Qu’est ce que la data warehouse Snowflake ?

Snowflake est, depuis plusieurs années, un outil indispensable en data science, pour les entreprises à divers niveaux. En effet, grâce à la créativité de trois éminents scientifiques, l’invention de cette plateforme a révolutionné la manière qu’ont les entreprises d’aborder leurs données. 

Aujourd’hui, Snowflake se présente toujours comme la solution idéale pour les entreprises et organismes qui se veulent plus performants. Dans ce billet, nous parlons davantage de cette plateforme de data cloud, de ses fonctionnalités et de son fonctionnement. Découvrez-y également les nombreuses raisons pour lesquelles Snowflake est l’outil favori de la plupart des entreprises.

Qu’est-ce que Snowflake ? 

Snowflake est une plateforme logiciel utilisée comme solution de stockage de données en mode SaaS par les entreprises. Fondée par Benoit Dageville, Thierry Cruanes et Marcin Zukowski, Snowflake Inc. est très vite devenue une référence dans la data engineering. Snowflake Bourse est d’ailleurs une représentation parfaite du succès de cette invention. Aujourd’hui, Snowflake stock est une action à plus de 158 dollars, et continue de progresser.  

À l’inverse des solutions traditionnelles de data warehouse, Snowflake permet à ses utilisateurs de stocker et d’analyser de grandes quantités de données de manière efficace. En réalité, son développement a surtout été motivé par la volonté de simplifier le processus de gestion des données. 

Ses fondateurs ont reconnu les défis auxquels les organisations faisaient face avec les solutions traditionnelles. Ces dernières étaient complexes, bien plus onéreuses et très peu performantes. C’est alors que le développement de la plateforme Snowflake, entièrement « cloud native », apportera une solution simple, flexible et rentable.  

À quoi sert Snowflake ? 

Les fonctionnalités de Snowflake sont nombreuses. La plateforme répond aux besoins variés des entreprises en matière de gestion et d’analyse de données. Elle se caractérise par sa capacité à fournir un stockage, des calculs puissants ainsi qu’une multitude d’autres services intégrés.

Pour revenir au stockage, notez que Snowflake favorise, en premier lieu, l’hébergement de données de façon efficace et sécurisée. En effet, tout le processus de stockage d’informations, comprenant l’organisation, la structure, les métadonnées, etc., y est géré automatiquement. Il est par conséquent assez facile d’accéder à la plateforme et de s’en servir. 

Il importe par ailleurs de notifier qu’avec son système de compression avancée, Snowflake optimise également l’utilisation de l’espace de stockage. 

Quant aux calculs, l’outil offre des capacités de traitement massivement parallèle des données (MPP). Cela favorise le traitement des requêtes rapides et complexes, peu importe l’étendue de la base d’informations. En outre, il importe de préciser que la plateforme prend en charge plusieurs langages de requête. Vous pouvez donc y effectuer des requêtes SQL, par exemple, qui facilite l’interaction des utilisateurs avec les données.

Pour finir, les services intégrés proposés par Snowflake facilitent de loin l’exploration et l’analyse. Ils incluent entre autres des fonctionnalités de data sharing et de data exchange, permettant la collaboration entre utilisateurs, l’intégration et le partage d’informations.

Comment fonctionne Snowflake ? 

Le fonctionnement de Snowflake est basé sur une architecture qui tire parti des ressources de calcul et de stockage dans le cloud. Chaque requête insérée sur la plateforme est traitée à partir de warehouses virtuelles. Ces dernières sont, chacune, considérées comme un cluster de calcul constitué de plusieurs nœuds. 

Concrètement, la plateforme se sert d’un système de traitement MPP. Cela veut dire qu’une fois vos requêtes inscrites, elles sont divisées en tâches plus petites et réparties sur plusieurs nœuds de calcul pour un traitement simultané. 

D’un autre côté, le Cloud data warehouse (Snowflake) se sert également d’une séparation originale du stockage et du calcul. Les snowflake data sont stockés selon un format « colonne orientée » hautement compressé, optimisant l’espace de stockage et accélérant les temps de lecture. Les calculs, quant à eux, sont effectués séparément, ce qui permet d’offrir un dimensionnement indépendant aux ressources de calcul. 

Comment utiliser cette plateforme ? 

Pour utiliser la plateforme Snowflake, il faut d’abord créer un compte puis y configurer un environnement de data warehouse. À la suite de cette configuration, les utilisateurs ont la possibilité de charger les données dans Snowflake à partir d’une multitude de sources différentes. 

Le chargement des données étant effectif, il est désormais possible d’accéder à celles-ci grâce au langage de requête SQL. Toutefois, notez que la plateforme prend en charge un sous-ensemble du langage SQL standard permettant aux utilisateurs de bénéficier d’une syntaxe familière. L’exécution des requêtes peut donc se faire via son interface ou à l’aide d’outils de BI (Business Intelligence) et d’analyse de données assez connus. 

En outre, vous pouvez créer dans Snowflake des vues matérialisées pour accélérer les requêtes récurrentes. Aussi, pour effectuer des calculs complexes, il suffira de se servir des fonctions analytiques disponibles. 

Pourquoi utiliser Snowflake ?

La plupart des entreprises choisissent d’utiliser Snowflake comme plateforme de gestion et d’analyse de données dans le cloud pour plusieurs raisons. Tout d’abord, il est logique de souligner que l’outil offre une flexibilité et une évolutivité incomparables. Grâce à son architecture distribuée et élastique, les organisations peuvent désormais stocker et analyser d’immenses quantités de données sans craindre les limitations de capacité. 

D’un autre côté, avec Snowflake, la gestion des données est presque comme un jeu, offrant ainsi une expérience utilisateur intuitive. Les utilisateurs peuvent avoir accès à leurs informations en se servant de langages familiers, facilitant donc l’adoption et la prise en main de la plateforme. 

De plus, la gestion des tâches liées à l’optimisation des requêtes ou à la répartition de la charge de calcul et connexe, est automatique. Il va sans dire qu’avec ces performances, les utilisateurs se concentreront uniquement sur l’analyse des données plutôt que sur la gestion de l’infrastructure. 

Par ailleurs, en termes de sécurité, la plateforme est dotée de fonctionnalités très avancées. Chiffrement de bout en bout, gestion des accès et pleins d’autres systèmes y sont intégrés pour offrir une solide garantie cybersécurité aux utilisateurs. 

Enfin, soulignons que la facilité de collaboration et de partage d’informations sur Snowflake est un atout très utile aux utilisateurs qui travaillent en équipe. 

Qui peut utiliser la data warehouse Snowflake ? 

L’entrepôt de données Snowflake est destiné à une très large gamme d’entreprises et d’organisations, peu importe leur taille et leur secteur d’activité. Cela dit, les plus grands utilisateurs de la plateforme sont les équipes d’analyse de données, de data engineering, etc. Elle est également utile aux professionnels des technologies de l’information et aux responsables de la prise de décision. 

De cette manière, les entreprises opérant dans les secteurs de la vente, la finance, les soins de santé, la technologie et bien d’autres peuvent s’en servir. Avec la fonctionnalité et la puissance de Snowflake, ces opérateurs peuvent facilement gérer et analyser les informations de leurs organisations.

De même, sachez que les développeurs et les ingénieurs de données peuvent avoir recours à certaines fonctionnalités spécifiques de Snowflake pour exercer leur métier. Pour les développeurs, il s’agira de tirer parti de l’API Snowflake pour intégrer des applications tierces à la plateforme et automatiser des tâches précises. Les data engineers, quant à eux, se serviront des fonctionnalités avancées de l’outil pour transformer des données ou pour élaborer des flux de travail complexes. 

Avantages et inconvénients de Snowflake 

Au-delà d’une panoplie de point fort, Snowflake présente également quelques limites ou faiblesses qu’il importe d’en parler. Toutefois, ces dernières ne nuisent aucunement à sa réputation ou encore à sa performance.

Les avantages de Snowflake

Pour les entreprises qui cherchent à gérer et à analyser leurs données dans le cloud, les avantages de Snowflake sont indéniables. Cette plateforme leur permet, dans un premier temps, de mettre à l’échelle leurs opérations en fonction de leurs besoins. Aussi, grâce à ses nombreuses fonctionnalités, l’outil promet un temps de réponse très rapide ainsi qu’une facilité à exécuter des requêtes complexes. 

Par ailleurs, toujours pour optimiser les performances et accélérer davantage le traitement des données, des solutions telles que Wherescape peuvent compléter Snowflake. À savoir que dans le cadre de tâches de Big Data ou d’analyse, la plateforme peut aussi être associée à Qubole ou à d’autres outils familiers. 

Les inconvénients de Snowflake

Comme tout œuvre, Snowflake n’est évidemment pas parfaite. En effet, la tarification de l’outil est basée sur la consommation. Ainsi, en cas d’utilisation intensive, les entreprises gérants d’importantes quantités de données et de charges de travail peuvent subir des coûts très élevés.

Aussi faut-il noter que la dépendance de Snowflake vis-à-vis du cloud n’est pas toujours un atout.  Il faudra, pour cela, se servir perpétuellement d’une connexion internet pour y accéder. Dans les environnements où la connectivité réseau est assez limitée, ce facteur peut être très embêtant. 

De plus, l’outil étant un service cloud, son bon fonctionnement dépend entièrement de la disponibilité et des performances du fournisseur de cloud qui l’héberge. Sur ce, les problèmes techniques ou les pannes de ce fournisseur peuvent facilement impacter l’accessibilité à la plateforme. Cela dit, en dépit de tous ces inconvénients potentiels, Snowflake reste une solution puissante pour gérer et analyser des données dans le cloud.

Quelles sont les alternatives à Snowflake / différences entre les différentes Data Warehouse Cloud 

Snowflake n’est pas la seule solution d’analyse et de traitement d’informations opérant dans le cloud. Il existe, en réalité, plusieurs autres alternatives bien que présentant des différences en matière de fonctionnalités, de coûts et de performance. 

Tout comme Snowflake, Amazon Redshift est aussi un service de data warehousing. Celui-ci est géré et proposé par Amazon Web Services (AWS) et dispose de fonctions de stockage et d’analyse de données massives à grande échelle. 

Pour aller plus loin, vous pouvez également utiliser Google BigQuery et profiter de sa capacité d’analyse et de traitement d’informations à vitesse et évolutivité élevées. En outre, Microsoft Azure propose, de son côté, sa solution Synapse Analytics pour stocker et analyser des données scalables. 

Pour bénéficier de fonctionnalités supplémentaires d’auto-réparation et d’auto-optimisation, la plateforme Autonomous Data Warehouse conçue par Oracle est aussi une parfaite alternative. 

 

Conclusion 

En somme, Snowflake est un outil révolutionnaire dans la gestion et l’analyse des données dans le cloud. Pour les entreprises à divers niveaux, cette solution favorise l’accélération de la transformation numérique, la prise de décisions éclairées et améliore les performances opérationnelles. Au-delà des coûts et dépendances, Snowflake reste un choix de premier plan pour exploiter le potentiel des données et stimuler la croissance des entreprises.