要解决这个问题，你可以使用Python编程语言编写一个脚本来处理数据加载过程。以下是一个示例代码，它演示了从Redshift加载数据到TGT Snowflake DB时如何处理部分数据。

import psycopg2
import snowflake.connector

# 从Redshift读取数据
def read_data_from_redshift():
    conn_redshift = psycopg2.connect(
        host='redshift_host',
        port='redshift_port',
        database='redshift_db',
        user='redshift_user',
        password='redshift_password'
    )
    cursor_redshift = conn_redshift.cursor()
    
    # 执行SQL查询语句来获取需要加载的数据
    cursor_redshift.execute('SELECT * FROM redshift_table')
    data = cursor_redshift.fetchall()
    
    cursor_redshift.close()
    conn_redshift.close()
    
    return data

# 将数据加载到Snowflake DB
def load_data_to_snowflake(data):
    conn_snowflake = snowflake.connector.connect(
        user='snowflake_user',
        password='snowflake_password',
        account='snowflake_account',
        warehouse='snowflake_warehouse',
        database='snowflake_db',
        schema='snowflake_schema'
    )
    cursor_snowflake = conn_snowflake.cursor()
    
    # 处理部分数据加载到Snowflake DB
    for row in data:
        # 判断某个条件，如果满足则跳过该条记录
        if condition:
            continue
        
        # 执行插入操作将数据加载到Snowflake DB
        cursor_snowflake.execute('INSERT INTO snowflake_table VALUES (%s, %s, %s)', row)
    
    conn_snowflake.commit()
    
    cursor_snowflake.close()
    conn_snowflake.close()

# 主函数
def main():
    # 从Redshift读取数据
    data = read_data_from_redshift()
    
    # 将数据加载到Snowflake DB
    load_data_to_snowflake(data)

# 执行主函数
if __name__ == '__main__':
    main()

在以上示例代码中，你需要根据实际情况替换相应的连接信息，如Redshift和Snowflake的主机名、端口、数据库名、用户名、密码等。你还需要编写适当的SQL查询语句来选择需要加载的数据，并根据条件判断是否跳过某条记录。

这个示例代码将数据从Redshift读取到一个列表中，然后通过迭代该列表，将数据插入到Snowflake DB中的目标表中。你可以根据自己的需求进一步修改代码，以满足实际情况。