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Snowflake, le seul datawarehouse conçu pour le cloud, annonce aujourd’hui le lancement et la disponibilité immédiate de deux nouvelles fonctionnalités : le clustering automatique et les vues matérialisées. Ces deux dernières vont permettre d’augmenter les performances du requêtage en éliminant le travail manuel normalement associé aux autres solutions de datawarehouse. En fonctionnant de concert, ces deux fonctionnalités augmentent de façon exponentielle les performances du datawarehouse cloud de Snowflake et permettent de générer des insights plus rapidement et plus approfondis depuis l’ensemble des données de l’entreprise.

« Le clustering automatique était une évolution évidente pour Snowflake, similaire à ce que nous avons déjà fait pour l’automatisation de la sécurité, de la maintenance et de l’élasticité pour notre datawarehouse-as-a-service », a déclaré Christian Kleinerman, Vice-President of Product de Snowflake. « Les vues matérialisées apportent, quant à elle, une nouvelle approche à un problème de longue date. Nous nous sommes appuyés sur des décennies d’expérience acquise dans le traitement de bases de données à grande échelle et les avantages du cloud pour fournir des vues matérialisées cohérentes sur le plan des transactions sans gêner les modifications apportées aux tables de base. »

Le clustering automatique Clustering apporte les fonctionnalités suivantes :

 Une organisation du stockage des données automatisée et optimisée pour éviter d’avoir à re-clusterer les données.

 La fusion, la suppression et la qualification des données entièrement gérée par Snowflake pour rendre les informations plus claire et transparente en arrière-plan.

 Plus de blocage des processus d’ETL qui porte les ordres DML.

 Un clustering incrémental pour directement regrouper les nouvelles données dans les tables au fur et à mesure de leurs arrivées.

 Une vitesse de requêtage exponentielle avec toujours moins de maintenance et des coûts réduits.

Liste des fonctionnalités de vues matérialisées :

 Une amélioration significative des performances pour les requêtes qui utilisent de manière répétée les mêmes résultats de sous-requête

 Une maintenance automatique des vues matérialisées lorsque de nouvelles données arrivent ou que des données existantes dans la table de base sont modifiées

 Des opérations DML accélérées sur les tables de base en présence de vues matérialisées

 Une mise à jour constante des données quand on accède à une vue matérialisée, indépendamment de la table de base.

Nanigans, un spécialiste mondial des logiciels d’automatisation de la publicité en ligne, s’appuie sur le datawarehouse cloud de Snowflake pour optimiser plus de 700 millions de dollars en dépenses publicitaires multicanaux. Il s’appuie également sur les fonctionnalités de Data Sharing pour donner à ses clients un accès direct, réglementé et sécurisé à leurs données. « Snowflake apporte déjà la puissance, la flexibilité et une capacité d’accès illimité, dont nous avons besoin pour charger, intégrer, analyser et partager des données de manière transparente », déclare Nat Taylor, Product Manager de Nanigans. « En ajoutant le clustering automatique et les vues matérialisées, nous obtenons plus rapidement les informations dont nous et nos clients avons besoin. Et nous pouvons ainsi nous concentrer sur l’analyse des données, plutôt que sur les opérations de paramétrage manuel qui accompagnaient traditionnellement les solutions de datawarehouse on-premise ».

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