La plateforme de données dans le Cloud

Snowflake est une plateforme permettant de rassembler des données de tout genre (données structurées provenant de base de données par exemple, non structurées comme des documents, …) le tout étant entièrement géré dans le Cloud. Elle est conçue pour permettre aux organisations de consolider, analyser et partager des ensembles de données de toute taille. Grâce à son architecture unique, Snowflake offre une performance, une flexibilité et une simplicité inégalée! Dans les projets digitaux, la vitesse à laquelle l’intégration et l’analyse se font est un point majeur pour l’efficacité des solutions mises en place et pour la prise de décision.

Snowflake est donc une plateforme de données avancée proposant une solution de stockage, de traitement et d’analyse des données plus rapide et plus facile à utiliser mais aussi beaucoup plus flexible que les offres traditionnelles.

Voici quelques-unes de ses caractéristiques techniques notables :

Architecture native du Cloud : Snowflake est conçu pour des plateformes Cloud comme AWS, Azure et Google Cloud. En bénéficiant du Cloud, Snowflake bénéficie d’une puissance adaptable tout en réduisant les coûts et la complexité associée à la gestion des infrastructures de données.
Élasticité : l’utilisation, et donc le coût des ressources utilisées, est proportionnelle à l’usage.
Sécurité, gouvernance et protection des données : Snowflake offre tous les moyens techniques nécessaires notamment en termes d’authentification avancée.
Isolation des données : Snowflake permet l’isolation des données en offrant différents outils pour la garantir.
Interrogation des données : Snowflake, avec son support SQL standard et ses fonctions « Window » (groupe de plusieurs lignes ayant une logique entre elles), offre une grande flexibilité pour interroger les données. Les sous-requêtes et les jointures permettent des analyses plus complexes, tandis que les résultats de requête persistants améliorent les performances en réutilisant les résultats des requêtes précédentes.
Fonctions analytiques : Snowflake prend en charge entre autres les fonctions d’agrégation statistique et les agrégats analytiques. Snowflake offre ainsi une variété de fonctions analytiques (Window functions). Ces fonctions « Window » peuvent être utilisées pour effectuer des analyses complexes et obtenir des informations détaillées à partir des données.

Snowflake pour les directions

Snowflake offre aux directions générales et métiers (finances, RH, logistique, …) une vision unifiée des données de l’entreprise. Grâce à sa capacité à traiter des volumes massifs de données structurées et non structurées, les décideurs peuvent obtenir des insights en temps réel pour prendre des décisions éclairées.

Snowflake permet par exemple :

Aux équipes marketing et commerciales d’analyser les données des clients pour mieux comprendre leurs attentes et préférences.
Aux directions financières de s’appuyer sur l’infrastructure mise en place pour analyser les ratios, fonds de roulement, coûts et performances.
Aux directions RH de bénéficier de Snowflake pour analyser les tendances en matière de recrutement, de satisfaction des employés et d’autres métriques clés.

Snowflake permet ainsi d’optimiser les stratégies de recrutement, de formation et de rétention des collaborateurs.

Architecture de Snowflake

L’architecture de Snowflake repose sur trois couches principales, chacune ayant un rôle unique dans le traitement et la gestion des données. Voici un aperçu de chaque couche :

1. Stockage de Données : Snowflake utilise une couche de stockage centralisée pour conserver les données sous forme de micro-partitions compressées et organisées. Ce stockage est optimisé pour les performances et permet aux utilisateurs de stocker d’énormes volumes de données sans sacrifier l’efficacité.

2. Calcul (Compute) : Snowflake offre des entrepôts de calcul dédiés et indépendants, permettant aux utilisateurs d’exécuter plusieurs charges de travail simultanément sans que cela n’affecte les performances des autres. Cette isolation entre le stockage et le calcul offre une flexibilité unique en termes de mise à l’échelle et de gestion des coûts.

3. Services Cloud : La couche de services gère les opérations globales de Snowflake, y compris l’authentification, le partage sécurisé des données, et la gestion des métadonnées. Elle permet aussi l’intégration des fonctionnalités avancées comme la mise à l’échelle automatique et la gestion des transactions.

Principales fonctionnalités de Snowflake

Les fonctionnalités de Snowflake permettent aux entreprises de gérer leurs données de manière efficace et sécurisée. Voici les points clés :

Partage de Données Sécurisé : Le partage de données sécurisé est une innovation majeure de Snowflake. Cette fonctionnalité permet aux organisations de partager des données en temps réel avec des partenaires externes ou des équipes internes, sans dupliquer ni déplacer les données. En utilisant le « Secure Data Sharing », les utilisateurs de Snowflake peuvent définir les autorisations de manière granulaire, assurant ainsi un accès sécurisé aux informations critiques. Cela s’avère particulièrement avantageux pour les cas d’utilisation multi-organisationnels, où plusieurs entités ont besoin de collaborer sur les mêmes données. Snowflake facilite ce partage sans nécessiter de transfert de données physiques, ce qui réduit les risques de perte de données et d’erreurs de synchronisation. Les utilisateurs externes accèdent directement aux données depuis le compte Snowflake d’origine, garantissant que les modifications apportées aux données sont immédiatement visibles.

Clonage de Données Instantané

Le clonage instantané est une fonctionnalité puissante de Snowflake, permettant de créer des copies virtuelles de bases de données, tables, ou schémas en quelques secondes. Cette opération est possible sans répliquer physiquement les données, ce qui permet un gain de temps et d’espace de stockage considérable. Le clonage de données est idéal pour créer des environnements de test, réaliser des simulations ou établir des processus de sauvegarde sans interférer avec les données d’origine.

Le processus de clonage se base sur le stockage en micro-partitions de Snowflake, permettant une conservation efficace de l’espace. Ainsi, même si plusieurs copies d’une table existent, Snowflake ne stocke réellement que les différences introduites par chaque clonage. Cela garantit des performances optimales sans coût de stockage supplémentaire.

Time Travel pour la Restauration de Données

La fonctionnalité Time Travel de Snowflake permet aux utilisateurs de restaurer des données à une version antérieure, dans une fenêtre temporelle définie (généralement jusqu’à 90 jours selon le niveau de compte). Cette fonctionnalité s’avère cruciale pour restaurer des données supprimées ou corrigées par erreur, tout en offrant un suivi de l’historique des modifications.

Avec Time Travel, les équipes de données peuvent facilement revenir en arrière pour analyser l’état des données à un instant précis. Cette fonctionnalité peut également être utilisée pour des audits ou des investigations, permettant ainsi de mieux gérer les incidents
de données. Grâce à ce système, Snowflake assure une protection des données sans nécessiter des copies multiples, réduisant les coûts de stockage.

Multi-cluster Warehouses et Auto-scaling

Les entrepôts multi-clusters avec mise à l’échelle automatique sont un autre atout majeur de Snowflake. Grâce à cette fonctionnalité, un entrepôt de calcul Snowflake peut ajuster sa capacité de manière dynamique en fonction de la charge de travail. Lorsqu’un pic de demande est détecté, Snowflake peut lancer des clusters additionnels pour traiter la charge, garantissant des performances constantes. Une fois la charge réduite, Snowflake redimensionne les clusters pour optimiser les coûts.

Cette capacité d’auto-scaling assure que les organisations paient uniquement pour les ressources qu’elles utilisent réellement, sans compromettre la performance. Les multi-clusters sont particulièrement utiles pour les charges de travail intensives, comme les analyses complexes ou les opérations de transformation de données volumineuses.

Snowflake et SQL

Snowflake est conçu pour offrir une expérience SQL complète, avec une prise en charge étendue de fonctionnalités SQL avancées. Cette compatibilité permet aux analystes de données, ingénieurs, et développeurs de travailler facilement sur des requêtes et des transformations, même lorsqu’ils sont déjà familiers avec SQL. Voici les principales fonctionnalités SQL de Snowflake qui le distinguent comme un entrepôt de données cloud :

1. Fonctionnalités Avancées de Requête

• Common Table Expressions (CTE): Les CTE permettent aux utilisateurs de structurer des requêtes complexes de manière plus lisible et modulaire. Grâce aux CTE, il est possible de créer des sous-ensembles de données temporaires que l’on peut réutiliser dans les requêtes principales, simplifiant les analyses imbriquées.

• Jointures : Snowflake prend en charge tous les types de jointures classiques (INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL JOIN) et peut traiter des jointures sur de grandes tables avec une grande efficacité. Les optimisations de jointures de Snowflake permettent d’analyser plusieurs sources de données sans que la performance ne soit compromise.

• Opérations de Fenêtrage (Window Functions) : Snowflake prend en charge les fonctions de fenêtre, qui sont cruciales pour des analyses comme les calculs cumulés, les moyennes mobiles, et les rangs. Ces fonctions permettent d’exécuter des calculs avancés sur des partitions de données, facilitant les analyses temporelles et agrégées.

2. Types de Données Complexes et Traitement JSON

• Support JSON et Semi-structuré: Snowflake offre un support natif pour les données semi-structurées comme JSON, Avro, Parquet, et ORC. Cela permet aux utilisateurs de charger et d’analyser des données non structurées sans besoin de les convertir au préalable en formats relationnels.

• Fonctions de Manipulation de JSON : Avec des fonctions dédiées, telles que PARSE_JSON et TO_VARIANT, Snowflake permet de naviguer et manipuler des données JSON directement dans SQL, facilitant l’analyse de sources de données provenant d’API et de logs de systèmes.

• Types de Données VARIANT : Le type de données VARIANT est conçu pour gérer les données semi-structurées. Il permet de stocker nativement des données JSON tout en offrant la flexibilité de combiner des données structurées et semi-structurées au sein d’une même table.

3. Optimisation des Requêtes et Analyse de Performance

• Query Optimizer : Snowflake utilise un optimiseur de requêtes performant qui adapte automatiquement les plans d’exécution en fonction des ressources disponibles et de la complexité des requêtes. Cet optimiseur prend en compte des paramètres comme la distribution des données, les index virtuels et les micro-partitions pour produire des plans d’exécution optimaux.

• Execution Plan et Monitoring : Les utilisateurs peuvent examiner les plans d’exécution des requêtes pour comprendre comment Snowflake gère l’analyse des données. Snowflake propose des outils de monitoring pour suivre les métriques de performance, telles que la durée de traitement des requêtes et l’utilisation des ressources de calcul, permettant aux équipes de mieux optimiser leurs charges de travail.

4. Fonctions Définies par l’Utilisateur (UDF) et Table Functions (UDTF)

• User-Defined Functions (UDFs) : Les UDFs permettent aux utilisateurs de définir leurs propres fonctions en SQL ou en JavaScript pour effectuer des calculs personnalisés. Par exemple, une entreprise peut créer une fonction UDF pour calculer des taux de conversion spécifiques à son modèle commercial, fonction qui peut ensuite être utilisée dans différentes requêtes.

• User-Defined Table Functions (UDTFs) : Contrairement aux UDFs qui renvoient des valeurs scalaires, les UDTFs permettent de retourner des ensembles de lignes (tables). Cela s’avère utile pour des transformations qui génèrent plusieurs résultats, comme la création de tables de fréquence ou d’analyse de séries temporelles.

5. Gestion des Transactions et Contrôle de Concurrence

• Transactions ACID: Snowflake assure des transactions conformes aux normes ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation, Durabilité), ce qui garantit la fiabilité des opérations de modification de données même en cas d’erreur ou de conflit. Les opérations comme les INSERT, UPDATE, et DELETE sont toutes gérées de manière

• Isolation de Concurrence (MVCC) : Le modèle Multi-Version Concurrency Control (MVCC) de Snowflake permet à plusieurs utilisateurs de lire et modifier les mêmes données sans provoquer de conflits. MVCC gère automatiquement la visibilité des modifications, assurant que chaque session accède aux versions les plus récentes et stables des données.

6. Analyse de Temps avec TIME TRAVEL et Historical Queries

• Fonction Time Travel: Snowflake permet d’accéder aux versions antérieures des données grâce à la fonctionnalité Time Travel. Cela est particulièrement utile pour restaurer des données à un état antérieur ou pour réaliser des analyses historiques. Par exemple, on peut consulter les données telles qu’elles étaient il y a 24 heures ou une semaine pour analyser des tendances de changements.

• Historical Queries : Grâce à Time Travel, les utilisateurs peuvent exécuter des requêtes historiques, c’est-à-dire des requêtes sur l’état d’une table ou d’une base de données tel qu’il était dans le passé. Ces capacités permettent de revenir sur des points spécifiques dans le temps, ce qui est crucial pour les audits et les analyses d’erreurs.

7. Fonctionnalités d’Export et d’Import de Données

• Bulk Loading (Chargement en Masse): Snowflake permet le chargement rapide de données volumineuses grâce à la commande COPY INTO, qui facilite l’ingestion de données depuis des sources comme Amazon S3, Azure Blob Storage, et Google Cloud Storage.

• Unloading (Exportation) : Snowflake permet aussi de facilement exporter des données vers un stockage externe via la commande COPY INTO en direction de destinations comme S3 et Blob Storage. Cette fonctionnalité permet de sauvegarder ou d’archiver des résultats d’analyse pour d’autres besoins, ou de partager les données au-delà des limites de Snowflake.

8. Compatibilité avec les Langages et Outils SQL Externes

• Support de Python et R via Snowpark: Snowflake propose Snowpark, une interface qui permet aux data scientists et ingénieurs de travailler avec des langages comme Python et R directement dans Snowflake. Les développeurs peuvent ainsi
utiliser leurs compétences en langage de programmation favori pour manipuler les
données et construire des pipelines analytiques plus sophistiqués.

• JDBC et ODBC : Snowflake propose des connecteurs JDBC et ODBC, facilitant l’intégration avec des applications externes et des environnements de développement SQL courants. Cela permet aux utilisateurs de connecter Snowflake à leurs applications d’analyse existantes ou de l’intégrer dans leurs workflows.

9. SQL-Based Governance et Sécurité

• Contrôles d’accès en SQL: Grâce aux commandes SQL standardisées, les administrateurs peuvent configurer des permissions d’accès et de modification directement dans Snowflake. Les rôles et les autorisations peuvent être gérés par des commandes SQL, assurant une sécurité fine au niveau des utilisateurs et des équipes.

• SQL pour la Surveillance et la Maintenance : Les utilisateurs peuvent auditer les requêtes SQL, surveiller l’activité des utilisateurs, et analyser les logs des requêtes pour identifier des comportements suspects ou non autorisés, améliorant ainsi la sécurité et la conformité réglementaire de l’entrepôt de données.

Intégrations et Écosystème de Snowflake

Snowflake a bâti un écosystème riche qui permet aux entreprises de tirer parti de divers outils d’intégration, de transformation, de visualisation, et d’analyse des données. Ces intégrations couvrent l’ensemble de la chaîne de traitement de la donnée, offrant ainsi aux organisations une flexibilité et une puissance maximales pour répondre à leurs besoins analytiques et opérationnels. Voici les principaux éléments de cet écosystème :

1. Intégration avec les Outils de Transformation de Données

• dbt (Data Build Tool): dbt est un outil populaire pour le transformation des données, qui permet aux analystes et aux ingénieurs de données de modéliser, transformer, et valider les données directement dans Snowflake. En combinant Snowflake et dbt, les équipes de données peuvent automatiser les transformations, organiser les modèles de données, et maintenir des pipelines fiables.

• Apache Spark : Snowflake s’intègre facilement avec Apache Spark, ce qui permet aux utilisateurs d’exploiter les capacités de calcul de Spark pour les opérations analytiques avancées et les traitements de données massifs. Cette intégration est particulièrement utile pour les entreprises ayant des charges de travail Big Data ou des besoins de machine learning.

2. Ingestion de Données en Temps Réel avec Snowpipe

• Snowpipe est un service d’ingestion de données en continu de Snowflake. Il permet de charger des données en quasi-temps réel, ce qui est essentiel pour les entreprises qui ont besoin de données fraîches pour leurs analyses. Par exemple, une entreprise de e-commerce peut utiliser Snowpipe pour capturer des événements de clics et de transactions dès qu’ils se produisent, et ainsi obtenir des insights en temps réel sur le comportement des utilisateurs. Snowpipe fonctionne en parallèle avec des plateformes de streaming comme Apache Kafka pour intégrer de manière fluide des flux de données continus.

3. Intégrations avec des Outils ETL et ELT

• Informatica, Talend, et Matillion sont des outils ETL populaires compatibles avec Snowflake. Ces outils facilitent l’extraction, la transformation, et le chargement des données depuis une multitude de sources vers Snowflake. Avec eux, les entreprises peuvent gérer des workflows de données complexes, intégrer des données provenant de systèmes de production variés (CRM, ERP, etc.), et transformer les données selon leurs besoins analytiques.

• Fivetran et Stitch : Ces plateformes ELT permettent de connecter rapidement des sources de données aux entrepôts de données comme Snowflake, facilitant ainsi l’ingestion automatique de données depuis des sources SaaS (Salesforce, Google Analytics, etc.). Avec Fivetran et Stitch, les entreprises peuvent minimiser les efforts de maintenance et se concentrer sur l’analyse des données.

4. Visualisation et Analyse des Données

• Tableau, Power BI, et Looker: Snowflake prend en charge l’intégration avec des outils de visualisation comme Tableau, Microsoft Power BI, et Looker, permettant ainsi aux utilisateurs de visualiser les données sans latence grâce à la puissance de calcul de Snowflake. Ces outils de Business Intelligence (BI) sont essentiels pour produire des rapports interactifs, des tableaux de bord, et des analyses exploratoires directement sur les données stockées dans Snowflake.

• Mode Analytics et Domo : D’autres plateformes comme Mode Analytics et Domo sont également compatibles avec Snowflake, offrant aux entreprises plus de flexibilité pour explorer et présenter leurs données sous différents formats.

5. Intégrations pour le Machine Learning et l’IA

• Snowflake s’intègre avec les principaux frameworks de machine learning, tels que Amazon SageMaker, DataRobot, et H2O.ai. Ces intégrations permettent de créer et de déployer des modèles de machine learning directement à partir des données de Snowflake, sans avoir besoin de les extraire dans des plateformes séparées. Cela
simplifie le workflow analytique et permet de produire des modèles prédictifs
directement à partir des données stockées dans Snowflake.

• Avec Snowpark, l’environnement de développement de Snowflake, les ingénieurs de données et data scientists peuvent écrire des transformations de données et des modèles en Python, Java, et Scala, ce qui facilite l’implémentation de solutions analytiques avancées.

6. Snowflake Data Marketplace

• Data Marketplace de Snowflake est une place de marché qui permet aux entreprises de partager, acheter, et vendre des ensembles de données sans nécessiter de déplacement physique des données. Ce service est particulièrement utile pour enrichir les analyses internes en accédant à des sources de données externes, comme les données démographiques, les prévisions météorologiques, les indicateurs économiques, et bien plus encore.

• Les entreprises peuvent aussi y partager leurs propres données en tant que produit, créant ainsi des opportunités de monétisation et de collaboration. Par exemple, une entreprise de transport peut vendre des données de trafic aux entreprises de logistique, permettant à ces dernières d’optimiser leurs itinéraires.

7. Partenariats Cloud et Connecteurs

• Snowflake fonctionne sur les trois principaux fournisseurs de cloud (AWS, Microsoft Azure, et Google Cloud Platform), offrant une flexibilité complète aux entreprises pour utiliser Snowflake dans leur écosystème cloud préféré.

• Snowflake propose des connecteurs pour des environnements comme Python, Node.js, JDBC, et ODBC, facilitant l’intégration avec des applications internes et des plateformes tierces.

Conclusion

Snowflake représente une avancée majeure dans le domaine des entrepôts de données, répondant aux défis modernes liés à la gestion et à l’analyse des données. Sa capacité à séparer le stockage du calcul, combinée à des fonctionnalités innovantes comme le partage de données sécurisé et Time Travel, en fait un choix de prédilection pour les entreprises souhaitant tirer pleinement parti de leurs données. En s’intégrant aisément dans un écosystème technologique varié et en offrant une expérience SQL intuitive, Snowflake permet aux utilisateurs de transformer des données en insights significatifs. À mesure que le paysage des données évolue, Snowflake est bien positionné pour continuer à jouer un rôle central dans la manière dont les entreprises exploitent leurs informations pour innover et rester compétitives.

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Snowflake est une solution pour le Cloud, ce qui lui offre une souplesse et une adaptabilité forte, une performance exceptionnelle et une sécurité robuste dans la construction d’une plate-forme de données. Sa capacité à séparer le stockage de la puissance de calcul permet aux entreprises de payer uniquement pour ce qu’elles utilisent. Disposer d’indicateurs clés pour prendre de meilleures décisions, créer de nouvelles solutions bénéficiant entre autres de l’IA et du Cloud, tous ces besoins sont réalisables avec Snowflake. Avec Snowflake, les organisations peuvent également partager facilement des données en temps réel avec leurs partenaires sans avoir à déplacer ou copier des données.

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