activa con un atajo de teclado (Command+i o Control+i) dentro del entorno de Snowflake y ofrece asistencia contextual inmediata.
Conclusión
Con estos avances, Snowflake está sentando las bases de un futuro en el que las plataformas de datos no solo son escalables, sino también inteligentes, eficientes y profundamente integradas con los resultados de negocio. Los clientes se benefician de menores costos, mejor visibilidad, un gobierno más sólido y herramientas potenciadas por AI que llegan al lugar donde trabajan. Es evidente que Snowflake no solo responde a las necesidades de los clientes, sino que se anticipa a ellas. La nueva era de los datos y la AI ya está aquí, y será rápida, segura y profundamente transformadora. En SELECT nos entusiasma conocer cómo estás usando estas nuevas funcionalidades.
Jeff es Consultor de Data y Analytics, con más de 15 años de experiencia automatizando insights y usando los datos para controlar procesos de negocio. En lo tecnológico, se especializa en Snowflake + dbt + Tableau. En lo sectorial, tiene experiencia en Servicios Públicos, Ensayos Clínicos, Publishing, CPG y Manufactura. Puedes escribirle cuando quieras: [email protected].