Niall no Analytics Engineering Podcast da dbt Labs

Com o uso cada vez maior do Snowflake, a popular plataforma de data warehousing na nuvem, controlar os custos associados a esse uso virou prioridade. Para jogar luz sobre o tema, Niall participou recentemente do podcast da dbt Labs, apresentado por Tristan Handy, CEO da dbt Labs, e Julia Schottenstein, do time de produto da dbt Labs. Brad Culberson, Principal Architect no Snowflake, também entrou na conversa, somando uma bagagem enorme em otimização do Snowflake.

No episódio intitulado "Cloud Warehouse Cost Optimization", Niall trouxe dicas práticas e passos concretos para as empresas gerenciarem e reduzirem com eficiência seus custos com o Snowflake. Ele se apoiou na ampla experiência que tem ajudando organizações a otimizar sua infraestrutura de data analytics e ganhar eficiência de custos.

Ao longo do episódio, Niall se aprofundou em vários aspectos da gestão de custos do Snowflake: como funciona o modelo de precificação, como otimizar o uso de storage e computação e como usar o pacote dbt do SELECT para identificar queries e workloads de alto custo. Niall também compartilhou dicas valiosas para monitorar e acompanhar os custos do Snowflake, criar controles de orçamento e adotar medidas de economia sem abrir mão da performance.

A conversa foi dinâmica e cheia de conteúdo, com Tristan, Julia e Brad trazendo suas visões e construindo um bate-papo rico com Niall. Os ouvintes saíram com conhecimento prático e estratégias aplicáveis no dia a dia das suas organizações, prontas para embasar decisões e tornar a operação de data analytics no Snowflake mais eficiente em custos.

Para ouvir o episódio completo do podcast da dbt Labs, acesse o episódio no Spotify. Boa escuta!

Ian Whitestone·Cofundador e CEO do SELECT

Ian é cofundador e CEO do SELECT, plataforma SaaS de gestão e otimização de custos do Snowflake. Antes do SELECT, Ian passou 6 anos liderando times full stack de data science e engenharia no Shopify e no Capital One. No Shopify, ele esteve à frente dos esforços de otimização do data warehouse e do aumento da observabilidade de custos.