卡夫通过AI应用优化查询，削减Snowflake费用
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内容提要
Kraft Heinz与Infosys合作，通过优化Snowflake数据操作，每年节省56,000美元。该公司开发的内部应用能够自动识别和调整不合理的数据仓库，提升资源利用效率，已发现超过100TB的冗余存储。
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关键要点
- Kraft Heinz与Infosys合作，通过优化Snowflake数据操作，每年节省56,000美元。
- 该公司开发的内部应用能够自动识别和调整不合理的数据仓库，提升资源利用效率。
- Kraft Heinz每月使用约67,000个Snowflake信用，维护800TB存储和400,000个表。
- 公司在2020年加大数据驱动的管道建设，三年后开始评估数据产品的成本和存储机会。
- 2024年初，Kraft Heinz启动了识别不合理数据仓库的项目，并成功实施自动化。
- 内部应用每季度分析数据仓库，向业务负责人发送结果，便于优化。
- 应用程序使用Snowflake的原生功能，避免了第三方服务的复杂性。
- 应用程序提供成本和使用情况跟踪，帮助管理层了解优化机会和节省情况。
- 应用程序监控计算、存储和其他服务的消费模式，识别19种节省机会。
- 已识别出超过100TB的冗余存储，应用程序能够自动标记和删除不再使用的表。
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延伸问答
卡夫如何通过AI优化Snowflake的使用？
卡夫通过与Infosys合作，开发内部应用自动识别和调整不合理的数据仓库，从而优化Snowflake的使用。
卡夫每年在Snowflake上节省了多少费用？
卡夫每年在Snowflake上节省了56,000美元。
卡夫的内部应用是如何工作的？
该应用每季度分析数据仓库，识别不合理的存储和使用情况，并向业务负责人发送结果以便优化。
卡夫在Snowflake上维护了多少存储和表？
卡夫在Snowflake上维护约800TB的存储和400,000个表。
卡夫如何识别冗余存储？
应用程序能够自动标记和删除不再使用的表，已识别出超过100TB的冗余存储。
卡夫的应用程序如何帮助管理层了解优化机会？
应用程序提供成本和使用情况跟踪，显示识别的优化机会及预期节省情况，帮助管理层做出决策。
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