Design, build, and operate a production-grade analytics platform on Snowflake. This practical guide shows how Snowflake architecture shapes modeling, ingestion, and transformation choices; how to engineer ELT pipelines for structured and semi-structured data; and how to make performance, workload, security, and cost decisions that stand up in real projects. The approach is engineering-first and scenario-driven, turning concepts into repeatable, auditable solutions teams can use day to day. Beyond feature coverage, the emphasis is operations: CI/CD for SQL and Snowpark code, monitoring and observability, least-privilege governance with roles and policies, cost guardrails, secure sharing and collaboration, and business continuity with Time Travel, cloning, and replication. You will learn Snowflake-specific techniques for pruning, selective clustering, streaming and CDC, and dynamic refresh. What makes this book especially useful is its end-to-end operating playbook: opinionated patterns, checklists, and guardrails that connect architecture, modeling, ingestion and ELT, governance and security, performance and cost, and the everyday practices of releasing and recovering safely. It focuses on concrete decisions and the trade-offs behind them, helping teams avoid legacy anti-patterns while building a reliable, auditable platform that is ready to evolve. What You Will Learn Design Snowflake architectures that align storage, compute, security, and governance into a coherent, scalable platform. Model, load, and transform structured and semi-structured data using streams, tasks, MERGE, and SCD2 patterns. Tune performance and control cost with micro-partition pruning, selective clustering, warehouse sizing, and workload isolation. Implement least-privilege RBAC, masking and row access policies, auditing, and tag-driven governance. Build reliable ELT pipelines and release safely with CI/CD, testing, cloning, and SWAP-based promotion. Operate with observability and SRE practices using Snowflake usage views and SLOs. Share and collaborate securely with Secure Data Sharing and Marketplace, and plan replication and DR for continuity. Who This Book Is For Data engineers; data warehouse and solution architects; analytics engineers; BI developers; advanced data analysts; DBAs moving from on-prem to cloud (intermediate level with SQL and warehousing basics). Weniger zeigen

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Produktinformationen

Technische Daten

Erscheinungsdatum

08.07.2026

Sprache

Englisch

EAN

9798868826276

Herausgeber

APRESS

Sonderedition

Nein

Autor

Martin Hander

Seitenanzahl

515

Einbandart

Broschiert

Buch Untertitel

Architecture, Modeling, ELT Pipelines, and Operations

Schlagwörter

cloud data warehousing, dimensional modeling for analytics engineering, modern data platform design, incremental ELT pipelines with merge and SCD2, streaming and CDC ingestion patterns for analytics, semi structured data handling with variant and arrays, partition pruning and clustering strategy for fast queries, query profile analysis for performance tuning, workload isolation and multi warehouse design, cost governance and FinOps for data platforms, RBAC least privilege model for data access, column masking and row access policy design, CI/CD for SQL transformations and warehouse releases, promotion workflows with metadata driven cloning, observability dashboards and freshness SLOs, feature store design in a data warehouse, embeddings for secure enterprise retrieval (RAG), marketplace data sharing and consumer onboarding, cross region replication and disaster recovery strategy, governance tags lineage and compliance audits

Thema-Inhalt

UTC - Cloud Computing UN - Datenbanken UNF - Data Mining UYQE - Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme KJQ - Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management UR - Computersicherheit UTN - Netzwerksicherheit UYD - Systemanalyse und -design

Höhe

254 mm

Breite

17.8 cm

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