Webinaire
Your Data, Your Way: Enabling Analytics with an Open Lakehouse
Découvrez comment Komodo Health a utilisé des Iceberg Tables gérées par Snowflake et une architecture d’open lakehouse pour améliorer l'interopérabilité.
Cas d’usage
LakehouseAnalytics
Découvrez le moteur de requêtes le plus rapide de Snowflake sur les formats de table ouverts, avec la prise en charge des types de données avancés et des performances de requête optimisées.
Présentation
La lenteur des requêtes nuit à la productivité. Accélérez votre open lakehouse pour avoir plus d’impact, avec moins de complexité.
Interroger plusieurs data lakes peut s’avérer compliqué, le débogage peut être pénible et les performances affectées. Snowflake vous permet de connecter des silos de données sur vos architectures sans déplacer de données, même lorsque ces données sont stockées sur des fichiers Parquet, des Iceberg Tables ou des Delta Tables.
Simplifiez le cycle de vie de vos données
Connectez, transformez, optimisez et unifiez directement les données entre divers catalogues et formats, régions et clouds, et partagez un accès gouverné à vos produits de données, modèles d’IA et applications avec toutes les parties prenantes.
Valorisez vos données plus rapidement
Offrez davantage d’IA et faites progresser l’innovation analytique en utilisant les langages et les interfaces de votre choix, avec un moteur serverless qui se met automatiquement à l’échelle. Bénéficiez d’un rapport prix/performance optimal sur presque toutes les Iceberg Tables.
Faites confiance à vos données
Sécurisez et gouvernez entièrement votre environnement Snowflake. Mettez en place des contrôles FGAC, de confidentialité et de conformité prêts à l’emploi pour protéger facilement toutes vos ressources de données.
Avantages
Découvrez les possibilités qu’offre une analytique pour lakehouse puissante
Analysez rapidement vos données, où qu’elles se trouvent
Exploitez facilement la puissance de votre écosystème de données ouvert et connecté
Accédez facilement à des données et à des informations pertinentes grâce à une plateforme et un moteur intégrés.
Étendez la puissance du moteur de requêtes unifié entièrement géré de Snowflake aux formats ouverts, en permettant des analyses avancées, telles que les prévisions, la détection des anomalies, l'analyse des opinions et l'analyse des séries temporelles, sur des types de données complexes comme VARIANT et les données géospatiales, à travers toutes vos sources de données, où qu'elles résident.
Harmonisez vos données
Exploitez l’IA pour toutes vos données, où qu’elles se trouvent
Développez des agents de données d’IA et définissez des flux de travail de ML avec une suite complète de services d’IA reposant sur le même framework de gouvernance que les données. Utilisez le service Cortex AI entièrement géré de Snowflake pour fournir plus rapidement des informations alimentées par l’IA et le ML.
Analysez rapidement vos données
Générez des informations avec le moteur d’analyse le plus rapide
Analysez vos données en temps quasi réel grâce à des tableaux de bord et des applications avec un moteur de calcul sans réglage qui fonctionne, tout simplement. Obtenez des performances de requêtes 2 fois supérieures¶ sur les Apache Iceberg Tables en étendant notre moteur d’analyse de pointe aux formats de table ouverts.
¶Amélioration du benchmark TPC-DS selon notre estimation de la valeur NDV basée sur l’échantillonnage.
WHOOP améliore les prévisions financières en matière d’IA et de ML tout en améliorant l’expérience de ses membres
Grâce à Snowflake et Apache Iceberg, les équipes de WHOOP centralisent l’accès aux données tout en réduisant la complexité, en réduisant les coûts et en améliorant des processus stratégiques tels que le développement de fonctionnalités et les prévisions financières.
- 3x Prévisions financières 3x plus rapides grâce à un nouveau modèle d’IA/ML conçu avec Snowpark
Choisissez votre catalogue
Vous avez le choix. Gérez, gouvernez et découvrez les données avec des catalogues qui vous correspondent le mieux
Gouvernez et découvrez des données sur l’ensemble de votre architecture grâce à une expérience de catalogue connectée via Snowflake Horizon Catalog et Snowflake Open Catalog.
Mettez en place une sécurité précise avec des contrôles d’accès au niveau des tables, des lignes et des colonnes pour plus de conformité. Vous avez également la possibilité d’intégrer facilement votre catalogue d’API REST Iceberg.
Ressources
Autres ressources sur Lakehouse Analytics
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
Lakehouse Analytics
Questions fréquentes
Trouvez ici la réponse aux questions les plus courantes sur l’approche de Snowflake en matière d’analyse de data lakehouse, notamment l’interrogation de données en place, la gestion des Iceberg Tables et l’utilisation de solutions de catalogue ouvertes.
Qu’est-ce qu’un data lakehouse ?
Un data lakehouse intègre l’évolutivité et la flexibilité rentables d’un data lake, idéal pour stocker diverses données brutes, avec les fonctionnalités robustes de gestion, de gouvernance et d’analyse hautes performances que l’on trouve généralement dans un data warehouse.
Comment analyser les données stockées en dehors de Snowflake sans les déplacer ?
Snowflake vous permet d’analyser les données stockées directement dans votre espace de stockage cloud externe (comme Amazon S3, Azure Blob Storage ou Google Cloud Storage) sans avoir à les déplacer ou à les copier dans Snowflake. Cela se fait principalement en utilisant :
- Des External Tables : interrogez des fichiers de données (par ex., Parquet, CSV, JSON) dans votre stockage cloud existant comme s’il s’agissait de tables Snowflake natives.
- Des Iceberg Tables : utilisez Apache Iceberg, un format de table ouvert, pour interroger les données de votre data lake avec Snowflake, en profitant des fonctionnalités d’Iceberg telles que l’évolution schématique et Time Travel, tout en utilisant le puissant moteur de requêtes de Snowflake.
Quelle est la différence entre interroger des Iceberg Tables gérées par Snowflake et des Iceberg Tables gérées en externe ?
La principale différence réside dans la gestion des métadonnées (catalogue) et du cycle de vie des Iceberg Tables.
Iceberg Tables gérées par Snowflake : Snowflake Horizon Catalog gère et effectue des opérations comme le compactage. Cela offre une expérience étroitement intégrée avec un accès en lecture/écriture directement depuis Snowflake. Pour un accès en lecture multi-moteurs, synchronisez ces tables avec Snowflake Open Catalog.
- Iceberg Tables gérées en externe : un catalogue externe (par ex., AWS Glue ou un catalogue open source comme Apache Polaris™ ) gère les transactions et les métadonnées de la table. Snowflake se connecte à celles-ci pour toute requête.
Quelle est la différence entre Horizon Catalog et Snowflake Open Catalog ?
- Snowflake Horizon Catalog offre des capacités unifiées de gouvernance, de sécurité et de découverte pour toutes vos ressources de données au sein de la plateforme Snowflake. C’est également le catalogue des Iceberg Tables gérées par Snowflake.
- Snowflake Open Catalog est un service géré pour Apache Polaris™, un catalogue open source indépendant des fournisseurs. Apache Polaris et Snowflake Open Catalog offrent un contrôle d’accès sécurisé et multi-moteurs ainsi qu’une interopérabilité en lecture et en écriture.
