“Salesforce能成为比Siebel更伟大的公司，是因为它彻底改变了CRM。ServiceNow能成为比BMC更伟大的公司，因为彻底改变了ITSM(IT服务管理)。而

　　2020年9月16日，作为硅谷成长速度最快的云计算服务公司，Snowflake在美国纽交所上市，发行价达到120美元，募资达33.6亿美元，是美股当年最大的IPO。以发行价计算，Snowflake市值超330亿美元。

　　而最近Snowflake公布最新一个季度报告，收入超过预期，引发股市大涨。

　　8月25日，公布了强劲的第二季度业绩和指导后，股价暴涨，这使得华尔街分析师纷纷指出了该公司的“战略性质”。

　　财报显示，该公司二季度产品收入达4.663亿美元，分析师预期4.381亿美元，同比增长83%;净亏损为2.228亿美元，与去年同期的净亏损1.897亿美元相比有所扩大。

　　业绩指引方面，该公司预计三季度产品收入5.00～5.05亿美元，全年产品收入19.1～19.2亿美元。分析师预估全年调整后运营利润率至2.0%，达到盈利。

　　摩根士丹利分析师Keith Weiss给予Snowflake“增持”评级，目标价274美元球盟会官网，。该分析师表示，在软件行业需求持续疲软背景下，该公司产品收入能够保持80%以上的增长，这表明该公司的数据云平台被企业客户视为战略性(且持久)投资领域。

　　营业收入和自由现金流的持续向上修正表明，Snowflake仍然是“软件行业中最具成长性和利润率的公司之一”。

　　一是客QMH球盟会app，户投资回报率612%。根据Forrester的总体经济影响研究，Snowflake客户可以预期三年内的投资回报率为612%，总收益超过2100万美元。

　　二是管理250 PB的数据。Snowflake 客户总共拥有由数据云管理的超过250PB的数据，每天运行的数据工作负载超过5.15 亿个。

　　三是合作伙伴总数达到1300个。从数据管理到分析，Snowflake的技术合作伙伴和系统集成商将帮助用户部署 Snowflake。

　　巴菲特投资的软件公司极少，为什么独独青睐Snowflake，还给出了上千亿美元的估值?

　　可能源于一个推断：2017年5月经济学人一篇文章说，世界上最有价值的资源不再是石油，而是数据。现在数据成为与土地、劳动力等一样的生产资料，能发挥数据因素价值的企业就成为了投资的焦点。

　　那么，Snowflake是干什么的? Snowflake 是一个基于云的数据仓库平台，并构建在公有云之上。

　　从本质上上， Snowflake是一种数仓SaaS产品。与传统的数仓不同，Snowflake提供的独特数仓拥有以下几个优势：

　　一是具有简单的用户界面并抽象了技术复杂性，更容易设置、更快、更灵活，易于使用。

　　二是采用SaaS 模式，没有软件升级疑虑。因为部署在公有云上，用户可以随着数据库和用户群的增长，动态扩缩容基础设施。

　　三是Snowflake 支持创新的新功能，如自动缩放、克隆、数据共享和自动QMH球盟会app，暂停。对于高并发负载，Snowflake 可以自动扩展。Snowflake 压缩和加密所有数据，降低了对存储的要求。

　　Snowflake将存储和计算彻底分离，从本质上解决传统架构系统架构易崩溃、高频读写难、数据复制与迁移难等诸多问题，成为未来数据仓的发展主流。

　　尽管成立于2012年的公司Snowflake依靠亚马逊、微软和Google的基础架构来存储数据，但也与这些供应商存在竞争关系。AWS、微软Azure和谷歌云平台(GCP)分别拥有自己的数仓产品，分别是Redshift、BigQuery和Synapse。

　　具体而言球盟会官网，，Snowflake 是新生代的云上数仓的主导者之一和推动者，目前已经实现了基于多个公有云架构的云上数仓服务。

　　Snowflake 是完全建立在云上的企业级数据仓库解决方案。因为是云原生的，并针对云环境进行了优化性设计，Snowflake 通过提供高度分布式和可扩展的计算能力占据了数据仓库市场高位。

　　Databricks是属于开源Spark的商业化公司，一直致力于提供基于Spark的云服务，打造了Delta Lake，将其能力大幅扩展至传统数仓。Databricks打造Data Lakehouse(湖屋)，是一种新颖的数据湖仓概念，并且已经开源。

　　由QMH球盟会app，此可以，Snowflake作为一家数仓起家的公司，正忙忙于拥抱数据湖。Databricks 最初主要是一家数据湖公司，但正在添加数仓功能。

　　未来，湖仓一体化成为不可逆的重要趋势。专家认为，从各家技术企业的原始积累出发，湖仓一体会有不同的路径，主要有两种方式：

　　一种是在数据仓库上支持数据湖，一般是通过在数仓中建外部表来实现，谈论的是数据仓库如何更加灵活，以数仓为核心，支持访问数据湖。以Snowflake为代表的，还包括阿里云的MaxCompute、亚马逊的Redshift等。

　　另一种是在数据湖中支持数仓能力，一般是通过功能性开发，如多版本并发控制、自适应schema、提供文件级事务等，以实现传统数仓的功能，以Databricks为代表。

　　在架构上，第一种方式更像东西向架构，在数据仓旁边建立数据湖，并实现湖仓的数据交互和联通;第二种方式更像南北向架构，需要在数据湖上构建数仓的服务层，强化数据治理和数据服务的提供。

　　现在来看，这两种方式没有优劣之分。对于用户而言，适合自己才是最好的，需要根据自身的技术栈和数据需求进行选择和甄别。