데이터 플랫폼을 고를 때는 어떤 제품이 더 좋으냐보다, 우리 조직이 데이터를 어떻게 쓰려는지가 더 중요해요. 그래서 스노우플레이크가 맞을 수도 있고, 다른 플랫폼이 더 자연스러울 수도 있어요. 기준을 몇 가지로만 잡아보면 선택이 훨씬 쉬워져요.
우선 데이터 규모와 성격을 따져봐야 해요. 데이터가 빠르게 늘고, 정형·비정형이 섞여 있거나 형태가 계속 바뀐다면 확장성이 좋은 플랫폼이 필요하고요. 반대로 정형 데이터 위주에 복잡한 처리가 없는 조직이라면 굳이 무거운 플랫폼을 선택할 필요가 없기도 해요.
사용 목적도 중요해요. 분석과 모델링이 중심인지, 아니면 실시간 처리나 초저지연 응답이 핵심인지에 따라 플랫폼이 달라져요. 스노우플레이크는 분석형 작업에 강한 쪽이고, 실시간 이벤트 처리가 많다면 다른 조합이 더 적합할 때가 있어요.
비용 구조도 플랫폼마다 완전히 달라서 비교가 필요해요. 어떤 곳은 컴퓨팅 사용량, 어떤 곳은 쿼리 스캔량, 또 어떤 곳은 클러스터 운영 시간으로 계산되다 보니, 우리 조직의 실제 사용 패턴과 어떤 모델이 맞는지를 따져보는 과정이 꼭 필요해요.
팀이 데이터를 어떤 방식으로 사용하느냐도 기준이 돼요. SQL 중심인지, Python 기반 ML 워크플로우가 많은지, 클라우드 환경을 이미 특정 플랫폼으로 쓰고 있는지에 따라 자연스럽게 선택지가 좁혀져요. 여러 팀이 동시에 작업하는 경우라면 동시성 보장도 고려해야 하고요.
운영 부담도 빼놓기 어려워요. 전문 인력이 충분하지 않다면 관리가 쉬운 플랫폼이 더 맞을 수 있고, 반대로 인력이 풍부하다면 더 유연하고 복잡한 플랫폼도 선택 가능하죠. 보안과 규제 조건이 강한 업종이라면 지원 리전, 접근 통제, 암호화 정책 같은 것도 체크해야 하고요.
결국 선택의 기준은 이렇게 정리돼요.
데이터가 얼마나 크고 어떤 성격인지,
어떤 방식으로 사용할 건지,
얼마나 비용을 쓰고 싶은지,
우리 조직이 어느 정도의 운영 여력을 갖고 있는지.
이 네 가지만 깔끔하게 정리되면 스노우플레이크든 다른 플랫폼이든 어느 쪽이 더 잘 맞는지가 자연스럽게 보이기 시작해요.