Les organisations ont de plus en plus besoin de plateformes de données capables de prendre en charge l'analytique, l'ingénierie des données, l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et le partage de données sans maintenir une infrastructure distincte pour chaque charge de travail. Snowflake a construit sa plateforme autour de ce modèle élargi, en la positionnant comme un AI Data Cloud qui associe stockage des données, traitement, analytique, gouvernance, collaboration et capacités d'IA.

Snowflake fournit un environnement entièrement géré dans lequel les organisations peuvent rassembler des informations structurées, semi-structurées et non structurées. Son architecture sépare le stockage et le calcul, ce qui permet aux organisations d'adapter leurs charges de travail analytiques à la demande.

La plateforme s'est également étendue au-delà de l'entrepôt de données cloud traditionnel. Ses capacités actuelles comprennent l'analytique interactive, les charges de travail de type lakehouse, l'IA conversationnelle, l'apprentissage automatique, les applications de données, le partage de données et la prise en charge de formats de tables ouverts comme Apache Iceberg.

Qu'est-ce que Snowflake ?

Snowflake fonctionne comme « une plateforme de données basée sur le cloud, conçue pour offrir un environnement centralisé de stockage, de traitement, d'analyse et de partage des données ».

La plateforme prend en charge de multiples types de données et de charges de travail, notamment l'analytique SQL traditionnelle, l'ingénierie des données, la science des données, l'apprentissage automatique, la business intelligence et les applications d'IA. Snowflake fonctionne sur les principaux environnements cloud et est fourni sous forme de service géré, ce qui réduit la nécessité pour les organisations de maintenir elles-mêmes l'infrastructure de base de données sous-jacente.

Plutôt que de fonctionner uniquement comme un entrepôt de données, Snowflake se positionne de plus en plus comme une plateforme plus large de données et d'IA.

Principales fonctionnalités du Snowflake Data Cloud

Stockage et traitement des données dans le cloud

Snowflake sépare le stockage des données des ressources de calcul. Les organisations peuvent stocker leurs informations de manière centralisée tout en créant des ressources de calcul indépendantes pour différentes charges de travail.

Cette architecture permet aux équipes d'adapter le traitement aux besoins de chaque charge de travail. Par exemple, une organisation peut prendre en charge séparément des charges de travail d'analytique, de reporting, d'ingénierie des données et de science des données sans nécessairement obliger chaque processus à se disputer les mêmes ressources de calcul.

Snowflake gère également automatiquement de nombreuses tâches d'infrastructure associées à une plateforme de données traditionnelle, notamment le provisionnement de l'infrastructure, la maintenance logicielle et la mise à l'échelle.

Données structurées, semi-structurées et non structurées

Snowflake prend en charge les données structurées et semi-structurées, ainsi que des charges de travail plus récentes impliquant des informations non structurées.

Les organisations peuvent travailler avec des formats comme JSON et d'autres données semi-structurées tout en intégrant des documents, des images et d'autres fichiers à leurs workflows d'IA et d'analyse.

Cette prise en charge élargie des données permet aux organisations d'utiliser un environnement commun plutôt que de maintenir des systèmes entièrement distincts pour chaque type d'information.

Calcul élastique

Snowflake utilise des entrepôts virtuels et d'autres services de calcul pour traiter les charges de travail.

Différentes tailles d'entrepôts peuvent être utilisées selon les besoins des charges de travail, et les organisations peuvent suspendre le calcul lorsqu'il n'est pas nécessaire. Le modèle de consommation de Snowflake mesure le calcul en crédits, ce qui permet aux clients d'ajuster l'utilisation des ressources en fonction de la demande.

Ce modèle peut être utile aux organisations dont les charges de travail varient, mais un suivi attentif est important, car la consommation de calcul a une incidence directe sur les coûts.

Snowflake pour l'analytique

L'analytique est l'une des charges de travail centrales de Snowflake.

La plateforme prend en charge l'analyse fondée sur SQL, les requêtes interactives, les tableaux de bord, le reporting, l'analytique avancée et l'exploration des données. L'offre analytique actuelle de Snowflake comprend également des capacités spécialement conçues pour les charges de travail à forte concurrence et à faible latence grâce aux Interactive Tables et aux Interactive Warehouses.

Les organisations peuvent utiliser Snowflake comme socle analytique sous-jacent à leurs outils de business intelligence tout en conservant des données centralisées et gouvernées.

Business intelligence

Snowflake peut servir de socle de données pour les plateformes de BI et les applications analytiques.

Les organisations peuvent connecter des outils de visualisation et de reporting à Snowflake, ce qui permet aux analystes et aux utilisateurs métier de travailler avec des données centralisées. Snowflake fournit également des capacités natives comme les worksheets, les notebooks et d'autres interfaces permettant d'explorer les informations.

Cette architecture permet aux entreprises de séparer le socle de stockage et d'analyse de la couche de visualisation lorsque cela convient à leur environnement technologique.

Snowflake Horizon et gouvernance des données

La gouvernance prend de plus en plus d'importance à mesure que les organisations regroupent davantage de données et de charges de travail d'IA sur une plateforme unique.

Snowflake Horizon propose des contrôles d'accès basés sur les rôles et une gestion de la conformité, notamment le balisage des objets, les politiques de masquage, le lignage et d'autres contrôles permettant de gérer l'accès aux données et la conformité.

Snowflake propose également un catalogue permettant de découvrir et de gouverner les informations dans l'ensemble des environnements de données.

Ces capacités peuvent aider les organisations à établir des politiques cohérentes tout en permettant à différents services d'utiliser des données partagées pour l'analytique et l'IA.

Snowflake et l'IA

Snowflake a considérablement étendu sa plateforme à l'intelligence artificielle.

La plateforme comprend Cortex AI pour l'analyse multimodale, qui offre des capacités d'analyse de textes, d'images et d'autres informations multimodales et donne accès à de grands modèles de langage via SQL et des API. Les organisations peuvent également créer des applications et des agents d'IA tout en conservant les données dans l'environnement de sécurité de Snowflake.

Snowflake propose aussi des capacités orientées IA pour les utilisateurs métier. Sa plateforme actuelle comprend Snowflake Intelligence, conçu pour offrir des interactions conversationnelles et contextuelles avec les données de l'entreprise, étendant ainsi les fonctionnalités aux utilisateurs métier au-delà du personnel technique.

Ces capacités font évoluer Snowflake d'une plateforme utilisée principalement par les ingénieurs de données et les analystes vers un environnement plus large où les utilisateurs métier peuvent interagir avec les informations de l'organisation grâce à l'IA.

Apprentissage automatique et science des données avec Snowflake

Snowflake prend en charge les workflows d'apprentissage automatique grâce à Snowpark, Snowpark ML et aux capacités de science des données associées.

Snowpark permet aux développeurs et aux data scientists de travailler avec des langages comme Python tout en traitant les données au sein de Snowflake. Snowpark ML fournit des outils pour développer et déployer des modèles d'apprentissage automatique tout en conservant les données dans le périmètre de gouvernance de la plateforme.

Ces capacités peuvent répondre à des cas d'usage tels que la prévision, la classification, l'analyse client, la détection d'anomalies et d'autres applications prédictives.

La stratégie actuelle d'AI Data Cloud de Snowflake comprend également des capacités de science des données fondées sur des agents, conçues pour assister les utilisateurs techniques dans leurs workflows d'analyse et d'apprentissage automatique.

Snowflake et Apache Iceberg

Snowflake prend de plus en plus en charge les architectures de données ouvertes grâce à Apache Iceberg.

Les organisations peuvent utiliser Snowflake avec des tables Iceberg et d'autres formats de tables ouverts, ce qui permet aux données de rester interopérables avec de multiples moteurs et environnements analytiques. Snowflake a également étendu sa prise en charge des moteurs externes et de l'accès gouverné aux données Iceberg.

Cette approche peut être utile aux organisations qui souhaitent bénéficier des capacités d'analytique gérée et de gouvernance de Snowflake tout en conservant une meilleure interopérabilité dans l'ensemble de leur écosystème de données.

Partage de données et Marketplace

Snowflake offre des capacités de partage de données entre organisations sans recourir aux transferts traditionnels de fichiers.

La Snowflake Marketplace permet aux clients de découvrir des produits et services de données tiers et d'y accéder. Snowflake prend également en charge les Native Apps, qui peuvent exécuter du code applicatif dans l'environnement Snowflake d'un client tout en laissant les données du client en place.

Ces capacités peuvent favoriser l'enrichissement des données externes, la collaboration entre organisations et les applications construites autour d'informations métier partagées.

Snowflake pour les différentes fonctions de l'entreprise

  • Finance : les équipes financières peuvent utiliser Snowflake comme socle centralisé pour le reporting financier, les prévisions, l'analyse de la performance et les jeux de données liés aux risques.
  • Marketing : les équipes marketing peuvent combiner les données clients, de campagnes, publicitaires et comportementales pour la segmentation et l'analyse des performances.
  • Ventes : les équipes commerciales peuvent utiliser des informations centralisées sur les clients et le chiffre d'affaires pour analyser les pipelines, les comptes, les territoires et les performances.
  • Opérations : les équipes opérationnelles peuvent analyser de grands volumes de données opérationnelles, suivre les performances et créer des modèles prédictifs.
  • Science des données : les data scientists peuvent utiliser Snowpark et les capacités d'apprentissage automatique pour développer des modèles prédictifs sans déplacer les données vers un environnement distinct.

Tarifs de Snowflake

Snowflake applique un modèle de tarification à la consommation plutôt qu'un abonnement fixe unique à la plateforme. Les clients paient principalement le calcul, le stockage et les transferts de données applicables, l'utilisation du calcul étant mesurée en crédits.

Snowflake propose actuellement plusieurs éditions, dont Standard, Enterprise, Business Critical et Virtual Private Snowflake. Les éditions supérieures ajoutent des capacités comme le calcul multi-cluster, une gouvernance plus fine, la connectivité privée et des fonctionnalités supplémentaires de sécurité ou d'isolation.

Le stockage est facturé en fonction du volume de données compressées stockées, tandis que les coûts de calcul dépendent des ressources consommées par les charges de travail.

Comme la consommation varie considérablement selon les charges de travail, les organisations doivent évaluer les volumes de requêtes attendus, la taille des entrepôts, les besoins de stockage, les mouvements de données et l'utilisation de l'IA lors de l'estimation du coût total.

Comment les entreprises évaluent Snowflake

Les organisations qui envisagent Snowflake peuvent examiner plusieurs domaines :

  • Architecture des données : déterminer quelles bases de données, applications, fichiers et sources externes doivent être regroupés.
  • Analytique : évaluer les performances SQL, l'intégration avec la BI, les charges de travail interactives et les besoins de reporting.
  • IA et ML : prendre en compte les besoins liés à Cortex, à Snowpark ML, aux agents d'IA et à l'analyse multimodale.
  • Gouvernance : examiner les contrôles d'accès, le masquage, le lignage, le catalogage et les exigences de conformité.
  • Données ouvertes : déterminer si Apache Iceberg ou l'interopérabilité multi-moteurs est importante.
  • Partage de données : prendre en compte les besoins en produits de données externes, en collaboration et en Native Apps.
  • Maîtrise des coûts : modéliser la consommation de calcul, de stockage, de transfert et de services serverless pour les charges de travail prévues.
  • Évolutivité : évaluer les volumes de données, les utilisateurs, la concurrence et les charges de travail analytiques futurs.

Conclusion

Snowflake est passé d'un entrepôt de données cloud à un AI Data Cloud plus large qui prend en charge l'analytique, l'ingénierie des données, l'apprentissage automatique, les applications, le partage de données et l'intelligence artificielle.

La séparation du stockage et du calcul, l'infrastructure gérée, les capacités de gouvernance et la prise en charge de multiples types de données constituent une base solide pour les grands environnements analytiques. Les capacités plus récentes liées à Cortex AI, à Snowflake Intelligence, à l'analytique interactive et à Apache Iceberg étendent davantage la plateforme à l'IA et aux architectures de données ouvertes.

Pour les organisations qui évaluent Snowflake, les critères les plus importants sont l'architecture des données, les besoins analytiques, la gouvernance, les charges de travail d'IA, l'interopérabilité, l'évolutivité et les coûts liés à la consommation.

Références