« La stratégie data que nous avons développée avec Snowflake nous permet de nous adapter rapidement tout en assurant la sécurité et la confidentialité des données clients. »
John Saunders
VP of Product, Power Digital
Catégorie de produit
Snowflake pour le Data engineering
Recentrez-vous sur la qualité des données plutôt que sur le réglage de l’infrastructure. Vous pouvez désormais exploiter tout le potentiel de vos données, de leur naissance aux informations, grâce au data engineering ZeroOps, à l’interopérabilité illimitée et à l’IA d’entreprise.
cas d'usage
Transformez vos données brutes en données prêtes pour l’IA
Permettre un déplacement fiable des données
Créez, déployez et optimisez plus vite vos pipelines de données
- Simplifiez l’ensemble du cycle de vie des pipelines et adoptez rapidement de nouvelles pratiques de data engineering ou fusionnez avec des flux de travail existants.
- Démocratisez le data engineering grâce aux flux de travail de bout en bout de Snowflake, qui incluent un ensemble croissant de fonctionnalités natives et des intégrations étroites avec des normes ouvertes et des outils spécifiques au data engineering.
Centraliser le stockage de données en format ouvert
Créez ou intégrez facilement votre open lakehouse
- Profitez de normes open source flexibles pour construire votre open lakehouse plus rapidement, tout en bénéficiant de la fiabilité et de la sécurité de l’AI Data Cloud.
- Intégrez-le de manière transparente à vos architectures de lakehouse existantes ou créez-le avec un format de lakehouse ouvert, en éliminant les silos de données et en accélérant la valorisation.
Innover avec l’IA
Exploitez le potentiel des cas d’usage d’IA les plus avancés
- Accédez à diverses données non structurées et semi-structurées et traitez-les avec une architecture ouverte et flexible.
- En simplifiant les complexités du data engineering sur l’ensemble du pipeline, Snowflake facilite de manière surprenante la création d’applications d’IA générative, l’activation d’agents d’IA avec des flux de données en temps quasi réel et bien plus encore.
Expérience des développeurs
Exploitez votre socle data basé sur l’IA
- Concentrez-vous plus efficacement sur votre travail grâce aux outils de productivité pour les développeurs, tels que les environnements de développement natifs, les vues et alertes d’intégration Git et d’observabilité.
- Le DevOps dans Snowflake vous permet de simplifier et d’automatiser le cycle de développement logiciel pour tous vos environnements Snowflake.
Avantages
Établir de nouvelles normes pour le data engineering
Data engineering ZeroOps
Codez et automatisez vos pipelines en toute confiance
Respectez les SLA de données, automatisez les tâches répétitives et obtenez des résultats qui ont un impact réel. En vous concentrant sur les résultats plutôt que sur l’infrastructure, vous pouvez vous libérer des frais opérationnels grâce aux capacités natives de data engineering et à l’intégration aux normes ouvertes avec Apache Spark™, Apache Iceberg™, Apache Nifi™, dbt, pandas et plus encore.
Interopérabilité illimitée
Réduisez votre TCO, améliorez vos performances et réduisez la dépendance aux fournisseurs
Construisez sans frontières avec la plateforme de data engineering de bout en bout de Snowflake, qui opère avec les technologies que vous connaissez et aimez, à la fois au sein de la plateforme et en dehors.
- Facilitez la circulation des données entre les sources de données et leurs destinations avec Snowflake Openflow, un service d’intégration de données multimodales, ouvert, extensible et géré.
- Simplifiez les flux de transformation des données avec dbt Projects sur Snowflake.
- Rapprochez le code des données et accélérez le développement entre divers langages de programmation avec Snowpark.
IA boostée
Concrétisez les promesses de l’IA
Permettez aux agents d’IA de collaborer, de partager du contexte et de prendre des décisions ultra rapidement grâce à la prise en charge des formats structurés et non structurés dans des flux de données bidirectionnels en temps quasi réel.
Grâce aux fonctionnalités d’entreprise de Snowflake intégrées sur toute la plateforme, vous pouvez alimenter vos solutions professionnelles les plus avancées avec une architecture de données agile, efficace et fiable.
« Grâce à la réduction des défaillances éphémères et à la meilleure visibilité dans Snowflake, nous disposons désormais d’une plateforme beaucoup plus économique et simple à exploiter que la solution Spark gérée. »
David Trumbell
Head of Data Engineering, CTC
- 1e fois que l’échéance de disponibilité des données a été respectée tous les jours
- 54 % d’économies en migrant de la solution Spark gérée vers Snowflake
Ressources
Découvrez-en plus sur le data engineering
Premiers pas
Passez à l’étape suivanteavec Snowflake
Commencez votre essai gratuit de 30 jours
- 400 USD de crédits d’utilisation offerts
pour commencer - Accès immédiat à l’AI Data Cloud
Prise en charge des workloads de données
les plus stratégiques
Data engineering
Questions fréquentes
Trouvez les réponses aux questions les plus courantes sur les capacités de data engineering de Snowflake, de la création de pipelines aux assistants d’IA.
La plateforme Snowflake prend-elle en charge la création de pipelines de données ?
Oui, Snowflake prend en charge la création de pipelines de données fiables et évolutifs, notamment l’ingestion efficace des données provenant de diverses sources, les capacités de transformation des données et le stockage optimisé. Snowflake offre également des fonctionnalités efficaces d’observabilité et de gouvernance, garantissant la fiabilité, la sécurité et la facilité de gestion de vos pipelines.
Quelles sont les normes open source prises en charge par Snowflake ?
Parmi les technologies et normes open source clés prises en charge par Snowflake, on peut citer Apache Iceberg, un format de table ouvert très populaire pour les jeux de données analytiques volumineux. Nous offrons également une forte intégration avec dbt pour la transformation des données, la prise en charge de Modin pour faire évoluer les flux de travail des pandas et permettre le développement d’applications de données avec Streamlit. Snowflake s’intègre également à des outils comme Apache NiFi pour l’ingestion des données.
Quels formats de stockage Snowflake prend-il en charge ?
Snowflake offre différentes fonctionnalités de stockage de données, prenant en charge un large éventail de formats. Vous pouvez stocker et analyser des données structurées (y compris Apache Parquet), des données semi-structurées (comme JSON, Avro, XML) et des données non structurées (comme des images, des vidéos, des PDF) au sein d’une plateforme unique.
La plateforme Snowflake bénéficie-t-elle de l’assistance de l’IA dans ses pipelines de données ?
Absolument. Par exemple, Document AI vous permet d’extraire des informations précieuses de vos documents. Pour les développeurs, Snowflake Copilot offre une assistance au codage pour simplifier le développement de pipelines et d’applications de données. Avec Snowflake Cortex LLM, vous avez accès à de puissantes fonctions d’IA qui vous permettent d’effectuer des tâches telles que la complétion de texte, la classification, l’extraction, l’analyse de texte, l’analyse des opinions, la synthèse, la traduction et la génération d’intégrations. Vous trouverez plus de détails dans notre documentation sur les fonctions LLM de Snowflake Cortex.
Quels sont les coûts du data engineering sur Snowflake ?
Les deux principaux facteurs de coûts sont le calcul et le stockage. Pour les ressources de calcul, Snowflake utilise un modèle de tarification à l’utilisation. Les coûts de stockage sont basés sur la quantité de données (mesurée en téraoctets par mois) stockées dans Snowflake. Pour connaître le détail de nos tarifs et consulter notre tableau de consommation, nous vous encourageons à visiter la page Tarification de Snowflake, qui contient les informations les plus récentes et complètes.
