EBOOK
Migrez vers l’AI Data Cloud de Snowflake
Vous rencontrez des difficultés pour faire évoluer votre ancien entrepôt de données et dépanner vos pipelines Spark ? Modernisez votre plateforme data en migrant vos données et pipelines historiques vers Snowflake.
Partenaires d’intégration système
Migrez plus vite de Teradata vers Snowflake avec l’un des 10 partenaires d’intégration système agréés dans le cadre de notre initiative de migration accélérée.
Snowflake Professional Services
Collaborez avec nos équipes des Professional Services pour définir des objectifs plus ambitieux et les atteindre plus rapidement avec Snowflake.
Outil natif de conversion de code
Snowflake offre également un outil de conversion de code de pointe pour accélérer vos migrations.
Migrez vers Snowflakeen toute confiance
La plupart des systèmes existants ne fonctionnent qu’en tant que produits, tandis que Snowflake est une plateforme.
Une plateforme data unique pour de nombreux workloads et langages :
Prise en charge d’un ensemble complet de cas d’usage (BI et reporting, analyses géospatiales, etc.) entre diverses organisations, à partir d’une même copie de données.
Utilisation de SQL, Python, Java et Scala sur une même plateforme.
Prise en charge d’un éventail complet de formats de données (structurées, semi-structurées et non structurées) et de modèles d’architecture (entrepôt de données, data lake, solution hybride, data mesh et bien d’autres).
Tout fonctionne, tout simplement
- Le service entièrement géré de Snowflake automatise tout ce qui peut l’être, pour que vos équipes se concentrent sur l’essentiel.
- Bénéficiez d’un provisionnement automatique, d’une disponibilité élevée, de l’optimisation des performances, de la protection des données, de la gestion des métadonnées et plus encore.
- Disponible sur tous les clouds et dans toutes les régions, pour un nombre quasi illimité d’utilisateurs et de tâches.
Solutions de migration cloudà partir de votre ancien système
Que vous passiez d’un système on-premise au cloud ou d’un cloud à un autre, Snowflake vous aide à réaliser une transition fluide.
DÉFI
Avec son data stack relativement limité construit autour d’AWS Redshift, Lucid ne pouvait pas personnaliser l’engagement client sur différents canaux.
SOLUTION
Dans sa quête d’une plateforme data robuste capable de servir à la fois de data lake et d’entrepôt de données, Lucid a fait appel à Snowflake. Snowflake consolide la plateforme de Lucid en une plateforme unique et centralisée, ce qui permet à l’entreprise d’ingérer des données à partir de multiples sources.
DÉFI
Marriott était l’un des premiers groupes à adopter Netezza et Hadoop, basés sur la plateforme IBM BigInsights. Nombre de ces technologies rendaient la pile complexe, coûteuse (en raison des mises à niveau onéreuses) et difficile à exploiter.
SOLUTION
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 améliorés, ainsi que d’un coût total de possession réduit.
DÉFI
AT&T disposait d’une application de reporting interactive sur mesure, basée sur Teradata. Avec plus de 100 000 utilisateurs internes initiant plus de 2 millions d’appels de données par jour, l’entreprise exploitait chaque outil de Teradata pour maintenir un temps de réponse inférieur à une seconde.
SOLUTION
La migration vers Snowflake a permis à AT&T d’exploiter la mise en cache des résultats en plus de ses entrepôts. Résultat ? Une option moins coûteuse aux performances équivalentes.
DÉFI
PGE gérait un ancien entrepôt de données on-premise avec une maintenance coûteuse et des problèmes de performances.
SOLUTION
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.
DÉFI
La prise en charge de l’architecture de data lake d’Autodesk était un fardeau opérationnel, ses coûts exorbitants empêchaient tout déploiement à l’échelle. Les workloads d’ingestion des données reposaient sur de grandes quantités de code maison, ce qui entraînait des dépannages fréquents et des données peu fiables.
SOLUTION
En migrant ses données, utilisateurs et workloads vers Snowflake, Autodesk a pu obtenir un environnement de données très efficient et économique. L’exécution des processus ETL ne prend plus que quelques minutes, au lieu de plusieurs heures.
DÉFI
L’équipe data de Sanofi rencontrait diverses difficultés avec Spark : déploiement et maintenance manuels, difficultés d’évolutivité des ressources, problèmes de simultanéité lors des pics d’utilisation et complexités de transfert des données entre différentes plateformes.
SOLUTION
Grâce à la séparation entre le stockage et le calcul, à la maintenance quasi nulle et à la scalabilité à la demande que permet Snowflake, Sanofi a réussi à gérer efficacement davantage de workloads et de volumes de données sans compromettre ses performances.
DÉFI
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.
SOLUTION
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.
DÉFI
Avant de faire appel à Snowflake, Insider n’avait aucun contrôle sur ses coûts liés à Big Query et avait des difficultés pour mettre à l’échelle ses solutions.
SOLUTION
En migrant vers Snowflake, Insider a obtenu une maîtrise fine de ses coûts de calcul et de stockage, et a réduit en conséquence ses dépenses mois par mois de 23 %.
Des centaines
de migrations depuis Teradata, Oracle et Big Data (Hadoop, Spark, etc.) vers Snowflake
Des milliers
de migrations depuis SQL Server et des fournisseurs cloud vers Snowflake
< 4 mois
pour migrer 5 000 tables et 5 To de données de Micron d’un ancien entrepôt de données vers Snowflake
< 1 jour
pour configurer les fonctionnalités de Data Sharing dans Snowflake, contre 6 à 8 semaines précédemment pour Tapestry avec Hadoop
UN EXCELLENT RAPPORT PRIX-PERFORMANCE
Élasticité
Élasticité quasi instantanée qui s’adapte à n’importe quel nombre d’utilisateurs, de tâches ou de données.
Amélioration continue
Grâce à l’amélioration continue des performances et à l’optimisation des coûts, le ratio prix-performances diminue continuellement.
Tarification à la consommation
Avec la tarification à la consommation par seconde, vous payez uniquement pour ce que vous utilisez.
Migration accélérée
Partenaires
MIGRATION VERS SNOWFLAKE : KITS ET RESSOURCES
Démarrez votre essaigratuit de 30 jours
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