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Snowflake : le data warehousing version cloud

Outils et Technologies

Dans un monde de plus en plus numérique, les entreprises doivent faire face à des volumes de données de plus en plus importants, provenant de diverses sources telles que les médias sociaux, les appareils connectés et les transactions en ligne. Pour gérer efficacement ces données, il est essentiel d’avoir une solution d’entreposage de données fiable, sécurisée et évolutive. C’est là qu’intervient Snowflake, une solution de gestion de données en cloud. Dans cet article, nous allons explorer ce qu’est Snowflake, ses fonctionnalités clés, ainsi qu’un exemple d’utilisation dans le domaine de l’e-commerce. Nous examinerons également les coûts de l’outil, ainsi que les solutions alternatives disponibles pour les entreprises qui cherchent à gérer efficacement leurs données en ligne.

Snowflake : une plateforme de Data Warehousing en cloud

Qu’est-ce la solution Snowflake ?

Snowflake est une solution de gestion de données en cloud qui permet aux entreprises de stocker, gérer et analyser de grandes quantités de données provenant de diverses sources et ce, depuis n’importe où, via une connexion Internet. Lancée en 2014, Snowflake est rapidement devenue populaire en raison de ses fonctionnalités avancées et de sa facilité d’utilisation.

Cette plateforme de data warehousing utilise une architecture de traitement de données moderne et évolutive, basée sur le cloud, qui permet de gérer les données de manière rapide, flexible et rentable. Elle est compatible avec tous les principaux fournisseurs de cloud publics, tels qu’Amazon Web Services, Google Cloud Platform et Microsoft Azure, ce qui offre une grande flexibilité et une intégration aisée avec les environnements cloud existants.


Les fonctionnalités de Snowflake

Snowflake offre un large éventail de fonctionnalités pour répondre aux besoins des entreprises en matière de gestion et d’analyse de données. Parmi les principales fonctionnalités, on peut citer :

  • Stockage de données : Snowflake offre une capacité de stockage illimitée pour les données structurées et semi-structurées, ce qui permet aux entreprises de stocker des données de manière évolutive sans avoir à gérer leur propre infrastructure.
  • Traitement de données : Snowflake utilise une architecture de traitement de données moderne basée sur le cloud qui permet aux entreprises d’exécuter des requêtes SQL complexes en temps réel et de traiter des données de manière parallèle à grande échelle.
  • Sécurité : Snowflake offre une sécurité de niveau entreprise pour les données stockées, y compris le chiffrement des données en transit et au repos, ainsi que des politiques de sécurité avancées pour les accès aux données.
  • Intégration : Snowflake peut être facilement intégré avec d’autres outils de business intelligence, de visualisation de données et d’analyse de données, tels que Tableau, PowerBI et Looker.

 

Snowflake au service du e-commerce

Snowflake peut être utilisé dans de nombreux cas d’usage, notamment pour l’analyse de données, le machine learning, la BI (Business Intelligence), la gestion de la supply chain, etc.

Par exemple, une entreprise de vente en ligne peut utiliser Snowflake pour stocker et analyser les données de ses clients (historique d’achat, préférences, etc.) afin d’optimiser ses offres et sa stratégie de marketing. Les données peuvent être facilement accessibles et traitées en temps réel pour fournir des informations pertinentes et actualisées.

Prenons l’exemple de l’entreprise de vente en ligne « Y », qui propose une large gamme de produits sur son site web et qui souhaite améliorer son expérience client en personnalisant ses offres en fonction de l’historique d’achat et des préférences de ses clients.

Pour cela, l’entreprise Y utilise Snowflake pour stocker toutes les données relatives à ses clients, y compris les informations d’achat, les préférences de produit, les évaluations de produit, etc. Ces données sont stockées dans un entrepôt de données centralisé et sécurisé, accessible depuis n’importe où via une connexion Internet.

Ensuite, l’entreprise Y utilise des outils de Business Intelligence pour extraire, analyser et visualiser ces données. Grâce à Snowflake, les requêtes SQL complexes peuvent être facilement exécutées en temps réel pour fournir des informations pertinentes sur les clients et leurs habitudes d’achat.

Enfin, l’entreprise Y utilise ces données pour personnaliser ses offres et ses campagnes marketing. Par exemple, un client qui a acheté des vêtements pour enfants sera plus susceptible de recevoir des offres et des recommandations de produits pour enfants à l’avenir. Les offres et les recommandations sont calculées en temps réel en utilisant les données stockées dans Snowflake.

En utilisant Snowflake, l’entreprise Y peut ainsi offrir une expérience client personnalisée et améliorer la fidélité de ses clients en leur proposant des offres pertinentes et en répondant à leurs besoins spécifiques.

Adopter Snowflake oui, mais à quel prix ?

Combien ça coûte ?

Le coût de la solution Snowflake dépend de plusieurs facteurs, tels que :

  • la quantité de données stockées,
  • la fréquence des requêtes
  • et le nombre d’utilisateurs.

Snowflake propose des options de tarification pay-per-use et pre-paid, ainsi que des forfaits personnalisés pour les entreprises qui ont des besoins spécifiques.

Voici un aperçu des coûts associés à l’utilisation de Snowflake :

  • Stockage : Les tarifs de stockage de Snowflake sont basés sur la quantité de données stockées et sont facturés mensuellement. Le coût commence à environ 23 $ par téraoctet par mois, mais peut varier en fonction de la région et du fournisseur de cloud choisi.
  • Traitement : Les tarifs de traitement de Snowflake sont basés sur la quantité de données traitées et sont facturés à l’utilisation. Le coût commence à environ 5 $ par téraoctet traité, mais peut varier en fonction de la complexité des requêtes et de la quantité de données traitées.
  • Utilisateurs : Snowflake facture également les utilisateurs en fonction du nombre de personnes qui accèdent à la solution. Les tarifs varient en fonction du niveau d’accès et des fonctionnalités utilisées.

Il est important de noter que les coûts réels de l’utilisation de Snowflake dépendront des besoins spécifiques de chaque entreprise et peuvent varier considérablement. Snowflake propose également une période d’essai gratuite pour permettre aux entreprises de tester la solution avant de s’engager financièrement.

En somme, le coût de la solution Snowflake peut être personnalisé en fonction des besoins spécifiques de chaque entreprise, offrant ainsi une grande flexibilité en matière de tarification. Les coûts réels dépendront de facteurs tels que la quantité de données stockées et traitées, le nombre d’utilisateurs et la complexité des requêtes.

Les solutions alternatives à Snowflake

Il existe plusieurs solutions alternatives à Snowflake, notamment Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure Synapse Analytics, etc. Ces solutions offrent des fonctionnalités similaires, mais avec des différences de prix, de performances, de fonctionnalités et de flexibilité. Il est donc important de comparer les différentes options pour trouver celle qui convient le mieux aux besoins de l’entreprise.

  1. Amazon Redshift : Amazon Redshift est une solution de data warehouse gérée par Amazon Web Services (AWS) qui permet aux entreprises de stocker et d’analyser de grandes quantités de données à l’aide d’outils de business intelligence et d’analyse de données. Il offre une évolutivité élevée, une sécurité renforcée et des performances de requête rapides.
  2. Google BigQuery : Google BigQuery est une solution de data warehouse gérée par Google Cloud Platform qui permet aux entreprises de stocker et d’analyser des données en temps réel. Il offre une grande flexibilité et une évolutivité élevée, ainsi que des outils avancés d’analyse de données tels que la visualisation en temps réel et l’exploration de données.
  3. Microsoft Azure Synapse Analytics : Microsoft Azure Synapse Analytics est une solution de data warehouse gérée par Microsoft Azure qui permet aux entreprises de stocker et d’analyser de grandes quantités de données. Il offre des fonctionnalités avancées telles que l’intégration étroite avec Power BI et Azure Machine Learning, ainsi que des outils d’analyse de données en temps réel.
  4. Oracle Autonomous Data Warehouse : Oracle Autonomous Data Warehouse est une solution de data warehouse gérée par Oracle qui permet aux entreprises de stocker et d’analyser de grandes quantités de données. Il offre une évolutivité élevée, une sécurité renforcée et des performances de requête rapides, ainsi que des outils d’analyse de données tels que l’apprentissage automatique et la visualisation de données.

En conclusion, Snowflake est une solution de data warehousing dans le cloud offrant de nombreuses fonctionnalités avancées pour stocker, gérer et analyser les données. Bien qu’il y ait des alternatives sur le marché, Snowflake est une solution innovante et populaire qui peut offrir une valeur ajoutée à de nombreuses entreprises.

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