La plateforme de données dans le Cloud
Snowflake est une plateforme permettant de rassembler des donnĂ©es de tout genre (donnĂ©es structurĂ©es provenant de base de donnĂ©es par exemple, non structurĂ©es comme des documents, …) le tout Ă©tant entiĂšrement gĂ©rĂ© dans le Cloud. Elle est conçue pour permettre aux organisations de consolider, analyser et partager des ensembles de donnĂ©es de toute taille. GrĂące Ă son architecture unique, Snowflake offre une performance, une flexibilitĂ© et une simplicitĂ© inĂ©galĂ©e! Dans les projets digitaux, la vitesse Ă laquelle l’intĂ©gration et l’analyse se font est un point majeur pour l’efficacitĂ© des solutions mises en place et pour la prise de dĂ©cision.
Snowflake est donc une plateforme de donnĂ©es avancĂ©e proposant une solution de stockage, de traitement et d’analyse des donnĂ©es plus rapide et plus facile Ă 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 bĂ©nĂ©ficiant du Cloud, Snowflake bĂ©nĂ©ficie d’une puissance adaptable tout en rĂ©duisant les coĂ»ts et la complexitĂ© associĂ©e Ă la gestion des infrastructures de donnĂ©es.
- ĂlasticitĂ© : l’utilisation, et donc le coĂ»t des ressources utilisĂ©es, est proportionnelle Ă l’usage.
- SĂ©curitĂ©, gouvernance et protection des donnĂ©es : Snowflake offre tous les moyens techniques nĂ©cessaires notamment en termes d’authentification avancĂ©e.
- Isolation des donnĂ©es : Snowflake permet l’isolation des donnĂ©es en offrant diffĂ©rents outils pour la garantir.
- Interrogation des donnĂ©es : Snowflake, avec son support SQL standard et ses fonctions « Window » (groupe de plusieurs lignes ayant une logique entre elles), offre une grande flexibilitĂ© pour interroger les donnĂ©es. Les sous-requĂȘtes et les jointures permettent des analyses plus complexes, tandis que les rĂ©sultats de requĂȘte persistants amĂ©liorent les performances en rĂ©utilisant les rĂ©sultats des requĂȘtes prĂ©cĂ©dentes.
- Fonctions analytiques : Snowflake prend en charge entre autres les fonctions d’agrĂ©gation statistique et les agrĂ©gats analytiques. Snowflake offre ainsi une variĂ©tĂ© de fonctions analytiques (Window functions). Ces fonctions « Window » peuvent ĂȘtre utilisĂ©es pour effectuer des analyses complexes et obtenir des informations dĂ©taillĂ©es Ă partir des donnĂ©es.
Snowflake pour les directions
Snowflake offre aux directions gĂ©nĂ©rales et mĂ©tiers (finances, RH, logistique, …) une vision unifiĂ©e des donnĂ©es de l’entreprise. GrĂące Ă sa capacitĂ© Ă traiter des volumes massifs de donnĂ©es structurĂ©es et non structurĂ©es, les dĂ©cideurs peuvent obtenir des insights en temps rĂ©el pour prendre des dĂ©cisions Ă©clairĂ©es.
Snowflake permet par exemple :
- Aux Ă©quipes marketing et commerciales d’analyser les donnĂ©es des clients pour mieux comprendre leurs attentes et prĂ©fĂ©rences.
- Aux directions financiĂšres de s’appuyer sur l’infrastructure mise en place pour analyser les ratios, fonds de roulement, coĂ»ts et performances.
- Aux directions RH de bĂ©nĂ©ficier de Snowflake pour analyser les tendances en matiĂšre de recrutement, de satisfaction des employĂ©s et d’autres mĂ©triques clĂ©s.
Snowflake permet ainsi d’optimiser les stratĂ©gies de recrutement, de formation et de rĂ©tention des collaborateurs.
Architecture de Snowflake
Principales fonctionnalités de Snowflake
Les fonctionnalités de Snowflake permettent aux entreprises de gérer leurs données de maniÚre efficace et sécurisée. Voici les points clés :
Clonage de Données Instantané
Le clonage instantanĂ© est une fonctionnalitĂ© puissante de Snowflake, permettant de crĂ©er des copies virtuelles de bases de donnĂ©es, tables, ou schĂ©mas en quelques secondes. Cette opĂ©ration est possible sans rĂ©pliquer physiquement les donnĂ©es, ce qui permet un gain de temps et dâespace de stockage considĂ©rable. Le clonage de donnĂ©es est idĂ©al pour crĂ©er des environnements de test, rĂ©aliser des simulations ou Ă©tablir des processus de sauvegarde sans interfĂ©rer avec les donnĂ©es dâorigine.
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Le processus de clonage se base sur le stockage en micro-partitions de Snowflake, permettant une conservation efficace de lâespace. Ainsi, mĂȘme si plusieurs copies dâune table existent, Snowflake ne stocke rĂ©ellement que les diffĂ©rences introduites par chaque clonage. Cela garantit des performances optimales sans coĂ»t de stockage supplĂ©mentaire.
Time Travel pour la Restauration de Données
La fonctionnalitĂ© Time Travel de Snowflake permet aux utilisateurs de restaurer des donnĂ©es Ă une version antĂ©rieure, dans une fenĂȘtre temporelle dĂ©finie (gĂ©nĂ©ralement jusqu’Ă 90 jours selon le niveau de compte). Cette fonctionnalitĂ© sâavĂšre cruciale pour restaurer des donnĂ©es supprimĂ©es ou corrigĂ©es par erreur, tout en offrant un suivi de lâhistorique des modifications.
Avec Time Travel, les Ă©quipes de donnĂ©es peuvent facilement revenir en arriĂšre pour analyser lâĂ©tat des donnĂ©es Ă un instant prĂ©cis. Cette fonctionnalitĂ© peut Ă©galement ĂȘtre utilisĂ©e pour des audits ou des investigations, permettant ainsi de mieux gĂ©rer les incidents
de données. Grùce à ce systÚme, Snowflake assure une protection des données sans nécessiter des copies multiples, réduisant les coûts de stockage.
Multi-cluster Warehouses et Auto-scaling
Les entrepĂŽts multi-clusters avec mise Ă lâĂ©chelle automatique sont un autre atout majeur de Snowflake. GrĂące Ă cette fonctionnalitĂ©, un entrepĂŽt de calcul Snowflake peut ajuster sa capacitĂ© de maniĂšre dynamique en fonction de la charge de travail. Lorsqu’un pic de demande est dĂ©tectĂ©, Snowflake peut lancer des clusters additionnels pour traiter la charge, garantissant des performances constantes. Une fois la charge rĂ©duite, Snowflake redimensionne les clusters pour optimiser les coĂ»ts.
Cette capacitĂ© dâauto-scaling assure que les organisations paient uniquement pour les ressources qu’elles utilisent rĂ©ellement, sans compromettre la performance. Les multi-clusters sont particuliĂšrement utiles pour les charges de travail intensives, comme les analyses complexes ou les opĂ©rations de transformation de donnĂ©es volumineuses.
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Snowflake et SQL
1. FonctionnalitĂ©s AvancĂ©es de RequĂȘte
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âą Common Table Expressions (CTE): Les CTE permettent aux utilisateurs de structurer des requĂȘtes complexes de maniĂšre plus lisible et modulaire. GrĂące aux CTE, il est possible de crĂ©er des sous-ensembles de donnĂ©es temporaires que lâon peut rĂ©utiliser dans les requĂȘtes principales, simplifiant les analyses imbriquĂ©es.
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âą 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 efficacitĂ©. Les optimisations de jointures de Snowflake permettent dâanalyser plusieurs sources de donnĂ©es sans que la performance ne soit compromise.
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âą OpĂ©rations de FenĂȘtrage (Window Functions) : Snowflake prend en charge les fonctions de fenĂȘtre, qui sont cruciales pour des analyses comme les calculs cumulĂ©s, les moyennes mobiles, et les rangs. Ces fonctions permettent d’exĂ©cuter des calculs avancĂ©s sur des partitions de donnĂ©es, facilitant les analyses temporelles et agrĂ©gĂ©es.
2. Types de Données Complexes et Traitement JSON
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âą Support JSON et Semi-structurĂ©: Snowflake offre un support natif pour les donnĂ©es semi-structurĂ©es comme JSON, Avro, Parquet, et ORC. Cela permet aux utilisateurs de charger et dâanalyser des donnĂ©es non structurĂ©es sans besoin de les convertir au prĂ©alable en formats relationnels.
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âą Fonctions de Manipulation de JSON : Avec des fonctions dĂ©diĂ©es, telles que PARSE_JSON et TO_VARIANT, Snowflake permet de naviguer et manipuler des donnĂ©es JSON directement dans SQL, facilitant lâanalyse de sources de donnĂ©es provenant dâAPI et de logs de systĂšmes.
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âą Types de DonnĂ©es VARIANT : Le type de donnĂ©es VARIANT est conçu pour gĂ©rer les donnĂ©es semi-structurĂ©es. Il permet de stocker nativement des donnĂ©es JSON tout en offrant la flexibilitĂ© de combiner des donnĂ©es structurĂ©es et semi-structurĂ©es au sein dâune mĂȘme table.Â
3. Optimisation des RequĂȘtes et Analyse de Performance
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âą Query Optimizer : Snowflake utilise un optimiseur de requĂȘtes performant qui adapte automatiquement les plans d’exĂ©cution en fonction des ressources disponibles et de la complexitĂ© des requĂȘtes. Cet optimiseur prend en compte des paramĂštres comme la distribution des donnĂ©es, les index virtuels et les micro-partitions pour produire des plans dâexĂ©cution optimaux.
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âą Execution Plan et Monitoring : Les utilisateurs peuvent examiner les plans dâexĂ©cution des requĂȘtes pour comprendre comment Snowflake gĂšre lâanalyse des donnĂ©es. Snowflake propose des outils de monitoring pour suivre les mĂ©triques de performance, telles que la durĂ©e de traitement des requĂȘtes et lâutilisation des ressources de calcul, permettant aux Ă©quipes de mieux optimiser leurs charges de travail.
4. Fonctions DĂ©finies par l’Utilisateur (UDF) et Table Functions (UDTF)
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âą User-Defined Functions (UDFs) : Les UDFs permettent aux utilisateurs de dĂ©finir leurs propres fonctions en SQL ou en JavaScript pour effectuer des calculs personnalisĂ©s. Par exemple, une entreprise peut crĂ©er une fonction UDF pour calculer des taux de conversion spĂ©cifiques Ă son modĂšle commercial, fonction qui peut ensuite ĂȘtre utilisĂ©e dans diffĂ©rentes requĂȘtes.
âą User-Defined Table Functions (UDTFs) : Contrairement aux UDFs qui renvoient des valeurs scalaires, les UDTFs permettent de retourner des ensembles de lignes (tables). Cela sâavĂšre utile pour des transformations qui gĂ©nĂšrent plusieurs rĂ©sultats, comme la crĂ©ation de tables de frĂ©quence ou dâanalyse de sĂ©ries temporelles.
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5. Gestion des Transactions et ContrĂŽle de Concurrence
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âą Transactions ACID: Snowflake assure des transactions conformes aux normes ACID (AtomicitĂ©, CohĂ©rence, Isolation, DurabilitĂ©), ce qui garantit la fiabilitĂ© des opĂ©rations de modification de donnĂ©es mĂȘme en cas dâerreur ou de conflit. Les opĂ©rations comme les INSERT, UPDATE, et DELETE sont toutes gĂ©rĂ©es de maniĂšre
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âą Isolation de Concurrence (MVCC) : Le modĂšle Multi-Version Concurrency Control (MVCC) de Snowflake permet Ă plusieurs utilisateurs de lire et modifier les mĂȘmes donnĂ©es sans provoquer de conflits. MVCC gĂšre automatiquement la visibilitĂ© des modifications, assurant que chaque session accĂšde aux versions les plus rĂ©centes et stables des donnĂ©es.
6. Analyse de Temps avec TIME TRAVEL et Historical Queries
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âą Fonction Time Travel: Snowflake permet d’accĂ©der aux versions antĂ©rieures des donnĂ©es grĂące Ă la fonctionnalitĂ© Time Travel. Cela est particuliĂšrement utile pour restaurer des donnĂ©es Ă un Ă©tat antĂ©rieur ou pour rĂ©aliser des analyses historiques. Par exemple, on peut consulter les donnĂ©es telles quâelles Ă©taient il y a 24 heures ou une semaine pour analyser des tendances de changements.
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âą Historical Queries : GrĂące Ă Time Travel, les utilisateurs peuvent exĂ©cuter des requĂȘtes historiques, câest-Ă -dire des requĂȘtes sur lâĂ©tat dâune table ou dâune base de donnĂ©es tel quâil Ă©tait dans le passĂ©. Ces capacitĂ©s permettent de revenir sur des points spĂ©cifiques dans le temps, ce qui est crucial pour les audits et les analyses dâerreurs.
7. FonctionnalitĂ©s dâExport et dâImport de DonnĂ©es
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âą Bulk Loading (Chargement en Masse): Snowflake permet le chargement rapide de donnĂ©es volumineuses grĂące Ă la commande COPY INTO, qui facilite lâingestion de donnĂ©es depuis des sources comme Amazon S3, Azure Blob Storage, et Google Cloud Storage.
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âą Unloading (Exportation) : Snowflake permet aussi de facilement exporter des donnĂ©es vers un stockage externe via la commande COPY INTO en direction de destinations comme S3 et Blob Storage. Cette fonctionnalitĂ© permet de sauvegarder ou dâarchiver des rĂ©sultats dâanalyse pour dâautres besoins, ou de partager les donnĂ©es au-delĂ des limites de Snowflake.
8. Compatibilité avec les Langages et Outils SQL Externes
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⹠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.
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âą JDBC et ODBC : Snowflake propose des connecteurs JDBC et ODBC, facilitant lâintĂ©gration avec des applications externes et des environnements de dĂ©veloppement SQL courants. Cela permet aux utilisateurs de connecter Snowflake Ă leurs applications dâanalyse existantes ou de lâintĂ©grer dans leurs workflows.
9. SQL-Based Governance et Sécurité
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âą ContrĂŽles dâaccĂšs en SQL: GrĂące aux commandes SQL standardisĂ©es, les administrateurs peuvent configurer des permissions dâaccĂšs et de modification directement dans Snowflake. Les rĂŽles et les autorisations peuvent ĂȘtre gĂ©rĂ©s par des commandes SQL, assurant une sĂ©curitĂ© fine au niveau des utilisateurs et des Ă©quipes.
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âą SQL pour la Surveillance et la Maintenance : Les utilisateurs peuvent auditer les requĂȘtes SQL, surveiller lâactivitĂ© des utilisateurs, et analyser les logs des requĂȘtes pour identifier des comportements suspects ou non autorisĂ©s, amĂ©liorant ainsi la sĂ©curitĂ© et la conformitĂ© rĂ©glementaire de lâentrepĂŽt de donnĂ©es.
IntĂ©grations et ĂcosystĂšme de Snowflake
1. Intégration avec les Outils de Transformation de Données
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⹠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 modÚles de données, et maintenir des pipelines fiables.
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âą Apache Spark : Snowflake s’intĂšgre facilement avec Apache Spark, ce qui permet aux utilisateurs dâexploiter les capacitĂ©s de calcul de Spark pour les opĂ©rations analytiques avancĂ©es et les traitements de donnĂ©es massifs. Cette intĂ©gration est particuliĂšrement 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
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âą Snowpipe est un service d’ingestion de donnĂ©es en continu de Snowflake. Il permet de charger des donnĂ©es en quasi-temps rĂ©el, ce qui est essentiel pour les entreprises qui ont besoin de donnĂ©es fraĂźches pour leurs analyses. Par exemple, une entreprise de e-commerce peut utiliser Snowpipe pour capturer des Ă©vĂ©nements de clics et de transactions dĂšs quâils se produisent, et ainsi obtenir des insights en temps rĂ©el sur le comportement des utilisateurs. Snowpipe fonctionne en parallĂšle avec des plateformes de streaming comme Apache Kafka pour intĂ©grer de maniĂšre fluide des flux de donnĂ©es continus.
3. Intégrations avec des Outils ETL et ELT
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âą Informatica, Talend, et Matillion sont des outils ETL populaires compatibles avec Snowflake. Ces outils facilitent lâextraction, la transformation, et le chargement des donnĂ©es depuis une multitude de sources vers Snowflake. Avec eux, les entreprises peuvent gĂ©rer des workflows de donnĂ©es complexes, intĂ©grer des donnĂ©es provenant de systĂšmes de production variĂ©s (CRM, ERP, etc.), et transformer les donnĂ©es selon leurs besoins analytiques.
âą Fivetran et Stitch : Ces plateformes ELT permettent de connecter rapidement des sources de donnĂ©es aux entrepĂŽts de donnĂ©es comme Snowflake, facilitant ainsi lâingestion automatique de donnĂ©es depuis des sources SaaS (Salesforce, Google Analytics, etc.). Avec Fivetran et Stitch, les entreprises peuvent minimiser les efforts de maintenance et se concentrer sur lâanalyse des donnĂ©es.
4. Visualisation et Analyse des Données
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âą Tableau, Power BI, et Looker: Snowflake prend en charge lâintĂ©gration avec des outils de visualisation comme Tableau, Microsoft Power BI, et Looker, permettant ainsi aux utilisateurs de visualiser les donnĂ©es sans latence grĂące Ă 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 donnĂ©es stockĂ©es dans Snowflake.
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âą Mode Analytics et Domo : D’autres plateformes comme Mode Analytics et Domo sont Ă©galement compatibles avec Snowflake, offrant aux entreprises plus de flexibilitĂ© pour explorer et prĂ©senter leurs donnĂ©es sous diffĂ©rents formats.
5. IntĂ©grations pour le Machine Learning et lâIA
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âą Snowflake sâintĂšgre avec les principaux frameworks de machine learning, tels que Amazon SageMaker, DataRobot, et H2O.ai. Ces intĂ©grations permettent de crĂ©er et de dĂ©ployer des modĂšles de machine learning directement Ă partir des donnĂ©es de Snowflake, sans avoir besoin de les extraire dans des plateformes sĂ©parĂ©es. Cela
simplifie le workflow analytique et permet de produire des modÚles prédictifs
directement à partir des données stockées dans Snowflake.
âą Avec Snowpark, lâenvironnement de dĂ©veloppement de Snowflake, les ingĂ©nieurs de donnĂ©es et data scientists peuvent Ă©crire des transformations de donnĂ©es et des modĂšles en Python, Java, et Scala, ce qui facilite lâimplĂ©mentation de solutions analytiques avancĂ©es.
6. Snowflake Data Marketplace
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⹠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 particuliÚrement 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.
âą Les entreprises peuvent aussi y partager leurs propres donnĂ©es en tant que produit, crĂ©ant ainsi des opportunitĂ©s de monĂ©tisation et de collaboration. Par exemple, une entreprise de transport peut vendre des donnĂ©es de trafic aux entreprises de logistique, permettant Ă ces derniĂšres d’optimiser leurs itinĂ©raires.
7. Partenariats Cloud et Connecteurs
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⹠Snowflake fonctionne sur les trois principaux fournisseurs de cloud (AWS, Microsoft Azure, et Google Cloud Platform), offrant une flexibilité complÚte aux entreprises pour utiliser Snowflake dans leur écosystÚme cloud préféré.
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âą Snowflake propose des connecteurs pour des environnements comme Python, Node.js, JDBC, et ODBC, facilitant l’intĂ©gration avec des applications internes et des plateformes tierces.
Conclusion
Bénéficiez de la puissance de Snowflake avec Kwanzeo
Snowflake est une solution pour le Cloud, ce qui lui offre une souplesse et une adaptabilitĂ© forte, une performance exceptionnelle et une sĂ©curitĂ© robuste dans la construction d’une plate-forme de donnĂ©es. Sa capacitĂ© Ă sĂ©parer le stockage de la puissance de calcul permet aux entreprises de payer uniquement pour ce qu’elles utilisent. Disposer d’indicateurs clĂ©s pour prendre de meilleures dĂ©cisions, crĂ©er de nouvelles solutions bĂ©nĂ©ficiant entre autres de l’IA et du Cloud, tous ces besoins sont rĂ©alisables avec Snowflake. Avec Snowflake, les organisations peuvent Ă©galement partager facilement des donnĂ©es en temps rĂ©el avec leurs partenaires sans avoir Ă dĂ©placer ou copier des donnĂ©es.
Il y a plein de bonnes raisons de choisir Snowflake !
En tant que Partner Select Snowflake, Kwanzeo possĂšde une expertise approfondie de la plateforme.
Nos consultants sont formés pour aider les entreprises à tirer le meilleur parti de Snowflake.
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