- Log in to post comments
En l'actualitat digital, l'anàlisi de sèries temporals s'ha tornat fonamental per a moltes indústries, des de la manufactura fins als serveis financers. No obstant això, un dels reptes més comuns és gestionar els buits en les dades o treballar amb dades que no estan uniformement distribuïdes. Aquests problemes poden complicar l'obtenció de resultats precisos i valuosos. Reconeguent aquesta necessitat, Snowflake ha llançat una nova funcionalitat per als seus marcs de finestra basats en RANG, ara disponible per a tots els usuaris, amb l'objectiu d'optimitzar aquest tipus d'anàlisi.
Reptes en l'Anàlisi de Sèries Temporals
L'anàlisi de sèries temporals sovint implica el càlcul d'estadístiques mòbils, que són crítiques per a moltes operacions de negoci. No obstant això, quan les dades presenten buits o irregularitats, les solucions tradicionals requereixen un preprocessament exhaustiu per alinear les dades o l'ús de mètodes alternatius menys eficients. Aquestes pràctiques no només requereixen més temps, sinó que també són propenses a errors i difícils de mantenir.
La Solució de Snowflake
Per abordar aquests reptes, Snowflake ha ampliat el seu suport per als marcs de finestra basats en RANG. Aquesta nova funcionalitat permet l'ús d'INTERVALS i constants numèriques sense signe per definir desplaçaments explícits dins de les finestres de temps. Amb aquesta eina, les empreses poden realitzar càlculs avançats sense necessitat de modificar prèviament les seves dades per eliminar buits, cosa que simplifica enormement el procés d'anàlisi i permet concentrar-se en l'extracció d'insights valuosos.
Avantatges de la Nova Funcionalitat
Abans de la introducció d'aquesta funcionalitat, els usuaris de Snowflake solien recórrer a mètodes alternatius com la unió per rang o la redistribució de les dades per adaptar-se a marcs de finestra basats en files. Aquests enfocaments no només eren menys eficients, sinó que també implicaven una major complexitat en la gestió de les dades. Ara, amb el suport natiu per als marcs de finestra basats en RANG, els usuaris poden gaudir d'una solució més ràpida i senzilla, que a més compleix amb els estàndards SQL.
Les proves realitzades per Snowflake amb conjunts de dades d'exemple han demostrat millores de rendiment significatives. Per exemple, en un conjunt de dades amb 22 milions de files distribuïdes uniformement, els marcs de finestra basats en RANG van resultar ser sis vegades més ràpids que la solució alternativa de "agregat + unió per rang". En escalar la mida del conjunt de dades a 220 milions de files, la nova funcionalitat va ser fins a nou vegades més ràpida.
Aplicacions en Diverses Indústries
Diversos sectors ja han començat a adoptar aquesta tecnologia per a una àmplia varietat de casos d'ús. En la manufactura, s'empra per a la monitorització de recursos i l'anàlisi del rendiment d'equips. En els serveis financers, ajuda amb el seguiment d'actius, l'anàlisi de transaccions en el temps per a la detecció de fraus, i l'anàlisi de programes de fidelització. Les empreses de retail l'apliquen a la planificació de la demanda i l'anàlisi d'inventari mòbil. Fins i tot en telecomunicacions, s'està utilitzant per a l'anàlisi de volum de trucades i la detecció de problemes.
Independentment de la indústria, aquesta funcionalitat ha demostrat ser útil per a operacions comunes com l'anàlisi d'usuaris, l'anàlisi de despeses de clients, i la monitorització de vendes i campanyes.
Disponibilitat i Properes Passes
La nova funcionalitat ja està disponible en tots els comptes de Snowflake. Els usuaris poden començar a utilitzar aquesta eina per millorar les seves anàlisis de sèries temporals i migrar les seves solucions existents a aquest nou enfocament més eficient. Per obtenir més detalls sobre les funcions de finestra suportades i com treballar amb dades de sèries temporals a Snowflake, es recomana consultar la documentació oficial i la guia d'usuari específica per a sèries temporals.
Amb aquesta millora, Snowflake reafirma el seu compromís d'ajudar les empreses a obtenir insights significatius de les seves dades amb més simplicitat i velocitat.
