SnowflakeData · intégration & runAgence Snowflake :
Wiz, intégrateur Snowflake.
Data warehouse multi-cloud pour stocker, partager et analyser vos données à grande échelle.
Parler à un expertIls nous font confiance
Snowflake au coeur de votre plateforme, sans enfermer vos équipes.
Snowflake est un data warehouse cloud qui se distingue par son architecture unique séparant stockage et calcul. Disponible sur AWS, Google Cloud et Azure, Snowflake permet de scaler indépendamment les ressources de stockage et de traitement. La plateforme facilite le partage de données entre organisations et intègre des fonctionnalités d'IA/ML via Snowpark.
Enjeux adressés
- Centraliser les données dans un data warehouse multi-cloud.
- Scaler stockage et calcul indépendamment.
- Partager les données entre organisations.
- Exploiter l'IA et le ML sur les données.
- Sécuriser et gouverner les données.
- Maîtriser les coûts avec une tarification à la consommation.
Principales fonctionnalités
- Séparation stockage / calcul.
- Multi-cloud (AWS, GCP, Azure).
- Partage de données (Data Sharing).
- Snowpark (IA/ML).
- Sécurité (chiffrement, RBAC, masquage).
- Tarification à la consommation.
L'avis de nos architectes
Le mot de notre lead architecte
Snowflake tient ses promesses quand l'architecture est posée en amont. Le choix se joue moins sur la fiche produit que sur la façon dont l'outil s'intègre au reste de votre stack.
Thibault
Lead architecte headless — WIZ Paris
Notre analyse
Snowflake est le data warehouse multi-cloud de référence, grâce à la séparation stockage/calcul et au partage de données natif. Sa force réside dans la flexibilité multi-cloud et la gouvernance des données.
BigQuery est l'alternative serverless intégrée à Google Cloud. Redshift s'intègre dans l'écosystème AWS. Databricks couvre le data engineering. Snowflake se justifie quand le multi-cloud et le partage de données sont prioritaires.
L'accompagnement WIZ
Nous intégrons Snowflake dans votre architecture data.
- 01Cadrage de l'architecture data.
- 02Déploiement et configuration de Snowflake.
- 03Modélisation et migration des données.
- 04Construction des pipelines d'ingestion.
- 05Connexion aux outils analytics et BI.
- 06Optimisation des coûts.
Intégrations
Snowflake s'intègre avec les plateformes analytics (Google Analytics 4, Adobe Analytics), les CRM (Salesforce, HubSpot), les plateformes marketing (Braze, Klaviyo) et les outils d'automatisation (Make, N8N) pour centraliser les données de l'entreprise.
Comprendre Snowflake
Snowflake est une plateforme de données cloud fondée en 2012 par Benoit Dageville, Thierry Cruanes et Marcin Zukowski, tous anciens d'Oracle. Cotée au NYSE depuis 2020, Snowflake a réalisé la plus grosse introduction en bourse d'une entreprise de logiciels à cette date. Snowflake est un data warehouse cloud-native construit sur une architecture qui sépare le stockage, le calcul et les services, ce qui permet de scaler chaque composant indépendamment. La plateforme est multi-cloud : elle tourne sur AWS, Azure et Google Cloud.
Snowflake exécute des requêtes SQL ANSI sur des données structurées et semi-structurées (JSON, Avro, Parquet). Les virtual warehouses (clusters de calcul) s'activent à la demande et s'éteignent automatiquement, ce qui élimine les coûts de calcul lorsque les données ne sont pas interrogées. Le zero-copy cloning permet de dupliquer des datasets en quelques secondes sans coût de stockage supplémentaire.
Snowflake Data Marketplace permet d'accéder à des datasets tiers (données météo, financières, démographiques) directement dans son environnement Snowflake, sans copie de données. Le data sharing natif permet de partager des données entre organisations Snowflake sans ETL.
Snowpark permet d'exécuter du code Python, Java et Scala directement dans Snowflake pour le machine learning et l'ingénierie de données. Cortex AI intègre des modèles LLM (Claude, Mistral) directement dans les requêtes SQL pour l'enrichissement, la classification et le résumé de données.
BigQuery (Google) est le concurrent direct, avec une approche 100 % serverless (pas de warehouses à dimensionner) et une intégration native avec l'écosystème Google. Amazon Redshift (AWS) est le data warehouse managé d'AWS. Azure Synapse (Microsoft) s'intègre avec Power BI et l'écosystème Azure. Databricks combine data warehouse et data lake (lakehouse) avec Spark. Snowflake se distingue par son architecture multi-cloud, le data sharing natif, la Marketplace de données et la simplicité de son modèle de compute à la demande.
Questions fréquentes
Snowflake est un data warehouse multi-cloud qui sépare stockage et calcul pour une scalabilité et une flexibilité maximales.
Snowflake est multi-cloud avec séparation stockage/calcul. BigQuery est serverless et intégré à Google Cloud. Le choix dépend de votre stratégie cloud.
Nous cadrons l'architecture data, déployons Snowflake, migrons vos données et construisons les pipelines d'ingestion.
