Un aperçu complet de Snowflake pour 2025

Ces dernières années, on a assisté à une migration massive vers les plateformes de données cloud, et un nom revient sans cesse : Snowflake. Des milliers d’entreprises, des startups les plus récentes aux sociétés du Fortune 500, l’utilisent pour gérer leurs analyses et leur IA.

Mais même s’il s’agit clairement d’un acteur majeur, essayer de comprendre ce qu’est Snowflake, comment il fonctionne et combien il coûte peut donner l’impression d’assembler un puzzle sans l’image sur la boîte.

C’est la raison d’être de ce guide. Nous vous fournirons un aperçu clair et simple de Snowflake, en détaillant son architecture, ses fonctionnalités et sa tarification. Vous saurez exactement ce qu’il fait et, tout aussi important, ce qu’il ne fait pas.

Qu’est-ce que Snowflake ?

À la base, Snowflake est une plateforme de données basée sur le cloud, que vous entendrez souvent qualifier d’« entrepôt de données en tant que service ». Sa fonction principale est de stocker, traiter et analyser des quantités massives de données pour des domaines tels que l’informatique décisionnelle (BI), la science des données et d’autres projets d’IA.

Voici une façon simple de voir les choses : une base de données classique est comme une caisse enregistreuse dans un magasin très fréquenté, conçue pour gérer de nombreuses petites transactions rapides les unes après les autres. Snowflake, en revanche, est comme une immense bibliothèque de recherche conçue pour parcourir d’énormes quantités d’informations afin de repérer des tendances et de trouver des informations clés. Il est conçu pour l’analyse globale, pas pour gérer vos opérations quotidiennes.

Une grande partie de sa popularité vient du fait qu’il fonctionne sur les trois principaux fournisseurs de cloud (AWS, Azure et Google Cloud). Cela signifie que les entreprises bénéficient de toute sa puissance sans jamais avoir à acheter ou à gérer leur propre matériel physique.

L’architecture unique de Snowflake

Le secret de Snowflake réside dans son architecture, qui sépare complètement le stockage des données de la puissance de calcul. Il s’agit d’un changement radical par rapport aux anciens systèmes où ces deux éléments étaient étroitement liés.

Imaginez une bibliothèque où tous les livres (vos données) sont stockés dans un immense entrepôt central. Maintenant, au lieu que tout le monde s’entasse dans une seule salle de lecture, vous pouvez créer autant de salles de lecture séparées et insonorisées que nécessaire. L’équipe marketing en a une, l’équipe financière en a une autre, et les scientifiques des données peuvent avoir la leur. Ils accèdent tous à la même collection de livres, mais le travail de personne ne ralentit celui des autres. C’est à peu près comme ça que Snowflake est organisé.

Tout est décomposé en trois couches principales.

Stockage de la base de données

C’est la base où toutes vos données sont conservées. Lorsque vous chargez des données dans Snowflake, elles sont automatiquement organisées, compressées et optimisées dans un format en colonnes incroyablement efficace pour l’exécution d’analyses. Vous n’avez jamais à intervenir directement sur cette couche ni à vous soucier de la taille des fichiers et de la structure des dossiers ; Snowflake s’en charge pour vous.

Traitement des requêtes (calcul)

C’est là que le traitement des données a lieu. Snowflake utilise des « entrepôts virtuels », qui ne sont que des clusters d’ordinateurs indépendants qui exécutent vos requêtes. Ce sont les « salles de lecture » de notre exemple de bibliothèque.

Le véritable avantage ici est que différentes équipes peuvent avoir leurs propres entrepôts virtuels dédiés. Si l’équipe marketing doit exécuter un rapport massif, elle peut lancer un grand entrepôt pendant quelques heures sans perturber les tableaux de bord quotidiens de l’équipe financière. Une fois terminé, ils peuvent le réduire ou l’arrêter complètement pour économiser de l’argent.

Services cloud

C’est le cerveau de toute l’opération. Il s’agit d’un groupe de services qui coordonne tout ce qui se passe sur la plateforme. Il gère la sécurité et la connexion, administre toute l’infrastructure, optimise vos requêtes avant même qu’elles ne soient exécutées et assure le suivi des métadonnées de vos données. Cette couche fait de Snowflake une véritable plateforme « en tant que service », car elle prend en charge toutes les tâches administratives complexes qui nécessitaient auparavant une équipe entière.

Fonctionnalités principales et cas d’utilisation courants

Cette configuration permet des fonctionnalités très utiles qui ont fait de Snowflake un favori parmi les équipes de données.

• Évolutivité et performance : Comme le calcul et le stockage sont séparés, vous pouvez les faire évoluer à la hausse ou à la baisse indépendamment. Vous avez une tonne de données mais seulement quelques personnes qui exécutent des requêtes ? Pas de problème. Vous avez besoin de prendre en charge des centaines d’utilisateurs exécutant des rapports complexes en même temps ? Il suffit d’ajouter d’autres entrepôts virtuels. La plateforme peut gérer d’énormes charges de travail sans sourciller.

• Partage de données : C’est l’une des fonctionnalités les plus médiatisées de Snowflake. Vous pouvez partager en toute sécurité des données en direct et en lecture seule avec des partenaires, des clients ou d’autres services sans avoir à créer des copies lentes et obsolètes. Les données sont toujours à jour, et vous gardez le contrôle total sur qui voit quoi.

• Time Travel : Avez-vous déjà supprimé accidentellement une immense table ? Avec Snowflake, vous pouvez la récupérer instantanément. La fonctionnalité « Time Travel » vous permet d’accéder à d’anciennes versions de vos données à partir d’un point précis dans le passé, agissant essentiellement comme un puissant bouton « annuler » pour l’ensemble de votre entrepôt de données.

• Écosystème étendu : Snowflake se connecte bien avec presque tous les outils du monde des données modernes. Il dispose de connecteurs natifs pour les plateformes de BI comme Tableau, les outils d’intégration de données et les langages comme Python et Spark.

• Sécurité et gouvernance : Il a été conçu avec une sécurité de niveau entreprise à l’esprit, incluant le chiffrement de bout en bout pour toutes les données, des contrôles d’accès basés sur les rôles et une longue liste de certifications de conformité.

Mais il y a une limitation clé à garder à l’esprit. Snowflake est excellent pour gérer les données structurées (pensez aux feuilles de calcul et aux tables de base de données) et les données semi-structurées (comme les fichiers JSON). Cependant, il n’est pas conçu pour comprendre les données non structurées et conversationnelles que vous obtenez à partir de tickets de support, de wikis internes ou de messages de chat. Extraire des informations utiles de ce type de texte nécessite un outil totalement différent.

Tarification de Snowflake

Snowflake fonctionne sur un modèle basé sur la consommation, de type « paiement à l’utilisation ». Pour beaucoup, cette flexibilité est un argument de vente majeur, mais elle peut aussi rendre votre facture mensuelle difficile à prévoir.

Vos coûts sont répartis en deux catégories principales :

1. Coûts de stockage : Cette partie est simple. Vous payez un tarif fixe par téraoctet (To) de données que vous stockez chaque mois. C’est généralement prévisible et relativement abordable.

2. Coûts de calcul : C’est là que ça se complique. Vous êtes facturé à la seconde pour le temps de fonctionnement de vos entrepôts virtuels. Plus l’entrepôt est grand, plus il consomme de « crédits » par heure. C’est la partie de votre facture qui peut devenir incontrôlable si vous ne surveillez pas attentivement votre utilisation.

Voici un aperçu rapide de leurs principales éditions, en utilisant comme exemple la tarification pour AWS dans la région US East.

Bien que ce modèle offre de la flexibilité, les coûts de calcul variables peuvent donner de véritables maux de tête aux équipes financières. Il faut souvent une personne ou une équipe dédiée (parfois appelée FinOps) juste pour prévoir et gérer les dépenses. Cette incertitude est une frustration courante, surtout en comparaison avec des solutions à la tarification plus simple.

La pièce manquante : La connaissance de support non structurée

Donc, Snowflake fait un travail incroyable pour organiser les données d’entreprise structurées d’une société. Mais qu’en est-il de vos équipes de support et d’informatique ? Elles sont confrontées à un problème de données complètement différent. Leurs connaissances sont presque entièrement non structurées et dispersées un peu partout.

Il suffit d’y penser : vous avez des milliers de tickets passés dans Zendesk, des guides de processus internes dans Confluence ou Google Docs, et des fils de questions-réponses sans fin enfouis dans Slack.

Comment êtes-vous censé rassembler toutes ces données conversationnelles et désordonnées pour donner aux clients et aux employés des réponses instantanées et précises ? Snowflake n’est pas conçu pour ça ; c’est le mauvais outil pour ce travail. Ce problème nécessite un type d’outil entièrement différent.

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Vous pouvez considérer eesel AI comme le « Snowflake de vos connaissances de support ». C’est une plateforme d’IA spécialement conçue pour rassembler des données éparpillées et non structurées de toutes vos applications professionnelles afin d'automatiser le support de première ligne et d’alimenter les questions-réponses internes.

Voici comment il résout les problèmes exacts dont nous avons parlé :

• Il connecte tout, immédiatement : Pendant que Snowflake s’occupe des bases de données, eesel AI se connecte directement à votre centre d’aide, à vos wikis et à vos outils de chat. Il s’entraîne sur vos anciens tickets de support et documents pour apprendre votre métier dès le premier jour.

* **Vous pouvez être opérationnel en quelques minutes, pas en quelques mois :** Un projet d'entrepôt de données peut prendre un trimestre entier ou plus. Vous pouvez configurer eesel AI vous-même en quelques minutes. Avec des intégrations en un clic pour des outils comme **[Zendesk](https://www.eesel.ai/fr/integration/zendesk)** et **[Confluence](https://www.eesel.ai/fr/integration/confluence)**, aucun travail de développement complexe n'est nécessaire. * **Testez-le sans aucun risque :** Vous vous inquiétez des performances d'un nouvel outil d'IA ? Le mode de simulation d'eesel AI vous permet de tester votre configuration sur des milliers de vos propres tickets passés. Vous pouvez voir exactement comment il se comportera et quel serait votre taux de résolution *avant* même qu'il ne parle à un client en direct.

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Aperçu de Snowflake : Utilisez le bon outil pour les bonnes données

Alors, quelle est la conclusion ? Snowflake est une plateforme de données cloud incroyablement puissante et évolutive. Elle a totalement changé la donne pour l’analyse d’entreprise en permettant de gérer et d’analyser d’énormes quantités de données structurées.

Mais ce n’est pas la solution à tous les problèmes de données. Elle n’a jamais été conçue pour gérer les connaissances désordonnées, non structurées et conversationnelles sur lesquelles vos équipes de support client et internes s’appuient chaque jour.

Pour cela, vous avez besoin d’une plateforme conçue pour cette tâche, une plateforme qui peut unifier vos connaissances dispersées, se connecter facilement aux outils que vous utilisez déjà, et commencer à apporter de la valeur en quelques minutes, pas en quelques mois.

Cette vidéo offre un excellent aperçu visuel de Snowflake, détaillant son architecture et ses concepts clés.

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