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Surmonter les défis des flocons de neige - Un guide pratique 

Vous êtes-vous déjà senti comme un flocon de neige au milieu d'une tempête de neige déchaînée ? C'est ce que l'on peut ressentir lorsqu'on essaie de faire face à la complexité de la gestion des données sur la plateforme Snowflake native du cloud. Trop souvent, les équipes sont confrontées à des défis Snowflake. Ils vont de la gestion de la qualité des données et de la sécurité des données à la gestion des coûts, à l'amélioration des performances et à la garantie que la plate-forme peut répondre aux besoins futurs. Cependant, s'attaquer à ces problèmes ne doit pas être si écrasant. 

Dans ce guide, nous vous proposons des étapes pratiques pour surmonter chacun de ces défis. Pour que vous puissiez créer un environnement Snowflake fiable et résilient. Nous fournirons des conseils sur des sujets tels que la gouvernance des données, le choix entre ETL et ELT, l'intégration avec d'autres systèmes, etc. Alors, commençons! 

Quoi is Flocon de neige? 

Si vous êtes ici, vous avez probablement entendu parler de Snowflake et vous vous êtes peut-être même demandé comment cela pourrait aider votre organisation. Snowflake est une plate-forme de données moderne basée sur le cloud qui offre une évolutivité, une capacité de stockage et une puissance d'analyse presque illimitées dans une architecture facile à gérer. Les principaux composants de Snowflake sont le nœud de calcul basé sur le cloud (Snowflake Compute Cloud) et le schéma de base de données pour le stockage des données (Snowflake Data Warehouse).

Cette combinaison vous permet de stocker, d'interroger et d'analyser toutes vos données structurées et non structurées. Peu importe où il se trouve, sans se soucier de la gestion du matériel ou des logiciels du serveur. De plus, Snowflake vous permet de configurer facilement un partage de données sécurisé avec d'autres entreprises ou partenaires. 

De la gestion de la qualité des données à la garantie de la sécurité et de la gouvernance des données en passant par l'amélioration des performances, Snowflake propose diverses solutions pour relever les défis les plus courants associés à la gestion des données. En tirant parti de cette plateforme puissante, les organisations peuvent se concentrer sur ce qui compte le plus : collecter des informations significatives à partir de leurs données.

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Défis courants liés aux flocons de neige

Les flocons de neige peuvent présenter un certain nombre de défis, mais la bonne nouvelle est que ces difficultés peuvent être surmontées. Les défis de flocon de neige les plus courants sont :

Mauvaise qualité des données

La faible qualité des données conduit à des ensembles de données incomplets ou incorrects, ce qui vous empêchera d'analyser vos données et de prendre des décisions en fonction de celles-ci. Pour résoudre ce problème, vérifiez la source de vos données et éliminez les incohérences et les erreurs. En outre, effectuez des contrôles de validation des données pour vous assurer que chaque entrée suit les règles que vous avez définies et que toutes les sorties sont cohérentes.

Manque de flexibilité

Le manque de flexibilité des systèmes peut vous empêcher d'apporter les types de modifications nécessaires pour suivre le rythme des environnements commerciaux dynamiques. Pour vous assurer que votre système est suffisamment flexible pour s'adapter aux changements, essayez d'utiliser une approche agile lors de la mise en œuvre de nouvelles solutions. De cette façon, vous n'aurez pas à recommencer à zéro chaque fois que quelque chose doit être modifié. De plus, utilisez un système automatisé afin que les processus manuels ne ralentissent pas vos opérations.

Systèmes trop compliqués

Des systèmes trop compliqués peuvent conduire à des processus inefficaces qui demandent trop de temps et d'efforts. Afin de relever ce défi, passez en revue vos systèmes actuels pour une complexité inutile et cherchez des moyens de les simplifier. De plus, concentrez-vous sur la convivialité afin que les utilisateurs ne soient pas submergés lorsqu'ils interagissent avec le système.

En relevant ces défis courants liés aux flocons de neige, vous serez bien équipé pour surmonter tous les obstacles afin de réussir la mise en œuvre du flocon de neige.

Surmonter les défis liés aux flocons de neige : assurer la qualité des données 

Les données ne sont utiles que si elles sont exactes et à jour. C'est pourquoi assurer la qualité des données est l'un des défis critiques lorsqu'il s'agit de gérer les données dans Snowflake. Voici quelques conseils utiles pour vous aider à garder vos données propres : 

  • Identifiez les sources de données : sachez d'où proviennent vos données, afin de vous assurer qu'elles sont exactes. Des sources fiables sont essentielles pour assurer une bonne qualité des données. 
  • Valider la saisie des données : Mettez en place des contrôles pour vous assurer que toutes les données entrantes sont valides et à jour. De cette façon, vous pouvez être assuré que vos données seront aussi précises que possible. 
  • Surveillez régulièrement : vérifiez régulièrement les écarts et les erreurs dans les ensembles de données afin de pouvoir les identifier et les résoudre rapidement. 
  • Automatisez le processus : les outils d'automatisation peuvent aider à rationaliser le processus de surveillance et de validation des données, ce qui vous permet d'assurer plus facilement une qualité élevée à grande échelle. 

Grâce à ces conseils, vous pouvez garder vos bases de données Snowflake propres et à jour ! 

Surmonter les défis du flocon de neige : Sécuriser et gouverner les données

Gestion de la sécurité et de la gouvernance des données dans un environnement Snowflake est un défi de flocon de neige auquel de nombreuses organisations sont confrontées. Bien que Snowflake fournisse des mécanismes de sécurité solides, notamment l'authentification multifacteur, le chiffrement au repos et l'isolation de zone sécurisée, la gouvernance des données dans le cloud reste un défi. 

La gouvernance des données est essentielle pour la conformité aux réglementations du secteur et à d'autres normes externes. Mais il est également important de s'assurer que les utilisateurs obtiennent toujours les bonnes informations et qu'elles restent exactes. 

Voici quelques façons de surmonter ces défis : 

Données Catalogues 

Utilisation des données catalogues pour gérer les actifs de données de votre organisation peut vous aider à organiser vos données, à définir des règles d'accès claires, à suivre l'historique d'utilisation et à surveiller tout changement ou modification des métadonnées. Cela facilite l'audit de l'activité dans l'environnement Snowflake et reste conforme aux normes externes telles que GDPR ou HIPAA. 

Outils de gouvernance des données 

L'utilisation d'outils spécialisés comme Collibra ou Alation facilite la définition des définitions de métadonnées ; réduire les incohérences de données ; identifier les relations de terrain ; surveiller les KPI tels que les scores de qualité ; activer les pistes d'audit ; détecter les champs en double ; suivre l'historique d'utilisation ; s'assurer que les informations sensibles restent sécurisées ; gérer les politiques de contrôle d'accès, etc. 

Tests automatisés 

Des tests automatisés peuvent garantir que vos données sont exactes et cohérentes sur différents systèmes après l'exécution d'une tâche ETL/ELT dans Snowflake ou lorsqu'elles sont actualisées à partir d'autres sources. Cela permet de maintenir l'exactitude de toutes les métriques rapportées. 

Surmonter les défis du flocon de neige : Gérer les coûts 

Lorsque vous utilisez une base de données Snowflake, la gestion des coûts peut être un sujet délicat. Si vous ne faites pas attention, l'exécution de votre instance Snowflake peut coûter assez cher. Cela étant dit, vous pouvez faire beaucoup de choses pour vous assurer de minimiser les coûts et de réduire vos factures au minimum. 

Voici quelques-uns des points clés à considérer : 

  1. Choisissez un modèle de facturation: Il est important de décider si vous souhaitez un modèle de paiement à l'utilisation ou si vous vous engagez dans un plan à coût fixe basé sur des estimations. Le modèle par répartition pourrait être plus rentable à court terme. Cependant, le plan fixe pourrait avoir plus d'économies à long terme. 
  2. Surveiller l'utilisation: Il est crucial de rester au courant de votre utilisation des données et de la revoir régulièrement. Il s'agit de suivre tout pic inattendu d'utilisation des données qui pourrait entraîner une augmentation des coûts. 
  3. Évoluez judicieusement: Assurez-vous que votre mise à l'échelle est effectuée lorsque nécessaire. N'utilisez pas non plus un système inutilement volumineux as cela augmentera considérablement les facturations. 
  4. Désactiver les services lorsqu'ils ne sont pas nécessaires: Envisagez de désactiver les services tels que les pipelines de données et les entrepôts lorsqu'ils ne sont pas utilisés activement. Cela aidera à réduire les coûts inutiles liés à leur fonctionnement 24h/7 et XNUMXj/XNUMX sans utilisation. 
  5. Profitez des réductions: Snowflake offre diverses remises telles que pour les utilisateurs actifs, des remises sur volume et bien plus encore. Ceux-ci devraient être mis à profit s'ils sont disponibles pour d'autres opportunités de réduction des coûts. 

Optimisation des performances de Snowflake 

Les performances de Snowflake peuvent être encore optimisées en prenant certaines mesures, telles que : 

Exploiter les clés de clustering 

Les clés de clustering doivent être utilisées pour organiser les données en micro-partitions. Cela améliore les performances des requêtes, en particulier en ce qui concerne les jointures. De plus, les micro-partitions sont automatiquement compressées, ce qui réduit l'utilisation du stockage. 

Utiliser la mise en cache des résultats 

La mise en cache des résultats stocke les résultats des requêtes de plusieurs utilisateurs en fonction d'une période définie. Cela élimine le besoin de réexécuter les requêtes et contribue donc à améliorer les performances globales des requêtes. 

Créer des requêtes adaptées 

Le compilateur de requêtes de Snowflake fournit de nombreuses fonctionnalités étonnantes qui peuvent optimiser votre code SQL et aider à réduire le temps nécessaire pour exécuter une instruction particulière. Toutes les instructions SQL doivent être réglées et testées minutieusement afin de garantir des performances optimales. 

Utiliser SnowPipe et automatiser le chargement des données 

Pipe à neige est une fonctionnalité qui automatise le chargement des données dans les tables. Il les tient également au courant des nouvelles données entrantes. Il s'agit d'un système de contrôle automatisé qui permet de réduire considérablement les temps de latence. De plus, il augmente le débit en chargeant les données par lots dès qu'elles sont disponibles. 

Dans l'ensemble, l'optimisation des performances de Snowflake nécessite le réglage des requêtes, l'exploitation des clés de clustering, l'utilisation de la mise en cache des résultats, la création de requêtes optimisées. De plus, cela implique d'utiliser SnowPipe pour automatiser le chargement de nouvelles données ou maintenir les tables à jour avec les nouvelles données entrantes. Ces étapes garantiront que la plate-forme de données de votre organisation fonctionne avec une efficacité maximale pour des économies de coûts maximales, une expérience utilisateur améliorée et une disponibilité maximale pour les consommateurs de données. 

Choisir entre ETL et ELT dans un environnement de flocon de neige 

résoudre les défis des flocons de neige

Avez-vous essayé de décider entre ETL vs ELT lorsque vous travaillez avec Snowflake ? Que vous soyez nouveau sur la plateforme ou un utilisateur expérimenté, il est important de comprendre les principales différences entre les deux. 

Extraction, transformation et chargement (ETL) 

ETL est une solution de traitement de données traditionnelle qui extrait les données des systèmes sources et les transforme dans un format utilisable dans un système cible. Il le charge ensuite dans l'entrepôt de données. Pour ce faire, vous devez planifier chaque étape de votre pipeline de données. Cela inclut l'extraction des systèmes sources jusqu'au chargement de vos données transformées dans Snowflake. L'avantage le plus important d'ETL est que vous pouvez prendre le contrôle de vos pipelines de données en définissant exactement les étapes à suivre pour des tâches spécifiques. 

Extraction, chargement et transformation (ELT) 

D'autre part, ELT tire parti de l'évolutivité et du parallélisme de l'architecture cloud native de Snowflake. Dans les pipelines ELT, vos données brutes sont chargées rapidement dans Snowflake avant d'être transformées en formats utilisables. Ceci est particulièrement utile si vous traitez de gros volumes de données non structurées ou semi-structurées, telles que des fichiers JSON. ELT minimise la complexité en vous permettant de tirer parti des fonctions de transformation intégrées de Snowflake après le chargement de vos données.

Le principal avantage de l'utilisation d'ELT est qu'elle accélère les processus en éliminant les étapes intermédiaires souvent associées aux pipelines ETL. Il le fait tout en permettant un contrôle total sur la façon dont vos données sources sont chargées et transformées dans Snowflake. 

En fin de compte, il n'y a pas de réponse unique pour choisir entre ETL et ELT - tout dépend du cas d'utilisation. 

Conclusion 

résoudre les problèmes de flocons de neige avec Astera Centerprise

Les défis de Snowflake peuvent souvent sembler décourageants et insurmontables, mais en prenant le temps de comprendre le paysage des données, d'établir des processus et une gouvernance, et d'utiliser correctement les outils de données disponibles, ces défis peuvent être facilement surmontés. 

Bien qu'il existe divers outils disponibles sur le marché qui peuvent aider à relever ces défis, Astera Centerprise se distingue par ses puissantes capacités d'intégration de données. Ses capacités permettent aux entreprises de se connecter à Snowflake et à d'autres sources de données de manière transparente. Cet outil d'intégration de données de bout en bout permet aux entreprises de concevoir, d'exécuter et de surveiller des workflows complexes. Il permet également aux entreprises d'automatiser les contrôles de la qualité des données et d'optimiser les performances et la rentabilité.

En tirant parti des avantages de Astera Centerprise, les organisations peuvent se concentrer sur la collecte d'informations significatives à partir de leurs données tout en s'assurant qu'elles sont exactes, sécurisées et conformes aux réglementations du secteur. 

Dans l'ensemble, Astera Centerprise est une solution idéale pour les entreprises qui ont besoin de gérer leurs données sur la plate-forme Snowflake basée sur le cloud. Avec sa plateforme conviviale et sans code, Astera Centerprise aide les organisations à relever de nombreux défis associés à la gestion des données. Cela libère du temps et des ressources précieux pour se concentrer sur ce qui compte vraiment : tirer des informations des données et favoriser le succès de l'entreprise. 

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