Partenaire Snowflake : data platforms et IA pour les équipes métier
Snowflake en bref
Snowflake stocke et traite les données dans le cloud, avec une facturation à l'usage et des ressources de calcul dimensionnées selon la charge. Ses fonctions Cortex permettent d'appeler des modèles d'IA directement sur les données.
Modeo conçoit l'architecture Snowflake (bases, rôles, entrepôts de calcul), automatise l'ingestion et les transformations avec dbt, et met en place le suivi des coûts. Le data warehouse sert ensuite de source unique aux tableaux de bord et aux agents IA.
Ce que Modeo construit avec Snowflake pour la Finance, la Supply et les Ventes
Un reporting financier unique, mis à jour chaque matin
Les équipes consolident les chiffres de plusieurs ERP dans des fichiers Excel, avec des écarts d'un mois à l'autre.
Clôture mensuelle accélérée de 3 jours et une seule définition du chiffre d'affaires.
Des stocks et des délais visibles en quasi temps réel
Les données d'entrepôt et de transport arrivent en décalé et ne se croisent pas.
Ruptures détectées 48 h plus tôt grâce à des alertes calculées dans Snowflake.
Une vue client partagée entre CRM et e-commerce
Les commerciaux et le marketing travaillent sur des listes clients différentes.
Un référentiel client unique, partagé avec les outils marketing via le data sharing de Snowflake.
Nos projets Snowflake en France
GLS : une data platform Snowflake et dbt pour le pilotage des opérations
- Enjeu
- Unifier les données d'exploitation et de facturation de plusieurs pays.
- Stack
- Snowflake, dbt, PopSink (CDC), outil de BI
- Durée
- 12 mois
- Gains
- Time-to-insight réduit (indicateurs disponibles chaque matin au lieu de J+3) et indicateurs fiabilisés
Hermès : un data warehouse Snowflake gouverné pour les équipes métier
- Enjeu
- Fiabiliser des indicateurs utilisés par plusieurs directions.
- Stack
- Snowflake, dbt, orchestrateur
- Durée
- 12 mois
- Gains
- Time-to-insight réduit et indicateurs fiabilisés, certifiés et documentés
Accor : des données hôtelières centralisées dans Snowflake
- Enjeu
- Rassembler des sources de réservation et de distribution hétérogènes.
- Stack
- Snowflake, outils d'ingestion, dbt
- Durée
- 12 mois
- Gains
- Time-to-insight réduit et indicateurs fiabilisés sur l'ensemble des sources de réservation
Le témoignage de Snowflake
« Modeo connaît Snowflake en profondeur et sait relier la plateforme à des cas d'usage concrets. Leurs équipes livrent des architectures propres, documentées et maîtrisées en coûts. »
Nos formats d'intervention sur Snowflake
Audit & recommandation
Audit de l'existant, recommandations d'architecture Snowflake (bases, rôles, entrepôts de calcul) et estimation des coûts de run.
- Durée type
- 2 à 3 semaines
- Budget
- 8 à 15 k€ HT
Data Engineering
Mise en place de la plateforme : ingestion, modèles dbt, sécurité, CI/CD et premiers tableaux de bord.
- Durée type
- 2 à 4 mois
- Budget
- 40 à 120 k€ HT selon le périmètre
Centre d'excellence
Création d'une offre de service data interne, automatisation des processus, accompagnement et formation des équipes.
- Durée type
- Engagement mensuel, sans durée minimale
- Budget
- 2 à 6 k€ HT par mois
L'équipe Snowflake de Modeo
Architecte data
Analytics engineer
Data engineer
DataOps engineer
Snowflake ou Databricks : critères de choix
| Critère | Snowflake | Databricks |
|---|---|---|
| Usage principal | Data warehouse SQL et partage de données | Lakehouse orienté data engineering et machine learning |
| Langage | SQL d'abord, Python via Snowpark | Python et Spark d'abord, SQL disponible |
| Administration | Service entièrement managé | Plus de réglages sur les clusters |
| Format des données | Format propriétaire, tables Iceberg possibles | Delta Lake ouvert |
| Profil d'équipe adapté | Équipes BI et analytics engineering | Équipes data science et data engineering |
Questions fréquentes sur Snowflake
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