Comparación entre Snowflake y Azure: Cómo elegir su almacén de datos

La elección de la plataforma de datos en la nube adecuada para su negocio es crucial para una gestión eficiente de datos y análisis. Estas plataformas desempeñan un papel fundamental al proporcionar una base para el almacenamiento, procesamiento y análisis de datos, que son esenciales para la toma de decisiones basada en datos. Afortunadamente, hay dos opciones destacadas en el mercado para considerar: Snowflake vs. Azure. Sin embargo, decidir entre estas dos plataformas de datos en la nube puede ser una tarea desafiante.

Por eso hemos preparado esta comparación exhaustiva de Snowflake vs. Azure. En esta comparación, profundizaremos en sus características clave y destacaremos las principales diferencias entre estas plataformas. Nuestro objetivo es proporcionarle la información que necesita para tomar una decisión informada y elegir la mejor plataforma de datos en la nube para las necesidades específicas de su negocio. Ya sea que esté buscando un almacenamiento de datos escalable, capacidades avanzadas de análisis o una combinación de ambas, esta comparación le ayudará a navegar por el panorama y tomar la decisión correcta para los requisitos de gestión de datos y análisis de su organización.

Snowflake y Azure son dos destacados contendientes en el ámbito de las plataformas de datos en la nube, cada uno adaptado a distintos requisitos de gestión de datos y análisis.

Snowflake es conocido por su arquitectura escalable y nativa de la nube, lo que lo convierte en una opción sólida para las organizaciones que buscan una solución moderna y ágil de almacenamiento de datos. Sobresale en ofrecer capacidades de almacenamiento de datos que son fáciles de escalar, administrar e integrar con diversas fuentes de datos. Por otro lado, Azure ofrece una amplia gama de servicios de datos bajo su paraguas, atendiendo a diversas necesidades empresariales. Azure Synapse Analytics, anteriormente conocido como Azure SQL Data Warehouse, forma parte del ecosistema de Azure y es reconocido por sus capacidades de almacenamiento de datos y análisis avanzados.

Ahora, adentrémonos en la comparación entre Snowflake y Azure para ayudarte a tomar una decisión informada al elegir la plataforma de datos en la nube adecuada para tus requisitos específicos de gestión de datos y análisis.

Al evaluar Snowflake y Azure, es crucial comprender sus principales diferencias para tomar una decisión informada en cuanto a tus necesidades de gestión de datos y análisis. La principal distinción entre estas dos plataformas de datos en la nube radica en sus casos de uso y ofertas.

Snowflake es principalmente conocido por sus sólidas capacidades de almacenamiento de datos nativas de la nube. Está diseñado para manejar el almacenamiento de datos, el procesamiento y el análisis de manera escalable y flexible. Snowflake se destaca en proporcionar una plataforma que puede adaptarse a una amplia variedad de cargas de trabajo y casos de uso de datos, lo que la hace adecuada para organizaciones que buscan modernizar su infraestructura de datos y aprovechar el poder de la analítica en la nube. Su arquitectura permite escalar de manera fluida y compartir datos de manera eficiente entre usuarios y socios.

Por otro lado, Azure es un ecosistema en la nube integral ofrecido por Microsoft. Dentro de Azure, encontrarás diversos servicios de datos, incluido Azure Synapse Analytics (anteriormente conocido como Azure SQL Data Warehouse), que atiende las necesidades de almacenamiento de datos y análisis avanzados. La fortaleza de Azure radica en su capacidad para proporcionar un entorno integrado donde puedes acceder a una amplia gama de servicios en la nube, incluyendo inteligencia artificial, aprendizaje automático, IoT y más. Es una excelente opción para las empresas que ya están invertidas en el ecosistema de Microsoft o que buscan una plataforma en la nube unificada para respaldar varios aspectos de sus operaciones.

Otra diferencia significativa entre Snowflake y Azure radica en sus modelos y ofertas de precios. Snowflake generalmente sigue un modelo de pago por uso, que te permite pagar por los recursos que utilizas, mientras que Azure ofrece opciones de precios flexibles, incluyendo pago por uso, instancias reservadas y acuerdos empresariales. La elección entre los dos dependerá de tu presupuesto y requisitos de escalabilidad.

• Escalabilidad: Snowflake es altamente escalable, lo que te permite redimensionar y ajustar fácilmente tus recursos informáticos para acomodar el crecimiento de volúmenes de datos y cargas de trabajo analíticas. Esta flexibilidad asegura que tu sistema pueda manejar las crecientes demandas de datos.
• Rendimiento: La arquitectura de Snowflake separa el almacenamiento y la informática, lo que mejora el rendimiento de las consultas y permite un procesamiento de datos eficiente. También optimiza y almacena en caché automáticamente los resultados de las consultas para una recuperación más rápida.
• Facilidad de uso: Snowflake ofrece una interfaz intuitiva basada en SQL que es fácil de usar para analistas de datos y usuarios de SQL. Requiere una configuración y administración mínima, lo que reduce la necesidad de habilidades especializadas en TI.
• Seguridad: Snowflake pone un fuerte énfasis en la seguridad, proporcionando características como cifrado de datos, control de acceso basado en roles y auditoría para garantizar la confidencialidad, integridad y cumplimiento de tus datos.
• Compartir datos: Snowflake permite el intercambio de datos sin problemas entre organizaciones, departamentos o socios sin necesidad de procesos ETL complejos. Esta característica facilita la colaboración y las oportunidades de monetización de datos.

• Costo: Si bien Snowflake ofrece escalabilidad, también puede resultar costoso ya que debes pagar tanto por el almacenamiento como por los recursos informáticos. Los costos pueden acumularse, especialmente para operaciones de datos a gran escala, y pueden requerir una gestión presupuestaria cuidadosa.
• Bloqueo a un proveedor: El uso de Snowflake te ata a un proveedor de nube específico, ya que opera exclusivamente en plataformas de nube importantes como AWS, Azure y GCP. Esto puede limitar tu flexibilidad al elegir proveedores de nube.
• Complejidad para casos de uso complejos: Si bien Snowflake es fácil de usar, es posible que no sea la mejor opción para transformaciones de datos extremadamente complejas o flujos de trabajo de procesamiento de datos personalizados, donde pueda ser necesario una herramienta más especializada.
• Latencia: Aunque Snowflake ofrece un excelente rendimiento en consultas, aún puede haber latencia en la ejecución de consultas complejas, especialmente al tratar con conjuntos de datos muy grandes o cargas de trabajo analíticas complejas.
• Falta de procesamiento en tiempo real: Snowflake está diseñado principalmente para el procesamiento por lotes y consultas analíticas. El procesamiento de datos en tiempo real y la analítica de transmisión pueden requerir herramientas adicionales y una integración específica.

• Portafolio de servicios completo: Azure ofrece una amplia gama de servicios en la nube, que incluyen cómputo, almacenamiento, bases de datos, analítica, inteligencia artificial, aprendizaje automático, Internet de las cosas (IoT) y más. Este completo portafolio de servicios permite a las organizaciones abordar una amplia variedad de necesidades empresariales y aplicaciones dentro de una sola plataforma.
• Integración con el ecosistema de Microsoft: Azure se integra de manera fluida con otros productos y servicios de Microsoft, como Windows Server, Active Directory, Office 365 y Power BI. Esto puede ser altamente beneficioso para las organizaciones que ya utilizan tecnologías de Microsoft, ya que simplifica la implementación y la gestión.
• Presencia global: Azure cuenta con una amplia red global de centros de datos, que proporciona acceso de baja latencia a recursos en diversas regiones. Esta presencia global es ventajosa para las empresas con presencia internacional o aquellas que buscan atender a clientes en múltiples ubicaciones geográficas.
• Seguridad y cumplimiento: Azure pone un fuerte énfasis en la seguridad y el cumplimiento, ofreciendo características sólidas como Azure Active Directory, cifrado, detección avanzada de amenazas y certificaciones de cumplimiento (por ejemplo, GDPR, HIPAA). Esto lo hace adecuado para industrias con rigurosos requisitos de seguridad y regulación.
• Escalabilidad y flexibilidad: Azure proporciona infraestructura y servicios escalables que pueden crecer o disminuir según la demanda. Ofrece flexibilidad en cuanto a modelos de pago, que incluyen pago por uso, instancias reservadas y despliegues en la nube híbrida, lo que permite a las organizaciones optimizar los costos.

• Complejidad: El extenso catálogo de servicios de Azure puede resultar abrumador, especialmente para los recién llegados. Navegar por la plataforma y configurar servicios puede requerir una curva de aprendizaje, y las organizaciones pueden necesitar experiencia especializada para una implementación efectiva.
• Gestión de costos: Aunque Azure ofrece herramientas de gestión de costos, administrar los gastos puede ser un desafío, especialmente para organizaciones con cargas de trabajo dinámicas. Sin un monitoreo y gobierno adecuados, los costos pueden aumentar rápidamente.
• Bloqueo a un proveedor: Al igual que otros proveedores de nube importantes, Azure puede crear una situación de bloqueo a un proveedor. Migrar aplicaciones y datos fuera de Azure a otro proveedor de nube o en las instalaciones puede ser complejo y costoso.
• Interrupciones del servicio: Aunque Azure se esfuerza por ofrecer alta disponibilidad, aún pueden ocurrir interrupciones y desafíos en el servicio. Las organizaciones deben tener estrategias sólidas de recuperación ante desastres y redundancia para mitigar estos riesgos.
• Facturación y licenciamiento complejos: Los modelos de facturación y licenciamiento de Azure pueden ser intrincados, por lo que es esencial monitorear cuidadosamente el uso y comprender los diferentes niveles de precios y opciones para evitar gastos inesperados.

Snowflake y Azure son dos plataformas líderes en la nube para datos, cada una con fortalezas distintas. Snowflake es conocido por su almacenamiento de datos nativo de la nube, ofreciendo escalabilidad y rendimiento para análisis de datos. Su separación de almacenamiento y cómputo optimiza el procesamiento de consultas.

Por otro lado, Azure proporciona un ecosistema en la nube completo con una amplia gama de servicios, incluido Azure Synapse Analytics para almacenamiento de datos. La integración de Azure con productos de Microsoft es ventajosa para los usuarios que ya están invertidos en el ecosistema de Microsoft. Al decidir entre Snowflake y Azure, considera tus necesidades específicas de datos y tus preferencias para una solución de almacenamiento de datos especializada o una plataforma en la nube más completa.

Cuando se compara Snowflake y Azure, es esencial profundizar más allá de sus fortalezas básicas en la gestión de datos en la nube. Las excepcionales capacidades de intercambio de datos de Snowflake destacan, permitiendo a las empresas compartir datos gestionados de manera segura entre diversos grupos. Esta característica es especialmente beneficiosa para las organizaciones que priorizan la colaboración de datos.

Mientras tanto, Azure se destaca con sus sólidas ofertas de seguridad y cumplimiento, una consideración crítica en el entorno actual sensible a los datos. La red global de centros de datos de Azure también garantiza una alta disponibilidad y capacidades de recuperación ante desastres.

Snowflake es ideal para el almacenamiento de datos nativo de la nube y análisis de datos avanzados. Sobresale en la gestión de grandes volúmenes de datos estructurados y semi-estructurados, lo que lo hace ideal para organizaciones que buscan una solución de almacenamiento y procesamiento de datos moderna, escalable y de alto rendimiento.

La arquitectura de Snowflake separa el almacenamiento de la informática, lo que permite una escalabilidad bajo demanda y una eficiencia en costos. Es adecuado para análisis de datos, intercambio de datos y construcción de aplicaciones basadas en datos. Snowflake es comúnmente elegido por empresas que desean centralizar sus datos, optimizar flujos de trabajo de análisis y aprovechar el poder de la nube para el procesamiento de datos e información.

Snowflake y Azure desempeñan roles diferentes dentro del panorama de la informática en la nube. Snowflake es principalmente una plataforma de almacenamiento de datos nativa de la nube, destacándose en el almacenamiento, procesamiento y análisis de datos. Puede utilizarse junto con los servicios de Azure para necesidades de datos específicas. Sin embargo, Snowflake no reemplaza por completo a Azure, ya que Azure ofrece un espectro más amplio de servicios en la nube, que incluyen cómputo, inteligencia artificial, IoT y más.

La elección entre Snowflake y Azure depende de los requisitos comerciales específicos. Las organizaciones pueden aprovechar ambas plataformas de manera complementaria, utilizando Snowflake para análisis de datos avanzados y Azure para una amplia variedad de necesidades de cómputo en la nube dentro de un ecosistema cohesivo.

La comparación de costos entre Snowflake y Azure puede variar significativamente según los patrones de uso específicos, las cargas de trabajo y las configuraciones. La estructura de precios de Snowflake utiliza un modelo de pago por uso basado en recursos de almacenamiento y cómputo, mientras que Azure ofrece varias opciones de precios, que incluyen pago por uso, instancias reservadas y más.

En algunos escenarios, Snowflake puede ser más rentable para el almacenamiento de datos y análisis, especialmente para organizaciones con cargas de trabajo fluctuantes. Sin embargo, la flexibilidad de Azure y su conjunto completo de servicios pueden ofrecer ventajas en costos para empresas que aprovechan una amplia gama de funcionalidades en la nube. La elección entre los dos dependerá de las necesidades y requisitos específicos de su organización.

Determinar si existe un software superior a Snowflake depende de sus necesidades específicas de gestión de datos y análisis. Varias alternativas atienden a diferentes aspectos del procesamiento y almacenamiento de datos.

Las alternativas a Snowflake incluyen Amazon Redshift, Google BigQuery, MongoDB y Microsoft Azure Synapse Analytics, cada una con sus fortalezas y capacidades. Por ejemplo, Amazon Redshift es conocido por su rendimiento en almacenamiento de datos, mientras que Google BigQuery se destaca en análisis de datos sin servidor. La elección del mejor software depende del volumen de datos, la complejidad, los requisitos de integración y la preferencia de proveedor de nube de su organización.

Azure y Snowflake son plataformas en la nube distintas que sirven para diferentes propósitos. Azure es un ecosistema en la nube completo ofrecido por Microsoft, que abarca una amplia gama de servicios más allá del almacenamiento de datos, como cómputo, inteligencia artificial, IoT y más.

Snowflake, por otro lado, es una solución especializada de almacenamiento de datos nativa de la nube conocida por su escalabilidad y rendimiento en análisis de datos. Si bien Azure ofrece un conjunto más amplio de herramientas y servicios, Snowflake se destaca específicamente en el almacenamiento, procesamiento y análisis de datos. La elección entre Azure y Snowflake depende de las necesidades específicas de su organización, con la posibilidad de integrar ambas plataformas para obtener una solución en la nube integral.

La elección entre Azure y Snowflake a menudo depende del contexto más amplio de las necesidades organizacionales. La ventaja de Azure radica en su integración perfecta con una gran cantidad de servicios de Microsoft, lo que lo convierte en una opción formidable para aquellos que ya están integrados en el ecosistema de Microsoft. Su versatilidad se extiende a diversos dominios como la inteligencia artificial, el Internet de las cosas y el aprendizaje automático, lo que proporciona una solución en la nube integral. Además, las sólidas características de seguridad de Azure y su extensa infraestructura global garantizan una gestión confiable de datos y escalabilidad.

En contraste, el enfoque de Snowflake en el almacenamiento de datos significa que carece de la amplitud de Azure. Las organizaciones que buscan una plataforma en la nube integral con diversas capacidades pueden encontrar en Azure una opción más adecuada que Snowflake, que es más especializado.

Azure es ideal para una amplia variedad de necesidades de cómputo en la nube. Sobresale en proporcionar servicios en la nube para cómputo, almacenamiento, bases de datos, análisis, aprendizaje automático y más. Azure es particularmente ventajoso para las organizaciones que confían en tecnologías de Microsoft, ya que se integra perfectamente con productos como Windows Server, Office 365 y Azure Active Directory. Admite a empresas con requisitos diversos, desde la hospedaje de aplicaciones web y máquinas virtuales hasta la implementación de soluciones avanzadas de inteligencia artificial y IoT.

La red global de centros de datos de Azure garantiza un acceso de baja latencia a los recursos, lo que lo hace adecuado para organizaciones con presencia global o aquellas que desean atender a clientes en todo el mundo.

Azure y Snowflake sirven para diferentes propósitos principales dentro del ámbito de la gestión de datos y análisis. Azure ofrece un ecosistema en la nube completo con varios servicios, incluido Azure Synapse Analytics para almacenamiento de datos. Aunque puede satisfacer las necesidades de almacenamiento de datos, Snowflake se especializa en el almacenamiento de datos nativo de la nube con un enfoque en el rendimiento y la escalabilidad.

Azure proporciona alternativas a Snowflake, pero reemplazar por completo Snowflake con Azure puede no ser sencillo, ya que implica arquitecturas y capacidades distintas. Las organizaciones deben evaluar cuidadosamente sus requisitos específicos de gestión de datos, expectativas de rendimiento y necesidades de integración para determinar la mejor combinación de Azure y Snowflake, si es necesario.

La comparación de costos entre Azure y Snowflake puede variar ampliamente según los patrones de uso y las configuraciones específicas. La estructura de precios de Azure ofrece una amplia gama de opciones de precios, que incluyen pago por uso, instancias reservadas y varios niveles de servicio, lo que la hace flexible para adaptarse a diferentes presupuestos y requisitos.

Por otro lado, Snowflake sigue un modelo de pago por uso basado en recursos de almacenamiento y cómputo. La relación de costos entre Azure y Snowflake depende de factores como el volumen de datos, la complejidad de la carga de trabajo, las necesidades de escalabilidad y los patrones de uso.

Determinar si existe un mejor software que Azure depende de sus necesidades y objetivos específicos de cómputo en la nube. Hay varias alternativas que se adaptan a diversos requisitos empresariales.

Las alternativas a Azure incluyen AWS (Amazon Web Services), Google Cloud Platform (GCP) e IBM Cloud, cada una de las cuales ofrece fortalezas únicas. Por ejemplo, AWS es conocido por su vasto catálogo de servicios y su infraestructura madura, mientras que GCP se destaca por sus capacidades de análisis de datos y aprendizaje automático. La elección de la plataforma en la nube óptima depende de factores como el tipo de carga de trabajo, la escalabilidad, los requisitos de integración y las consideraciones de costos.

Snowflake triunfa sobre Azure en lo que respecta a la integración multiplataforma. La arquitectura de Snowflake está diseñada para conectarse de manera fluida con diversas fuentes de datos, varias plataformas en la nube y una amplia variedad de herramientas analíticas. Este nivel de flexibilidad y compatibilidad permite a las organizaciones crear ecosistemas de datos unificados que abarcan diferentes tecnologías y plataformas.

Por ejemplo, Snowflake puede integrarse sin esfuerzo con fuentes como Amazon S3, Google Cloud Storage y Azure Blob Storage, proporcionando un repositorio de datos unificado que abarca múltiples proveedores de nube. También ofrece conectores nativos para herramientas de BI populares como Tableau y Power BI, simplificando la visualización y el análisis de datos.

Azure, si bien ofrece flexibilidad al elegir lenguajes de programación, marcos y sistemas operativos, no se compara con la capacidad de integración amplia y versátil que proporciona Snowflake. Las capacidades de integración de Azure están más orientadas hacia su ecosistema de productos y servicios de Microsoft.

Azure supera a Snowflake en el ámbito de la analítica de datos. Cuenta con una amplia suite de herramientas avanzadas de analítica y aprendizaje automático que permiten a los usuarios procesar, analizar y obtener información valiosa de conjuntos de datos extensos de manera eficiente. Por ejemplo, Azure Machine Learning permite a las empresas construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático para análisis predictivos y toma de decisiones basada en datos.

Snowflake, por otro lado, ofrece características avanzadas de inteligencia artificial orientadas a la optimización de flujos de trabajo de datos y clasificación de datos. Si bien estas capacidades son valiosas para la gestión y procesamiento de datos, Snowflake carece de las herramientas analíticas dedicadas que proporciona Azure. Esto puede ser un factor decisivo para las organizaciones que buscan una solución integral de analítica de datos con sólidas capacidades de aprendizaje automático.

Tanto Snowflake como Azure ofrecen robustas posibilidades de integración. Sin embargo, Azure se destaca por su amplia gama de servicios y su integración sin problemas con el ecosistema de Microsoft, incluyendo Office 365 y Dynamics 365. Para las empresas profundamente arraigadas en el entorno de Microsoft, esta integración nativa puede ser una ventaja significativa, agilizando los flujos de trabajo y el intercambio de datos. Por otro lado, Snowflake brilla por su capacidad de adaptación a diversas tuberías de datos. Ofrece una compatibilidad fluida tanto con los procesos ETL (Extract, Transform, Load) como con los procesos ELT (Extract, Load, Transform), mejorando la flexibilidad en la gestión de datos.

Por ejemplo, Snowflake puede integrarse fácilmente con fuentes de datos de múltiples plataformas, permitiendo un procesamiento y análisis de datos unificados. Esto es especialmente beneficioso para las organizaciones que manejan conjuntos y fuentes de datos diversos. Si bien el amplio catálogo de servicios de Azure ofrece una amplia gama de posibilidades de integración, la flexibilidad de Snowflake satisface las necesidades de las empresas con requisitos complejos de tuberías de datos. En última instancia, la elección entre Azure y Snowflake para la integración depende de las necesidades específicas y los ecosistemas de su organización.

Tanto Snowflake como Azure comparten una fortaleza común al facilitar el crecimiento empresarial al proporcionar soluciones escalables para las cambiantes necesidades de datos. La arquitectura escalable de Snowflake, combinada con la robusta infraestructura de Azure, garantiza que las organizaciones puedan expandir sus operaciones de manera fluida a medida que aumentan sus demandas de datos.

Por ejemplo, Snowflake permite a los usuarios escalar fácilmente sus capacidades de almacenamiento de datos, ajustando los recursos de almacenamiento y computación para adaptarse a las cargas de trabajo en evolución. Esta escalabilidad es particularmente ventajosa para las empresas que experimentan volúmenes de datos fluctuantes o un rápido crecimiento.

Azure complementa esto al ofrecer la capacidad de escalar recursos hacia arriba o hacia abajo según sea necesario. Ya sea aumentando la capacidad de las máquinas virtuales, expandiendo el almacenamiento en la nube o agregando más potencia de cómputo, la escalabilidad de Azure respalda una amplia gama de escenarios de crecimiento.

Snowflake se distingue de Azure por su excepcional facilidad de uso. Su intuitiva interfaz web simplifica la consulta y exploración de datos, lo que la hace accesible incluso para usuarios con conocimientos técnicos limitados. Por ejemplo, los analistas de datos pueden escribir fácilmente consultas SQL sin necesidad de un conocimiento extenso de programación, lo que agiliza el proceso de análisis de datos.

En contraste, Azure a menudo requiere un nivel técnico más alto, lo que implica una curva de aprendizaje más pronunciada. Esta complejidad puede plantear desafíos para los equipos que buscan una solución de gestión de datos más sencilla. Además, las capacidades de asignación de recursos de Snowflake contribuyen a una gestión eficiente de costos, enfatizando aún más su facilidad de uso para las organizaciones.

Cuando se trata de optimizar las finanzas empresariales, Snowflake y Azure adoptan enfoques diferentes. Snowflake ofrece créditos gratuitos diseñados para el desarrollo y escalabilidad rápidos de aplicaciones basadas en datos. Las startups y las empresas pueden aprovechar estos créditos para agilizar el desarrollo de aplicaciones, asignar recursos de manera eficiente y acelerar sus proyectos centrados en datos. Por ejemplo, una startup puede utilizar los créditos de Snowflake para mejorar el desarrollo de un panel de análisis de datos en tiempo real, un componente crítico para la toma de decisiones.

Por otro lado, Azure proporciona hasta $150,000 en créditos que se pueden aplicar a diversas necesidades de infraestructura en la nube. Si bien este crédito es valioso para gastos relacionados con la nube, no tiene el enfoque específico en el desarrollo de aplicaciones que ofrece la oferta de Snowflake. Los créditos de Azure pueden ser ventajosos para las organizaciones que buscan optimizar los costos de infraestructura, como el uso de servidores en la nube o el almacenamiento.

En cuanto a capacidades de inteligencia artificial (IA) y cognitivas, Azure toma la delantera sobre Snowflake. Azure ofrece una suite completa de servicios de IA, que incluyen reconocimiento de voz, análisis de imágenes y procesamiento de lenguaje natural, lo que permite a las organizaciones aprovechar todo el potencial de la IA para diversas aplicaciones. Por ejemplo, la API de Visión por Computadora de Azure permite el reconocimiento de imágenes, mientras que su servicio Language Understanding (LUIS) facilita la comprensión del lenguaje natural para chatbots y asistentes de voz.

Por otro lado, las capacidades de IA de Snowflake se centran principalmente en la optimización de flujos de trabajo y la clasificación de datos. Si bien son valiosas para la gestión de datos, las capacidades de IA de Snowflake no se comparan con la amplitud y profundidad de los servicios de IA de Azure.