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上月Netflix 推出紀錄片 Social Dilemma，關於大型企業和政府利用社交媒體（social media ）收集用戶的數據，更制定出方程式來操控及影響用戶的行為，譬如購物消費，選舉活動，操控用戶的情緒等等。
影片推出後，引來不少迴響，有網民即時删除Facebook 和 Instagram戶口作為抗議。事件引至Facebook不滿，上周發表文章駁斥，認為紀錄片只提出負面事實，以偏蓋全。
無論如何，數據分析已成現代的企業文化，各行業制定大數據硏究方案，推動商品發展方向，投資及經營手法，釐定市場策略。
不過，以傳統模式建立大型數據分析架構，並不容易。首先投入伺服器硬件和軟件開發費用，聘用數據分析人員，一般企業就難以負擔。
雲服務興起，雲端數據倉庫 （Cloud Data Warehouse）應運而生，變成一站式解決大數據分析及儲存的方案；市場上的大型雲端平台，包括AWS，Google及Azure等，均提供類似服務。
最著名的數據倉庫，要數Amazon 的 Redshift，為 AWS於雲端開發的無伺服器雲原生應用，提供Amazon自行開發的數據儲存及分析工具；其次可數Google 的 BigQuery，基於Google Cloud Platform （GCP）之上的雲原生大數據分析，接著是近期上市新貴Snowflake 的雲端平台。
上月中，Snowflake 上市，從上市的訂價（IPO）每股120美元，掛牌當天急升至240美元，最高突破300大關，近日於220美元之間徘徊 。
根據上市資料，Snowflake公司市值墶720億美元；近兩年的發展迅速，每年超過百份百增長，新客戶每年遞增，市場對前景一致看好。股票高企的原因之一，卻是股神巴菲特（Warren Buffett）投資公司上市前增持。巴菲特甚少拈手科技股，卻購入了600萬Snowflake ，上市就被看高一線。
具體而言，雲端數據倉提供甚麼服務？Snowflake、Google準備好免費網上實驗室，用戶可利用Lab環境內，作實質的數據體驗。
簡單來說，使用雲端數據倉的感覺，有如為用戶特別預備的數據庫；類似SQL或MongoDB數據庫，再加上了一批分析工具如Python 的Pandas,，還有報表工具（Reporting Tool）如Elastic等。
當然，雲端數據倉跟桌面電腦或伺服器運作主要區別，就是雲端平台能瞬間處理浩瀚的大數據，速度理想，幾乎無限度擴充，收費模式以用戶使用時間而定，加上處理器不同需求等，符合任何企業預算。Snowflake可連接GCP、AWS、Azure等公有雲儲存數據，讓用戶選用第三方廠家的分析工具。
儘管有市場人士指，Snowflake 股價過高，近期有回落跡象。但Snowflake的冒起，讓更多人認識「即服務」（SaaS）數據應用，連帶YouTube 網上課程受人關注。市場上出現第三方的遷移工具，印度Larsen & Toubro Infotech推出自動雲端遷移及現代化框架Canvas PolarSled，協助企業加快將數據遷移到Snowflake。
對企業而言，這是轉型成新一代數據主導的機會，通常統一平台，公司上下的不同數據，集中處理及分析，靈活運用數據促進創新，省卻傳統IT資源的投資及管理人手，增強企業的競爭能力。
作者：梁定康（Andy Leung）現任網絡保安工程師，主要向電信商及企業提供網絡保安設計方案。