ในโลกที่ข้อมูลถูกยกย่องว่าเป็น "น้ำมันดิบแห่งใหม่" องค์กรต่าง ๆ กลับต้องเผชิญความจริงที่น่าปวดหัว ข้อมูลเหล่านั้นมักถูกกักเก็บไว้ใน "ไซโล" ที่กระจัดกระจาย แยกส่วน ทำงานร่วมกันไม่ได้ ทำให้การดึงศักยภาพที่แท้จริงของข้อมูลออกมาเป็นเรื่องที่แทบจะเป็นไปไม่ได้ Snowflake ถือกำเนิดขึ้นมาเพื่อทลายกำแพงเหล่านั้น และได้สร้างปรากฏการณ์ในฐานะแพลตฟอร์มคลังข้อมูลบนคลาวด์ (Cloud Data Warehouse) ที่เติบโตเร็วที่สุด
แต่เกมกำลังจะเปลี่ยนไปอีกครั้ง Snowflake ไม่ได้พอใจแค่การเป็น "โกดัง" เก็บข้อมูลที่ทันสมัยที่สุดอีกต่อไป พวกเขากำลังเดิมพันครั้งใหญ่ ด้วยการทุ่มทรัพยากรทั้งหมดเพื่อแปลงโฉมตัวเองเป็น "AI Data Cloud" แพลตฟอร์มที่เป็นศูนย์กลางระบบประสาทสำหรับ AI ขององค์กร เรามาเจาะลึกกันว่าการเคลื่อนไหวครั้งนี้มีความหมายอย่างไร และทำไมมันถึงอาจเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญที่สุดของวงการข้อมูลนับตั้งแต่ยุคคลาวด์
สถาปัตยกรรมที่เปลี่ยนเกม: หัวใจที่ทำให้ Snowflake แตกต่าง
ความสำเร็จอันท่วมท้นของ Snowflake ไม่ได้มาจากโชคช่วย แต่มีรากฐานมาจากสถาปัตยกรรมที่เป็นเอกลักษณ์ ซึ่งแก้ปัญหาคลาสสิกที่คลังข้อมูลแบบดั้งเดิมทำไม่ได้ นั่นคือ การแยกหน่วยประมวลผล (Compute) ออกจากหน่วยจัดเก็บข้อมูล (Storage) อย่างเด็ดขาด
ลองนึกภาพคลังข้อมูลแบบเก่าเหมือนร้านอาหารที่มีห้องครัว (หน่วยประมวลผล) และห้องเก็บวัตถุดิบ (หน่วยจัดเก็บ) ติดกันตายตัว ถ้าลูกค้า (งานวิเคราะห์) แน่นร้านจนครัวทำงานไม่ทัน คุณก็ต้องขยายทั้งร้าน ซึ่งแพงและช้า แต่ Snowflake ออกแบบร้านอาหารใหม่ พวกเขาสร้างห้องเก็บวัตถุดิบขนาดมหึมาไว้ตรงกลาง (เช่น S3, Azure Blob) และอนุญาตให้ใครก็ได้มาเปิด "ครัวชั่วคราว" (Virtual Warehouse) กี่ครัวก็ได้ รอบ ๆ ห้องเก็บวัตถุดิบนั้น
ผลลัพธ์คือความยืดหยุ่นที่น่าทึ่ง:
ทีม Business Intelligence (BI) สามารถเปิดครัวขนาดเล็กเพื่อทำรายงานประจำวัน
ทีม Data Science สามารถเปิดครัวขนาดใหญ่ยักษ์ (พร้อม GPU) เพื่อฝึกโมเดล AI
ทีม Data Engineering สามารถเปิดอีกครัวเพื่อล้างและเตรียมข้อมูล (ETL)
ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นพร้อมกัน โดยใช้ข้อมูลชุดเดียวกันจากห้องเก็บวัตถุดิบกลาง โดยที่ครัวของใครก็ไม่กระทบครัวของคนอื่น พอใช้เสร็จก็ปิดครัว และจ่ายเงินเฉพาะเวลาที่เปิดเตาแก๊สจริง ๆ เท่านั้น นี่คือการทำลายปัญหา "การแย่งชิงทรัพยากร" (Resource Contention) ที่เคยเป็นฝันร้ายขององค์กรไปโดยสิ้นเชิง
แถมด้วยกลยุทธ์การทำงานแบบ Multi-cloud ที่ Snowflake ไม่ได้สร้างดาต้าเซ็นเตอร์ของตัวเอง แต่ไปตั้ง "ร้าน" อยู่บนคลาวด์ยักษ์ใหญ่ทั้งสาม (AWS, Azure, GCP) ทำให้ลูกค้าเลือกใช้ค่ายไหนก็ได้ ไม่ต้องกลัวการถูกผูกมัด (Vendor Lock-in) อีกต่อไป
กลยุทธ์ "Land-and-Expand" ที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดลธุรกิจอัจฉริยะ
สถาปัตยกรรมที่ว่านี้ นำไปสู่โมเดลธุรกิจที่ชาญฉลาดที่สุดโมเดลหนึ่งในโลกเทคโนโลยี นั่นคือการคิดค่าใช้จ่ายตามการใช้งานจริง (Consumption-based) ลูกค้าจะจ่ายเงิน 2 ส่วนแยกกัน: ค่าจัดเก็บข้อมูล (ซึ่งถูกมาก) และค่าประมวลผล (Virtual Warehouse) ที่คิดเป็น "Snowflake Credits" ตามเวลาที่ใช้งานจริงเป็นวินาที
นี่คือหัวใจของกลยุทธ์ "Land-and-Expand" (ปักธงแล้วขยายอาณาเขต) องค์กรสามารถเริ่มต้นใช้ Snowflake ด้วยต้นทุนที่ต่ำมาก (Land) พอเริ่มเห็นคุณค่า ก็จะย้ายงานเข้ามาทำบนแพลตฟอร์มมากขึ้นเรื่อย ๆ (Expand)
ตัวชี้วัดที่สะท้อนเรื่องนี้ได้ดีที่สุดคือ Net Revenue Retention Rate (NRR) หรืออัตราการรักษารายได้สุทธิ ซึ่งของ Snowflake อยู่ในระดับที่สูงมาก (เคยสูงถึง 158%) ตัวเลขที่เกิน 100% หมายความว่า ลูกค้ากลุ่มเดิมจากปีที่แล้ว ใช้จ่ายเงิน มากขึ้น ในปีนี้ มันแสดงให้เห็นว่าแพลตฟอร์มมีประโยชน์จริงจนลูกค้าใช้งานเพิ่มขึ้นเองตามธรรมชาติ ไม่ใช่แค่การหาลูกค้าใหม่อย่างเดียว
สมรภูมิเดือด: Snowflake ปะทะ Databricks และยักษ์ใหญ่คลาวด์
แน่นอนว่าในตลาดที่หอมหวานนี้ Snowflake ไม่ได้เดินเล่นอยู่คนเดียว การแข่งขันนั้นดุเดือด โดยเฉพาะกับคู่แข่งที่สำคัญที่สุดอย่าง Databricks
นี่คือการต่อสู้เชิงปรัชญาของสองแนวคิด:
Snowflake (AI Data Cloud): เริ่มจาก Data Warehouse ที่จัดการง่าย เน้น SQL เป็นหลัก ขวัญใจนักวิเคราะห์ BI แล้วค่อย ๆ ขยายความสามารถไปสู่ AI และ Data Lake
Databricks (Data Lakehouse): เริ่มจาก Data Lake ที่ยืดหยุ่น เน้นการเขียนโค้ด (Python, Spark) ขวัญใจนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล แล้วค่อย ๆ เพิ่มความสามารถด้าน Warehouse เข้ามา (เรียกว่า "Lakehouse")
พูดง่าย ๆ คือ Snowflake พยายามทำให้แพลตฟอร์มที่ใช้งานง่าย "ฉลาดขึ้น" (เพิ่ม AI/Code) ส่วน Databricks พยายามทำให้แพลตฟอร์มที่ทรงพลัง "ใช้งานง่ายขึ้น" (เพิ่ม SQL/BI)
นอกจากนี้ ยังมีคู่แข่งอย่างผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ (Hyperscalers) เช่น Amazon Redshift และ Google BigQuery ที่มีอาวุธเด็ดคือการ "รวมบริการ" (Bundling) และเสนอส่วนลดมหาศาล แต่จุดแข็งของ Snowflake ที่เป็น Multi-cloud ก็ยังเป็นเกราะป้องกันที่แข็งแกร่ง
เรื่องน่าคิดคือ สมรภูมินี้ไม่ได้แย่งกันที่ "ใครเก็บข้อมูลได้ดีกว่า" อีกต่อไปแล้ว แต่เป็นการแย่งชิงว่า "ใครจะเป็นเจ้าแห่งปริมาณงาน AI (AI Workload)" ต่างหาก
เดิมพันครั้งใหญ่: ก้าวสู่การเป็นแพลตฟอร์มสำหรับ "AI"
นี่คือทิศทางอนาคตที่ Snowflake เดิมพันไว้ทั้งหมด พวกเขาตระหนักว่าการเป็นแค่คลังข้อมูลที่เร็วนั้นไม่พอ แต่ต้องเป็น "สถานที่" ที่ AI ถูกสร้างและทำงานด้วย Snowflake จึงได้เปิดตัวนวัตกรรมสำคัญที่กำลังจะเปลี่ยนเกมอีกครั้ง
Snowpark: สะพานเชื่อมโลก SQL และ Code
ในอดีต นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่อยากฝึกโมเดล AI ต้องดึงข้อมูลมหาศาลออกจาก Snowflake ไปประมวลผลบนเซิร์ฟเวอร์อื่น ซึ่งทั้งช้า, แพง และเสี่ยงต่อความปลอดภัย
Snowpark คือสะพานที่เข้ามาแก้ปัญหานี้ มันอนุญาตให้นักพัฒนาและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเขียนโค้ดภาษาที่พวกเขาถนัด (อย่าง Python, Java, Scala) และรันโค้ดนั้น ภายใน Snowflake ได้โดยตรง โดยข้อมูลไม่ต้องเคลื่อนย้ายไปไหน
Snowpark Container Services (SPCS): ไฮไลท์ที่แท้จริง
ถ้า Snowpark คือสะพาน SPCS ก็คือการสร้าง "สนามบิน" ขนาดยักษ์บน Snowflake เลยทีเดียว นี่คือการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญที่สุด เพราะ SPCS อนุญาตให้นักพัฒนาสามารถนำ แอปพลิเคชันใด ๆ ก็ตาม ที่ถูกแพ็กเกจในรูปแบบของคอนเทนเนอร์ (Container) มาทำงานบน Snowflake ได้
นี่หมายความว่า Snowflake ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การรันโค้ดอีกต่อไป แต่สามารถรัน:
ฐานข้อมูลเวกเตอร์ (Vector Database) สำหรับงาน AI
เว็บเซิร์ฟเวอร์ หรือ API
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ที่ต้องใช้ GPU
ซอฟต์แวร์เฉพาะทางจากบริษัทอื่น ๆ
เรามองว่านี่คือการยกระดับ Snowflake จาก "แพลตฟอร์มข้อมูล" ไปสู่ "แพลตฟอร์มแอปพลิเคชัน" อย่างเต็มตัว มันคือการประกาศตัวเป็นคู่แข่งกับผู้ให้บริการคลาวด์โดยตรง ในการเป็น "ระบบปฏิบัติการ" สำหรับข้อมูลและ AI
Snowflake Cortex: AI ที่ใช้งานง่ายเหมือนเขียน SQL
ในขณะที่ SPCS มุ่งเป้าไปที่นักพัฒนาสายเทคนิค Cortex คือบริการ AI ที่มุ่งเป้ามาที่ผู้ใช้ทั่วไปและนักวิเคราะห์
เป้าหมายของ Cortex คือการทำให้ AI ที่ซับซ้อนกลายเป็นเรื่องง่าย แค่เรียกใช้ผ่านคำสั่ง SQL ธรรมดา ๆ
อย่างเช่น:
SUMMARIZE(ข้อความ): สรุปเอกสารยาว ๆTRANSLATE(ข้อความ, 'th'): แปลภาษาSENTIMENT(ข้อความ): วิเคราะห์ความรู้สึก (บวก/ลบ)
นอกจากนี้ยังมี Cortex Analyst ที่ให้เรา "แชท" กับข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติ (เช่น "ยอดขายไตรมาสที่แล้วเทียบกับปีก่อนเป็นยังไง") และ Cortex Agents ที่เป็น AI อัจฉริยะ สามารถวางแผนและทำงานซับซ้อนหลายขั้นตอนให้เราได้โดยอัตโนมัติ
ผลกระทบที่มากกว่าเทคโนโลยี: การสร้าง "เศรษฐกิจข้อมูล" (Data Economy)
การเปลี่ยนแปลงทั้งหมดนี้ไม่ได้ส่งผลแค่ในแง่เทคนิค แต่กำลังสร้างผลกระทบเชิงธุรกิจอย่างมหาศาล
หนึ่งในนั้นคือ Secure Data Sharing (การแบ่งปันข้อมูลที่ปลอดภัย) ซึ่งทำให้เกิดสิ่งที่เรียกว่า Data Clean Rooms ลองนึกภาพว่า บริษัท A (เช่น ธนาคาร) และบริษัท B (เช่น แพลตฟอร์มค้าปลีก) อยากวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าร่วมกันเพื่อหาแคมเปญการตลาดใหม่ ๆ แต่ต่างฝ่ายต่างก็ไม่อยากเปิดเผยข้อมูลดิบของลูกค้าให้กันและกัน Data Clean Room ของ Snowflake คือ "ห้องนิรภัย" ที่ให้ทั้งสองฝ่ายส่งข้อมูลเข้ามา แล้วทำการวิเคราะห์ร่วมกัน โดยได้ผลลัพธ์ออกไป แต่ไม่มีใครเห็นข้อมูลดิบของอีกฝ่ายเลย นี่คือการปลดล็อกความร่วมมือทางธุรกิจรูปแบบใหม่ที่เคยเป็นไปไม่ได้
และที่สำคัญที่สุดคือ Snowflake Marketplace ที่กำลังสร้าง "เศรษฐกิจข้อมูล" (Data Economy) ขึ้นมาจริง ๆ องค์กรที่มีข้อมูลอันมีค่า (เช่น ข้อมูลสภาพอากาศ, ข้อมูลการเงิน, ข้อมูลพฤติกรรมผู้บริโภค) สามารถนำข้อมูลนั้นมา "ขาย" หรือ "แบ่งปัน" ในตลาดกลางนี้ เปลี่ยนสถานะของข้อมูลจากที่เคยเป็น "ศูนย์ต้นทุน" (Cost Center) ให้กลายเป็น "สินทรัพย์ที่สร้างรายได้" (Revenue Stream) ได้อย่างแท้จริง
คำศัพท์เฉพาะทางเพิ่มเติม
เพื่อให้เราเข้าใจภาพรวมได้ชัดเจนขึ้น นี่คือคำศัพท์สำคัญบางคำที่ควรรู้:
Data Warehouse (คลังข้อมูล): ระบบที่ถูกออกแบบมาเพื่อเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจน (เช่น ตาราง Excel, ฐานข้อมูล) เหมาะสำหรับงานวิเคราะห์และทำรายงาน Business Intelligence (BI)
Data Lake (ทะเลสาบข้อมูล): ระบบที่เก็บข้อมูลทุกรูปแบบ ไม่ว่าจะมีโครงสร้างหรือไม่ (เช่น ไฟล์ดิบ, Log, PDF, รูปภาพ, วิดีโอ) มีความยืดหยุ่นสูง แต่ก็ซับซ้อนในการนำไปใช้งาน
Lakehouse (เลคเฮาส์): แนวคิดของ Databricks ที่พยายามรวมข้อดีของ Data Warehouse (ความเร็ว, การจัดการง่าย) และ Data Lake (ความยืดหยุ่น, รองรับทุกข้อมูล) เข้าไว้ด้วยกัน
Compute vs. Storage (หน่วยประมวลผล vs. หน่วยจัดเก็บ): แนวคิดหลักของ Snowflake ที่แยก 2 ส่วนนี้ออกจากกัน เทียบได้กับการแยก "ห้องครัว" (Compute) ออกจาก "ห้องเก็บวัตถุดิบ" (Storage) ทำให้ขยายขนาดส่วนใดส่วนหนึ่งได้อย่างอิสระ
Net Revenue Retention (NRR): ตัวชี้วัดสำคัญสำหรับธุรกิจแบบ SaaS (Software-as-a-Service) ว่าสามารถสร้างรายได้เพิ่มขึ้นจาก "ลูกค้ากลุ่มเดิม" ได้มากแค่ไหน ค่าที่สูงกว่า 100% (เช่น 125%) หมายความว่า ฐานลูกค้าเดิมมีการใช้จ่ายเพิ่มขึ้น 25% ในปีถัดมา ซึ่งบ่งชี้ถึงความพึงพอใจและความผูกพันกับผลิตภัณฑ์สูงมาก
Container (คอนเทนเนอร์): เปรียบเหมือน "กล่อง" มาตรฐานที่ใช้แพ็กแอปพลิเคชันและทุกสิ่งที่จำเป็นต้องใช้ในการรันแอปฯ นั้นไว้ด้วยกัน ทำให้สามารถย้าย "กล่อง" นี้ไปรันที่ไหนก็ได้ (เช่น บนเครื่องนักพัฒนา, บนคลาวด์, หรือใน Snowpark Container Services) โดยทำงานได้เหมือนกันทุกที่
บทวิเคราะห์จาก Insiderly
การเดินทางของ Snowflake จากผู้ท้าชิงในตลาด Data Warehouse สู่การเป็นผู้เล่นหลักในสมรภูมิ AI Data Cloud นั้นน่าทึ่งและเต็มไปด้วยการวางกลยุทธ์ที่เฉียบแหลม
จุดเริ่มต้นที่ถูกต้อง: สถาปัตยกรรมที่แยก Compute และ Storage คือความอัจฉริยะขั้นแรก มันไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค แต่เป็นรากฐานที่ทำให้โมเดลธุรกิจแบบ "Land-and-Expand" ทำงานได้ผลดี สร้างวงจรการเติบโตที่แข็งแกร่งซึ่งขับเคลื่อนด้วย NRR ที่สูงลิ่ว
สงครามสองด้าน: สมรภูมิที่แท้จริงตอนนี้คือการปะทะกันระหว่าง Snowflake และ Databricks นี่คือการแข่งขันเพื่อเป็น "แพลตฟอร์มเดียว" สำหรับข้อมูลทั้งหมดขององค์กร (ทั้ง BI และ AI) Snowflake กำลังเร่งดึงดูดนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วย Snowpark และ SPCS ในขณะที่ Databricks ก็กำลังรุกคืบเข้าสู่พื้นที่ของ BI และ SQL ใครที่สามารถสร้างสะพานเชื่อมสองโลกนี้ได้สำเร็จก่อน จะเป็นผู้กุมความได้เปรียบมหาศาล
SPCS คือไพ่ตาย: เรามองว่า Snowpark Container Services (SPCS) คือการเคลื่อนไหวที่เปลี่ยนเกมมากที่สุด มันยกระดับ Snowflake จาก "สถานที่เก็บข้อมูล" ให้กลายเป็น "ระบบปฏิบัติการสำหรับข้อมูล" (Data Operating System) นี่คือการเปิดประตูสู่อนาคตที่แอปพลิเคชัน AI อัจฉริยะจะถูกสร้างและรันอยู่ ข้างใน แพลตฟอร์มข้อมูล ไม่ใช่ ข้างนอกเหมือนในอดีต
AI ที่จับต้องได้: สำหรับภาคธุรกิจ นี่หมายความว่า AI จะไม่ใช่อีกต่อไปที่เป็นโครงการพิเศษที่แยกส่วนและซับซ้อน แต่กำลังจะกลายเป็น "ฟีเจอร์" ที่ฝังมากับแพลตฟอร์มข้อมูลที่ใช้อยู่ทุกวัน Cortex กำลังทำให้พลังของ AI อยู่ในมือนักวิเคราะห์ทั่วไป ไม่ใช่แค่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ผลกระทบต่อเรา: เส้นแบ่งระหว่าง "ข้อมูล" และ "แอปพลิเคชัน" กำลังจะเลือนหายไป การที่ Snowflake สามารถปลดล็อกข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (เช่น PDF, อีเมล) มาวิเคราะห์ร่วมกับข้อมูลมีโครงสร้างได้ด้วย AI หมายความว่า องค์กรจะเข้าใจเราในฐานะลูกค้าได้ลึกซึ้งขึ้นอย่างก้าวกระโดด นำไปสู่การบริการที่เฉพาะบุคคลมากขึ้น แต่ในขณะเดียวกัน ก็เป็นการเปิดพรมแดนใหม่ด้านการกำกับดูแลข้อมูล (Data Governance) ที่ท้าทายอย่างยิ่ง
แหล่งอ้างอิง (reference sources)
Snowflake Business Model - How Snowflake Makes Money? - Business Model Analyst, accessed October 27, 2025, https://businessmodelanalyst.com/snowflake-business-model/
What Is Snowflake? A Beginner-Friendly Guide - CloudZero, accessed October 27, 2025, https://www.cloudzero.com/blog/what-is-snowflake/
What is the Snowflake Data Platform? - SnapLogic, accessed October 27, 2025, https://www.snaplogic.com/blog/snowflake-data-platform
Snowflake Vs. Databricks: Which Data Cloud Platform Should You Use Now? - CloudZero, accessed October 27, 2025, https://www.cloudzero.com/blog/snowflake-vs-databricks/
Google big query vs Redshift vs snowflakes - GeeksforGeeks, accessed October 27, 2025, https://www.geeksforgeeks.org/cloud-computing/google-big-query-vs-redshift-vs-snowflakes/
Key Snowflake Use Cases Showcasing the Power of its Cloud-Native Design, accessed October 27, 2025, https://www.beyondkey.com/blog/snowflake-use-cases/
What is Snowflake Database? How it Works + Use Cases - Vendr, accessed October 27, 2025, https://www.vendr.com/blog/what-is-snowflake
The Top Use Cases of Snowflake: Things You Need to Know - Triade LLC, accessed October 27, 2025, https://triade.io/the-top-use-cases-of-snowflake/
Snowflake vs. Databricks: 2025 Complete Cost & Performance Comparison - Keebo, accessed October 27, 2025, https://keebo.ai/2025/03/07/snowflake-vs-databricks/
Snowflake vs Redshift vs BigQuery - Taazaa, accessed October 27, 2025, https://www.taazaa.com/snowflake-redshift-bigquery/