Optimiser la rentabilité de votre investissement dans Snowflake
Optimisez les performances, limitez les coûts et créez des écosystèmes de données prêts pour l’IA grâce à des modèles exploitables, des cadres de gouvernance et des outils automatisés et adaptés à Snowflake.
Évitez les coûts importants qu’engendrent des échecs de migration vers Snowflake
Transférer des données depuis Oracle, Postgres ou toute autre plateforme vers Snowflake, Redshift ou Databricks sans planification appropriée entraîne une limitation des performances, une augmentation des coûts, ainsi que des risques en matière de conformité.
Cette synthèse montre comment établir une base extensible et efficace pour les données.
- Optimisation en amont : effectuez la rétro-ingénierie des modèles Oracle puis créez des schémas Snowflake/Redshift optimisés pour éviter toute erreur onéreuse.
- Automatisation et accélération : générez de scripts de schéma pour gagner des jours de travail, limiter les erreurs et assurer la cohérence.
- Transfert fluide des données : transférez des données en temps réel avec correction des erreurs, restauration et arrêts de service minimes grâce à l’intégration basée sur Kafka.
- Amélioration des performances et réduction des coûts : ajustez les schémas, identifiez les requêtes inefficaces et utilisez l’analyse des causes premières pour limiter les dépenses de calcul.
- Surveillance et gouvernance des flux de données : effectuez le suivi du lignage, de la sécurité et de la cohérence des données dans les environnements Cloud et hybrides.
Architectures de données extensibles et gouvernance transplateforme
Optimisez la rentabilité de votre investissement dans Snowflake avec des outils conçus pour les performances, la gouvernance et la préparation à l’IA.
Foire aux questions
DataVault 2.0 offre une approche standardisée de l’organisation et de l’intégration des données sur les différentes plateformes, permettant une gouvernance, une traçabilité et une conformité cohérentes. Il simplifie la gestion du lignage, de la propriété et des métadonnées, ce qui est essentiel pour la supervision des données à l’échelle de l’entreprise.
Oui, Snowflake permet une gestion des données transplateforme en s’intégrant aux systèmes existants et à d’autres plateformes Cloud. Associé à des cadres tels que DataVault 2.0, il garantit une collaboration et une conformité fluides sur l’ensemble des données.
Les outils de surveillance des performances en temps réel comme Foglight fournissent des informations exploitables pour optimiser l’utilisation des ressources informatiques, réduire les coûts et améliorer les performances des requêtes dans Snowflake, ce qui contribue à optimiser votre retour sur investissement.
L’extensibilité de Snowflake et la prise en charge de données propres et structurées en font un hub idéal pour les applications d’IA. Des outils comme erwin Data Modeler et DataVault 2.0 garantissent la cohérence, la préparation à l’IA et la traçabilité dans un but de conformité des données de Snowflake.
De nombreuses mises en œuvre manquent d’une planification architecturale appropriée, ce qui entraîne des inefficacités et une sous-utilisation des ressources. Des pratiques fiables de modélisation des données et une gouvernance transplateforme aident les organisations à optimiser l’extensibilité, les performances et la rentabilité globale de Snowflake.
Prêt à optimiser Snowflake ?
Découvrez comment réduire les coûts, améliorer vos performances et établir des écosystèmes de données adaptés à l’IA sur la plateforme Snowflake.