Cas d’usage
Créez des pipelines de données plus efficaces
Donnez aux data engineers les moyens de créer, déployer et optimiser des pipelines de données plus rapidement grâce à des flux de travail de bout en bout.
Présentation
Simplifiez l’ensemble du cycle de vie de votre pipeline de données avec Snowflake
Si la création de pipelines résilients et bénéficiant d’une intégrité des données renforcée peut s’avérer difficile, les capacités natives de Snowflake et ses intégrations étroites avec des normes ouvertes et des pratiques de data engineering simplifient l’adoption de nouvelles pratiques et l’intégration aux flux de travail existants.
Nouvelles capacités natives
Openflow et dbt Projects sur Snowflake fournissent des interfaces intuitives qui permettent aux équipes de collaborer au sein de leur entreprise et de faire évoluer le data engineering directement dans Snowflake.
Supprimez les frais opérationnels et les freins aux performances
Profitez d’une infrastructure de calcul gérée sans avoir à l’optimiser vous-même. Misez sur des transformations serverless et des options d’orchestration performantes et hautement optimisées.
Automatisez le développement
Simplifiez le cycle du développement en mettant l’accent sur le processus CI/CD, l’automatisation du déploiement et la gestion de l’infrastructure.
Avantages
Construire et orchestrer des pipelines avec SQL et Python dans Snowflake
Renforcer vos équipes avec des pipelines SQL
Allégez la charge des data engineers avec des pipelines de données accessibles en SQL
- Grâce à la modularité des pipelines SQL, des utilisateurs aux compétences SQL variées peuvent exécuter de nombreux pipelines à grande échelle de manière fiable, créant ainsi une stratégie de flux de données évolutive.
- Recentrez-vous sur l’écriture de code SQL avec des entrepôts virtuels Snowflake et un calcul entièrement géré.
- Simplifiez la configuration de pipelines grâce à l’orchestration automatique et au traitement continu et incrémentiel des données avec les Dynamic Tables.
- Créez, déployez et gouvernez des projets dbt avec une prise en charge native sur Snowflake.
Créer et dimensionner vos applications avec des pipelines Python
Permettre le développement en Python
- Grâce à la syntaxe Python familière, les transformations complexes s’exécutent de manière transparente dans le moteur élastique de Snowflake, éliminant ainsi les mouvements de données pour un traitement efficace des données à grande échelle.
- Gérez vos volumes de données croissants et demandes de traitement sans frais d’infrastructure, offrant ainsi une solution Python puissante et évolutive avec Snowpark.
- Utilisez pandas sur Snowflake pour simplifier et faire évoluer le développement en utilisant cette syntaxe familière pour des transformations de données flexibles.
- Améliorez les performances et réduisez les coûts des transformations de données complexes dans Apache Spark.
Automatiser
Orchestrez vos pipelines de données
- Planifiez et automatisez des projets dbt sur Snowflake avec une orchestration native ou utilisez un orchestrateur tiers.
- Définissez l’état final et Snowflake gérera automatiquement les actualisations avec les Dynamic Tables.
- Avec les Snowflake Tasks, exécutez des commandes planifiées ou des déclencheurs définis.
- Enchaînez les tâches pour définir un DAG (Directed Acyclic Graph) afin de prendre en charge des traitements périodiques plus complexes.
- Optimisez l’exécution des tâches avec les Serverless Tasks.
« Désormais, nous nous préoccupons moins du processus de création en lui-même. Nous nous concentrons davantage sur ce que nous devons créer. »
Dan Shah
Manager of Data Science
- 1 semaine pour mettre en production 130 Dynamic Tables après avoir migré
- 65 % d’économies en migrant de Databricks vers Snowflake
Ressources
Commencez à créer et orchestrer vos pipelines sur Snowflake
Premiers pas
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- 400 USD de crédits d’utilisation offerts
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Prise en charge des workloads de données
les plus stratégiques
Pipelines de données
Questions fréquentes
Découvrez comment construire et gérer efficacement des pipelines de données dans Snowflake. Explorez les types pris en charge, les techniques efficaces de traitement des données et plus encore.
