Migrez versl’AI Data Cloud de Snowflake

Après avoir dû faire face à une maintenance élevée et à un système sujet aux pannes, Travelpass s’est tournée vers Snowflake pour trouver une plateforme data à la fois fiable et facile à utiliser, qui offrait la tranquillité d’esprit en matière de gouvernance des données et de contrôle des coûts et qui pouvait l’aider à exploiter toute la puissance de l’IA.

Consciente des avantages d’une véritable coopération, Travelpass a choisi de se faire accompagner par Snowflake Professional Services pour migrer 30 To de données et 134 pipelines et process en seulement six semaines. Suite à sa migration, Travelpass s’est rendu compte qu’elle avait diminué ses coûts de 50 % avec Snowflake par rapport à sa solution précédente.

Pfizer est une entreprise mondiale disposant d’équipes réparties entre les Amériques, l’Europe et l’Asie. Elle doit donc garantir que toutes ses unités commerciales peuvent accéder rapidement aux données et les partager 24 heures sur 24. Avant Snowflake, ce partage nécessitait des copies de données, des pipelines ETL et toute une série de processus fastidieux et chronophages. 

Désormais, Snowgrid, la couche technologique cross-région et cross-cloud de Snowflake, leur permet de collaborer en toute transparence et en sécurité, quel que soit le pays où elles se trouvent. Ces échanges plus étroits permettent à Pfizer d’assurer une continuité plus suivie au niveau mondial.

Marriott était l’un des premiers groupes à adopter Netezza et Hadoop, basés sur la plateforme IBM BigInsights. Nombre de ces technologies rendaient la stack complexe, coûteuse (en raison des mises à niveau onéreuses) et difficile à exploiter.

Après avoir simplifié sa plateforme data avec Snowflake, Marriott profite de données transparentes et plus faciles à contrôler, d’une mise sur le marché accélérée, d’un partage de données et d’une collaboration plus étroits, ainsi que d’un coût total de possession réduit. 

Chicago Trading Company faisait face à diverses difficultés : des transferts de données coûteux, des échecs de traitement fréquents et imprévisibles, une visibilité limitée sur ses coûts et le traitement de grands volumes de données de marché devenu complexe.

En migrant vers Snowflake, CTC a éliminé ses coûts de transferts de données et a gagné en visibilité sur ses coûts, qu’elle a réduits de 54 %. Ses ingénieurs peuvent désormais se consacrer à l’innovation plutôt qu’au dépannage de configurations complexes, et CTC peut réactiver des pipelines de données jusqu’alors trop onéreux et explorer les possibilités qu’offre l’IA.

Avant de migrer vers Snowflake, les données de WHOOP étaient éparpillées entre son data warehouse, son data lake et ses bases de données de production. Il devenait coûteux et complexe pour sa petite équipe data de maintenir son précédent data warehouse, Amazon Redshift, et de le faire évoluer selon leurs besoins. 

Depuis sa migration vers Snowflake, l’ensemble des services de WHOOP bénéficient d’un accès quais instantané aux données et aux informations qu’elles contiennent. Ils peuvent ainsi comprendre rapidement les besoins de leurs membres et prendre des décisions plus informées. L’équipe data de WHOOP passe moins de temps à dépanner des problèmes de latence ou d’infrastructure. Elle peut désormais se consacrer davantage à l’extension de l’accès aux données dans toute l’entreprise. 

PGE gérait un data warehouse hérité on-premise avec une maintenance coûteuse et des problèmes de performances. L’architecture hautement interconnectée du système manquait de flexibilité et multipliait les copies des données dans toute l’organisation. Il était de ce fait difficile d’identifier la source véritable des données, et les coûts de stockage s’envolaient.

Consciente de la nécessité de disposer d’un environnement de données moderne, PGE a fait appel à Snowflake. L’entreprise a choisi l’AI Data Cloud de Snowflake sur AWS pour ses performances élevées, la séparation entre le stockage et le calcul, sa maintenance quasi nulle et son micro-partitionnement.

Depuis plusieurs années, Siemens repense sa façon d’utiliser les données, avec pour objectif l’obtention d’informations opérationnelles clés pour favoriser la prise de décision et automatiser les processus en vue de stimuler l’innovation.

Aux côtés de Snowflake, Siemens a créé le Siemens Data Cloud, un écosystème de plateforme de data mesh ouvert qui permet la transformation cloud, centralise les données, affine la prise de décisions et étend l’utilisation de l’IA.