Audit data et cadrage
2-3 semainesCartographie de vos sources de données, évaluation de la maturité data, identification des cas d'usage prioritaires et définition du périmètre de déploiement.
Intégrateur snowflake
Intégrateur Snowflake pour une plateforme data performante et évolutive
Exploitez tout le potentiel de Snowflake grâce à une intégration adaptée à vos enjeux data et à votre système d’information.
La donnée est un actif stratégique. Bien l’exploiter conditionne la qualité des décisions et la compétitivité de votre entreprise. Cela passe par 3 phases : identifier la donnée stratégique, la consolider sur une data platform, puis l’exploiter via de la data visualisation.
Notre rôle est d’intégrer chez vous les bons outils et la gouvernance adaptée pour transformer cet actif brut en levier de performance et compétitivité.
La data, un enjeu de compétitivité
Multi-cloud natif
Snowflake fonctionne de manière identique sur AWS, Azure et GCP. Vous choisissez votre cloud, ou vous en combinez plusieurs, sans dépendance à un fournisseur unique.
Performance élastique
Le calcul et le stockage sont séparés. Vous scalez chaque dimension indépendamment, en quelques secondes, sans interruption de service.
Sécurité enterprise
Chiffrement de bout en bout, RBAC, masquage dynamique des données, politiques réseau et conformité SOC 2 / HIPAA / RGPD intégrées nativement.
Data sharing natif
Partagez des données en temps réel entre vos entités, partenaires ou clients via Snowflake Marketplace, sans copie, sans ETL, sans latence.
Facturation à la consommation
Vous payez ce que vous utilisez, à la seconde. Pas de licences par utilisateur, pas de capacité réservée obligatoire.
Prêt pour l’IA
Cortex AI intégré : fonctions ML, LLM, search et agents IA directement dans la plateforme, sans déplacer vos données.
Définition
Snowflake : la plateforme Data Cloud
Qu’est ce que Snowflake ?
Snowflake est une plateforme Data Cloud serverless qui sépare le stockage du calcul pour offrir une élasticité et des performances optimales. Contrairement aux solutions on-premise ou cloud-native liées à un seul fournisseur, Snowflake fonctionne de manière identique sur AWS, Microsoft Azure et Google Cloud Platform. Cette architecture permet aux entreprises de centraliser, gouverner et exploiter leurs données dans un environnement unique, tout en bénéficiant d’une montée en charge automatique, d’une administration simplifiée et d’une collaboration sécurisée entre les équipes et les partenaires.
NOTRE APPROCHE
Explorer vos données dans un environnement unifié
Snowflake offre un environnement intégré pour requêter, transformer et visualiser vos données. Worksheets SQL, notebooks Python, dashboards natifs : vos équipes data travaillent dans un seul outil.
notre vision
Les modules Snowflake qui répondent à vos enjeux data
Data warehousing
Centralisez toutes vos données dans un entrepôt cloud haute performance. Requêtes SQL standard, concurrence illimitée et scaling automatique pour vos workloads analytiques.
Data engineering
Construisez des pipelines de données fiables avec Snowpark (Python, Java, Scala) ou SQL. Ingestion streaming, transformation, orchestration, le tout serverless.
Analytics et BI
Connectez vos outils BI existants (Power BI, Tableau, Looker) directement à Snowflake. Performance optimisée pour les requêtes concurrentes.
IA et machine learning
Entraînez, déployez et exécutez des modèles ML et des agents IA directement dans Snowflake avec Cortex AI. Vos données restent dans la plateforme.
Data sharing et collaboration
Partagez des datasets en temps réel avec vos filiales, partenaires ou clients via Snowflake Marketplace. Accédez à des données tierces sans pipeline.
méthodologie
Architecture et fondations
2-3 semainesProvisioning du compte Snowflake, choix du cloud provider, modélisation du data warehouse (bronze/silver/gold), configuration des rôles et de la gouvernance Horizon Catalog.
Build et premiers dashboards
2-3 semainesConstruction des transformations (dbt / Snowpark), connexion des outils BI, livraison des premiers dashboards exploitables par les métiers.
Montée en charge et usages avancés
ContinuIntégration de nouvelles sources, activation des usages Cortex AI, data sharing avec vos partenaires, formation et transfert de compétences.
Préparez votre SI aux usages de l'IA Les projets d'IA générative et d'agents IA échouent quand les données sous-jacentes sont incohérentes, dupliquées ou non gouvernées. Snowflake vous permet de structurer votre patrimoine data (centraliser, nettoyer, gouverner) avant d'activer les usages IA avec Cortex AI. Sans données fiables, pas d'IA fiable.
Comment Snowflake s'intègre à votre SI
Pour le DSI
- Multi-cloud : pas de lock-in, déployable sur AWS, Azure ou GCP
- Connecteurs natifs pour la majorité des sources SI (ERP, CRM, e-commerce, SaaS)
- Séparation stockage/calcul : scaling indépendant, coûts maîtrisés
- Gouvernance Horizon Catalog intégrée : RBAC, masquage, audit trail
contact
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Essayez Snowflake pendant 30 jours avec 400$ de crédits offerts, sans carte bancaire.
nos services
Des solutions d’infrastructure et de données adaptées à vos enjeux
nos cas clients
Ils nous font confiance pour faire évoluer leur infrastructure data
technologies
Les technologies partenaires
Nous concevons des infrastructures data performantes et interopérables pour centraliser, fiabiliser et exploiter vos données à grande échelle.
technologies
Les technologies partenaires
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Microsoft Fabric
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snowflake
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ionos
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Metadata
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maps systems
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airflow
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Questions fréquentes
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Si j’ai un MDM, dois-je intégrer un Snowflake ?
A quelle étape de mon entreprise dois-je mettre en place un MDM ou data platform ?
Un MDM devient particulièrement pertinent dès que votre entreprise gère plusieurs sources de données qui parlent des mêmes données (client, produit, fournisseur…) et que la cohérence entre ces sources commence à poser problème. C’est votre cas si :
Vous êtes probablement dans cette situation si votre entreprise est dans une ces phases :
Quelle est la maturité de mon entreprise en termes de gouvernance data ?
Toutes les entreprises ne partent pas du même niveau en matière de gouvernance data. Elles sont mêmes beaucoup à ne pas être conscientes de ce concept, et des freins qu’elles rencontrent au quotidien.
Les données sont produites et stockées, mais sans règles ni propriétaires définis. Les problèmes de doublons et d’incohérences sont fréquents, mais acceptés comme une fatalité.
Certaines équipes ont commencé à structurer leur donnée, mais les efforts sont isolés et non coordonnés.
Il n’existe pas de langage commun entre les métiers et l’IT. La qualité est inégale selon les départements.
Des rôles commencent à être définis (Data Owners, Data Stewards), des politiques de qualité émergent. La gouvernance existe sur le papier mais peine encore à s’ancrer dans les pratiques quotidiennes.
Les responsabilités sont claires, les règles appliquées et mesurées. La donnée est gérée comme un actif avec des indicateurs de qualité suivis régulièrement. La gouvernance est un accélérateur à la prise de décision plutôt qu’un obstacle.
Quel que soit votre stade, l’enjeu est le même : progresser vers le suivant sans attendre que les problèmes actuels deviennent des blocages. Plus tôt la gouvernance est structurée, moins la remise à niveau est coûteuse.
À partir de quand une modernisation legacy devient-elle rentable ?
Une data platform devient pertinente dès que votre volume de données dépasse ce que vos outils actuels peuvent traiter efficacement, et que vos équipes passent plus de temps à préparer la donnée qu’à l’analyser. Vous êtes dans cette situation si :
Si vous vous reconnaissez dans l’une de ces situations, c’est le bon moment pour structurer votre approche data en mettant en place une data platform telle que Fabric ou Snowflake.
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Parlez-en avec Matthieu
Partagez votre besoin et échangez directement avec Matthieu, directeur de projet data.
