Confluent vs Snowflake : Quelle plateforme de données convient le mieux à vos besoins ?

Choisir la bonne plateforme de données est crucial pour exploiter pleinement le potentiel de vos données afin de générer des insights et prendre des décisions éclairées. Ces plateformes facilitent l'intégration de données en temps réel et les analyses avancées, renforçant votre capacité à agir rapidement sur les insights issus des données. De plus, elles prennent en charge des capacités de traitement de données diverses, allant des données en continu au stockage de données à grande échelle, améliorant ainsi l'efficacité et la scalabilité de votre architecture de données.

Diverses solutions sont disponibles pour gérer et analyser vos données, comment choisir la meilleure pour vos besoins ? Dans cet article, nous vous aidons en fournissant une comparaison détaillée de deux principales plateformes de données, Confluent et Snowflake. En examinant leurs principales fonctionnalités et leurs différences clés, vous aurez une meilleure compréhension de la plateforme qui correspond le mieux à votre stratégie de données et à vos objectifs commerciaux, ce qui vous aidera à faire un choix plus éclairé.

Confluent et Snowflake sont deux figures influentes dans le secteur de la gestion et de l'analyse des données, chacune apportant des forces distinctives adaptées aux besoins organisationnels spécifiques.

Confluent est principalement célébré pour ses capacités de streaming de données en temps réel, exploitant Apache Kafka pour permettre le traitement et l'intégration continus des données à travers différents systèmes. Cette plateforme est idéale pour les organisations qui ont besoin de gérer de grands volumes de données entrantes en temps réel, facilitant la prise de décisions immédiates basées sur les données. En revanche, Snowflake excelle dans le data warehousing et le stockage de données à grande échelle, offrant des solutions robustes pour la consolidation, l'analyse et le partage sécurisé des données dans des environnements cloud.

Pour faire un choix éclairé entre Confluent et Snowflake, il est essentiel de prendre en compte vos besoins spécifiques en matière de données, l'échelle organisationnelle et la sophistication technique de vos équipes.

Confluent et Snowflake sont des solutions de gestion de données de premier plan avec des objectifs distincts, conçues pour répondre à différents aspects de la manipulation et de l'analyse des données. Au moment de choisir la plateforme la mieux adaptée à vos besoins commerciaux, il est important de comprendre les principales différences entre elles.

Confluent est construit autour d'Apache Kafka et excelle dans les capacités de streaming de données en temps réel. Il permet aux organisations de traiter et d'analyser les données au fur et à mesure de leur arrivée, ce qui est crucial dans des scénarios où une utilisation immédiate des données peut générer une valeur commerciale significative. La plateforme de Confluent facilite l'ingestion continue des données, le traitement et la redistribution à travers les systèmes de l'entreprise, en en faisant un outil puissant pour les entreprises qui dépendent de données opportunes pour la prise de décisions opérationnelles. Cela rend Confluent particulièrement adapté aux industries telles que les services financiers, les télécommunications et les services en ligne, où le traitement des flux de données en temps réel est essentiel.

En revanche, Snowflake se concentre sur les solutions de data warehousing basées sur le cloud et le stockage de données à grande échelle. Il fournit une plateforme centralisée pour stocker et analyser de vastes quantités de données structurées et semi-structurées, sans les complexités opérationnelles traditionnellement associées aux entrepôts de données. L'architecture de Snowflake permet de faire évoluer le calcul et le stockage de manière indépendante, ce qui le rend très efficace pour gérer des charges de travail fluctuantes et des analyses de données à grande échelle. Cela en fait une solution idéale pour les entreprises qui ont besoin d'effectuer des requêtes et des analyses complexes sur de grands ensembles de données, comme dans les secteurs de la vente au détail, des soins de santé et des médias.

Une autre différence majeure réside dans leur approche de la scalabilité et de la gestion des données. Confluent exploite un système distribué capable de gérer des pipelines de données à haut débit, adapté aux architectures pilotées par les événements. Snowflake, cependant, utilise une architecture de données partagée à plusieurs clusters qui permet un accès et une interrogation simultanés des données par de nombreux utilisateurs, sans impact sur les performances.

Si les besoins de votre entreprise impliquent le streaming de données en temps réel et une réactivité immédiate, Confluent est probablement le choix le plus approprié. Si votre objectif est plutôt d'avoir des capacités robustes de data warehousing avec une analyse et un stockage de données à grande échelle flexibles, alors Snowflake serait plus adapté.

• Scalabilité : La plateforme de Confluent, construite autour de Kafka, offre une grande scalabilité, permettant aux organisations de gérer de grands volumes de données et de facilement adapter leur infrastructure selon les besoins.
• Traitement des données en temps réel : Avec Confluent, les organisations peuvent traiter et analyser les données en temps réel, leur permettant de prendre des décisions plus rapides et éclairées basées sur des informations à jour.
• Écosystème et intégration : La plateforme de Confluent s'intègre avec un large éventail d'outils et de services, facilitant la création de pipelines de données et d'applications complètes pour les organisations.
• Fiabilité : Kafka, au cœur de la plateforme de Confluent, est réputé pour sa fiabilité et sa tolérance aux pannes, garantissant que les données sont toujours disponibles même en cas de défaillance.
• Communauté et support : Confluent bénéficie d'une forte communauté autour de Kafka, offrant l'accès à des ressources, de la documentation et des forums de support où les utilisateurs peuvent obtenir de l'aide et partager les meilleures pratiques.

• Complexité : La configuration et la gestion d'une infrastructure basée sur Kafka peuvent être complexes, nécessitant une expertise en systèmes distribués et en traitement de données en temps réel.
• Coût : Bien que Confluent propose une version open-source gratuite de Kafka, ses fonctionnalités d'entreprise et son support sont payants, ce qui peut être prohibitif pour certaines organisations, en particulier les plus petites.
• Courbe d'apprentissage : L'adoption de la plateforme de Confluent implique souvent une courbe d'apprentissage abrupte, surtout pour les équipes qui découvrent Kafka et l'architecture pilotée par les événements.
• Surcharge opérationnelle : La gestion des clusters Kafka et le maintien de l'infrastructure peuvent nécessiter une surcharge opérationnelle significative, comprenant la surveillance, le réglage et le dépannage.
• Dépendance au fournisseur : Dépendre fortement de la plateforme de Confluent peut créer une dépendance au fournisseur, rendant difficile le passage à des solutions alternatives à l'avenir sans un effort de migration significatif.

• Scalabilité : Snowflake offre une scalabilité pratiquement illimitée, permettant aux organisations de gérer facilement de grands volumes de données sans nécessiter d'intervention manuelle ou de gestion d'infrastructure.
• Performance : L'architecture de Snowflake est optimisée pour la performance, avec des fonctionnalités telles que l'optimisation automatique des requêtes, le stockage colonne et le traitement parallèle, permettant une exécution rapide des requêtes même sur des ensembles de données massifs.
• Concurrence : Snowflake prend en charge des niveaux élevés de concurrence, permettant à plusieurs utilisateurs d'exécuter des requêtes et d'effectuer des opérations sur les données simultanément sans impact sur les performances.
• Facilité d'utilisation : Snowflake est conçu pour être facile à utiliser, avec une interface basée sur SQL familière à de nombreux professionnels des données. Il offre également des fonctionnalités telles que le dimensionnement automatique, le partage de données intégré et une interface utilisateur basée sur le web pour la gestion et la surveillance des charges de travail de données.
• Aucune gestion : Snowflake est un service entièrement géré, ce qui signifie que toutes les tâches de gestion de l'infrastructure, telles que le provisionnement, le réglage et le dimensionnement, sont prises en charge par le fournisseur de la plateforme. Cela libère du temps et des ressources précieuses pour que les organisations se concentrent sur l'analyse et les insights des données.

• Coût : Bien que le modèle de tarification à l'utilisation de Snowflake puisse être rentable pour de nombreux cas d'utilisation, il peut devenir coûteux pour les organisations ayant de grands volumes de données ou des niveaux élevés d'utilisation, surtout s'ils ne sont pas correctement optimisés.
• Frais de sortie de données : Snowflake facture les sorties de données, ce qui signifie que les organisations peuvent encourir des coûts supplémentaires lors du transfert de données hors de la plateforme, surtout lors du transfert de grands volumes de données vers d'autres services cloud ou systèmes sur site.
• Support limité pour certaines fonctionnalités SQL : Bien que Snowflake prenne en charge la plupart des fonctionnalités standard SQL, il existe quelques fonctionnalités SQL avancées et optimisations qui peuvent ne pas être disponibles, ce qui pourrait affecter la compatibilité avec les applications ou flux de travail existants.
• Dépendance aux fournisseurs cloud : Snowflake s'exécute exclusivement sur l'infrastructure cloud fournie par des partenaires tels qu'AWS, Azure et GCP. Cela peut créer des problèmes de dépendance et de verrouillage au fournisseur pour les organisations qui préfèrent les stratégies de cloud multi-cloud ou hybrides.
• Gouvernance des données et conformité : Bien que Snowflake propose des fonctionnalités de sécurité robustes, telles que le chiffrement, les contrôles d'accès et l'audit, les organisations peuvent encore rencontrer des défis en matière de gouvernance des données et de conformité, notamment dans les industries hautement réglementées où des exigences strictes en matière de protection des données s'appliquent.

Confluent et Snowflake répondent à des aspects distincts mais complémentaires de la gestion des données. Confluent, centré sur Apache Kafka, excelle dans le streaming de données en temps réel et l'architecture pilotée par les événements, offrant scalabilité et intégration à l'écosystème. Sa complexité et sa charge opérationnelle peuvent cependant dissuader certains utilisateurs.

D'autre part, Snowflake, une plateforme de data warehousing basée sur le cloud, met l'accent sur la scalabilité, les performances et la facilité d'utilisation. Entièrement géré et optimisé pour les requêtes basées sur SQL, mais les utilisateurs peuvent rencontrer des coûts pour la haute concurrence et les sorties de données. Le choix entre Confluent et Snowflake dépend des besoins de l'organisation : le traitement de données en temps réel et le streaming avec Confluent, ou les analyses et les requêtes structurées avec Snowflake.

Bien que Confluent et Snowflake jouent tous deux des rôles vitaux dans la gestion des données, ils ciblent fondamentalement des besoins différents au sein du cycle de vie des données. Confluent est particulièrement avantageux pour les entreprises qui nécessitent des capacités robustes de streaming de données en temps réel. Il permet aux organisations de traiter et de déplacer efficacement de grands volumes de données avec une latence minimale, ce qui est crucial pour les applications dépendant de mises à jour de données en temps opportun.

En revanche, Snowflake est idéal pour les entités ayant besoin d'une solution puissante de data warehousing qui simplifie le stockage, l'accès et l'analyse des données, en particulier pour l'analyse de données historiques où les requêtes SQL complexes sont courantes.

Confluent est mieux utilisé pour le streaming de données en temps réel et l'architecture pilotée par les événements. Il excelle dans les scénarios où les organisations ont besoin de traiter et d'analyser les données au fur et à mesure de leur arrivée, permettant des insights et des actions opportuns. La plateforme de Confluent, construite autour d'Apache Kafka, offre une scalabilité élevée, une fiabilité et une intégration à l'écosystème, la rendant adaptée à une large gamme de cas d'utilisation tels que les analyses en temps réel, la surveillance et l'intégration de données.

Des industries telles que la finance, le commerce de détail et les télécommunications tirent parti de Confluent pour alimenter des applications telles que la détection de fraude, la gestion des stocks et les plateformes d'engagement client. Sa capacité à gérer de grands volumes de données en temps réel le rend indispensable pour les entreprises modernes axées sur les données.

Confluent et Snowflake remplissent des rôles distincts dans le paysage de la gestion des données, ce qui rend improbable qu'un puisse entièrement remplacer l'autre. Confluent se spécialise dans le streaming de données en temps réel et l'architecture pilotée par les événements, permettant aux organisations de traiter et d'analyser les données au fur et à mesure de leur arrivée.

Pendant ce temps, Snowflake se concentre sur le data warehousing basé sur le cloud, fournissant un stockage scalable et des requêtes optimisées pour les données structurées. Bien que Confluent puisse compléter Snowflake en alimentant des flux de données en temps réel dans Snowflake pour une analyse ultérieure, il ne peut pas entièrement remplacer le rôle de Snowflake dans le data warehousing.

Déterminer si Confluent est moins cher que Snowflake dépend de divers facteurs tels que l'utilisation, l'échelle et les besoins spécifiques. Le modèle de tarification de Confluent tourne généralement autour de l'utilisation et des fonctionnalités, avec des coûts potentiellement à la hausse à mesure que les volumes de données et les besoins en traitement augmentent.

Snowflake, quant à lui, fonctionne sur une structure tarifaire de paiement à l'utilisation, incluant des coûts pour le stockage, le calcul et des fonctionnalités supplémentaires comme le partage de données. Bien que Confluent puisse offrir des avantages économiques pour les organisations principalement axées sur le streaming de données en temps réel et le traitement d'événements, le modèle de tarification de Snowflake pourrait être plus favorable pour ceux qui accordent la priorité au data warehousing et à l'analyse.

Bien que Confluent offre une plateforme robuste pour le streaming de données en temps réel et l'architecture pilotée par les événements, il est important de considérer des alternatives logicielles pour vous assurer de trouver la meilleure solution pour vos besoins spécifiques.

Plusieurs alternatives remarquables à Confluent dans l'espace du streaming de données et du traitement d'événements incluent Apache Kafka (le fondement open-source de Confluent), Snowflake, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Pub/Sub, et Microsoft Azure Event Hubs.

Bien que Confluent puisse offrir des solutions complètes et une intégration facile avec les écosystèmes Kafka existants, explorer ces alternatives peut fournir des informations précieuses et vous aider à prendre une décision éclairée alignée sur les objectifs de gestion des données de votre organisation.

Snowflake et Confluent remplissent des rôles distincts mais complémentaires dans le paysage de la gestion des données. Snowflake excelle en tant que plateforme de data warehousing basée sur le cloud, offrant un stockage scalable et des requêtes optimisées pour les données structurées.

Pendant ce temps, Confluent se spécialise dans le streaming de données en temps réel et l'architecture pilotée par les événements, permettant aux organisations de traiter et d'analyser les données au fur et à mesure de leur arrivée. Alors que Snowflake propose des capacités puissantes d'analyse et de requêtes structurées, Confluent se concentre sur les insights en temps réel et le traitement d'événements.

Comparer Snowflake à Confluent implique de comprendre leurs forces distinctes dans la gestion des besoins en données. Les performances supérieures de Snowflake dans le data warehousing en font l'option préférée pour les organisations qui accordent la priorité à l'efficacité des requêtes et à la gestion des données. Son architecture simplifie les opérations complexes sur les données et s'adapte dynamiquement pour répondre aux demandes fluctuantes, ce qui en fait une solution idéale pour ceux qui dépendent fortement de SQL et de l'analyse des données structurées.

En revanche, bien que Confluent excelle dans le streaming de données en temps réel, la plateforme robuste et conviviale de Snowflake offre une fonctionnalité plus large pour l'analyse de données historiques et la manipulation étendue des données. Ainsi, pour les entreprises axées sur l'analyse approfondie des données et la scalabilité, Snowflake se révèle souvent être le meilleur choix.

Snowflake est mieux utilisé pour le data warehousing basé sur le cloud, offrant un stockage scalable et des requêtes optimisées pour les données structurées. Les organisations exploitent Snowflake pour centraliser et analyser efficacement de vastes quantités de données, ce qui en fait un outil idéal pour l'analyse des données, l'intelligence d'affaires et les rapports. Son architecture, conçue pour une haute concurrence et des performances, permet à plusieurs utilisateurs d'exécuter simultanément des requêtes complexes sans compromettre la vitesse.

La facilité d'utilisation, le dimensionnement automatique et le modèle de tarification à l'utilisation de Snowflake en font une option attrayante pour les entreprises à la recherche d'une solution flexible et rentable pour la gestion et l'analyse de grands ensembles de données dans le cloud. Il est particulièrement bénéfique pour les organisations en transition depuis les entrepôts de données traditionnels sur site vers des solutions modernes basées sur le cloud.

Bien que Snowflake excelle dans le data warehousing basé sur le cloud et les requêtes optimisées pour les données structurées, il n'est pas conçu pour remplacer les capacités spécialisées de Confluent dans le streaming de données en temps réel et l'architecture pilotée par les événements. Snowflake se concentre sur l'analyse et le traitement des données structurées, tandis que Confluent est adapté au traitement et à l'analyse des données au fur et à mesure de leur arrivée en temps réel.

Bien que Snowflake puisse compléter Confluent en ingérant et en analysant des données historiques, il ne peut pas remplacer entièrement le rôle de Confluent dans le traitement des événements en temps réel. La décision d'utiliser Snowflake, Confluent, ou les deux, dépend des besoins spécifiques de gestion des données de l'organisation, chaque plateforme offrant des avantages distincts dans ses domaines respectifs.

Déterminer si Snowflake est moins cher que Confluent dépend de divers facteurs tels que l'utilisation, l'échelle et les besoins spécifiques. Snowflake fonctionne sur une structure tarifaire de paiement à l'utilisation, incluant des coûts pour le stockage, le calcul et des fonctionnalités supplémentaires comme le partage de données. En revanche, le modèle de tarification de Confluent tourne généralement autour de l'utilisation et des fonctionnalités, ce qui peut entraîner des coûts croissants à mesure que les volumes de données et les besoins en traitement augmentent.

Bien que la structure tarifaire de Snowflake puisse offrir des avantages économiques pour les organisations principalement axées sur le data warehousing et les requêtes structurées, la tarification de Confluent peut être plus avantageuse pour ceux qui accordent la priorité au streaming de données en temps réel et au traitement d'événements.

Bien que Snowflake propose une solution puissante de data warehousing basée sur le cloud, il est prudent d'explorer d'autres options logicielles pour vous assurer de trouver la meilleure solution pour vos besoins spécifiques.

Plusieurs alternatives notables à Snowflake dans l'espace du data warehousing et de l'analyse des données incluent Confluent, MongoDB, Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure Synapse Analytics et Snowpark.

Bien que Snowflake puisse offrir des fonctionnalités robustes et une facilité d'utilisation, explorer ces alternatives peut fournir des informations précieuses et vous aider à prendre une décision éclairée alignée sur vos objectifs de gestion des données.

Bien que Confluent et Snowflake fournissent tous deux des plates-formes robustes de gestion et d'analyse des données, le facteur de facilité d'utilisation varie considérablement entre les deux.

Confluent, en tirant parti d'Apache Kafka, offre une plateforme puissante de streaming de données. Cependant, maîtriser les subtilités de Kafka peut poser des défis, en particulier pour les débutants ou ceux qui manquent d'expertise technique. Par exemple, la configuration des clusters Kafka et la compréhension de son architecture de système distribué peuvent être des tâches intimidantes.

En revanche, Snowflake se distingue par son interface intuitive de data warehouse basé sur le cloud. Avec une disposition claire et des requêtes basées sur SQL, les utilisateurs peuvent naviguer et manipuler rapidement les données sans une formation extensive. Par exemple, le chargement et l'interrogation des données dans Snowflake ressemblent à des bases de données SQL traditionnelles, ce qui simplifie la courbe d'apprentissage.

Confluent se distingue par ses solides capacités d'intégration, notamment avec son support étendu pour les systèmes tiers via plus de 120 connecteurs pré-construits, ce qui le rend très adaptable aux écosystèmes de données diversifiés. Grâce à Kafka Connect, Confluent améliore le mouvement des données en temps réel avec des connecteurs pour une variété de systèmes dans différentes catégories, tels que les bases de données, les services cloud et les plates-formes d'analyse de données. Par exemple, les connecteurs pour Salesforce et MongoDB permettent l'importation et l'exportation de données sans heurts, soutenant efficacement les architectures pilotées par les événements. De plus, l'API flexible de Confluent prend en charge les projets d'intégration personnalisés, comme l'intégration avec Apache Flink pour des analyses en temps réel améliorées, répondant ainsi aux demandes opérationnelles uniques.

En revanche, Snowflake se concentre sur une solution complète de data warehousing avec de solides fonctionnalités d'intégration pour les outils d'analyse et de gestion des données. Il prend en charge une gamme d'applications BI, ETL et de sciences des données grâce à ses connecteurs et API avancés. Par exemple, son intégration avec Tableau améliore les capacités des utilisateurs en matière de visualisation interactive des données, tandis que les intégrations avec des outils ETL comme Informatica simplifient les processus de transformation des données. Snowflake excelle également dans le partage et la réplication des données entre différentes régions, garantissant une disponibilité et une cohérence élevées, ce qui est crucial pour les opérations mondiales.

Snowflake présente une proposition attrayante pour les startups visant à rationaliser leurs finances. En offrant des crédits gratuits, les startups peuvent rapidement construire et développer des applications et des produits basés sur les données sans encourir de coûts immédiats, un avantage pour celles opérant avec un budget limité. Par exemple, les startups peuvent utiliser les crédits de Snowflake pour explorer l'analyse de données et la génération d'informations, jetant les bases de la croissance et de l'innovation futures.

En revanche, bien que Confluent propose une plateforme robuste de streaming de données en temps réel, il ne dispose pas d'incitations financières ou de crédits explicites, ce qui pourrait dissuader les startups à la recherche de solutions rentables. Sans incitations financières, les startups peuvent trouver difficile de justifier l'investissement initial dans la plateforme de Confluent, entravant ainsi les efforts d'optimisation financière.

La fonction de Registre de Schémas de Confluent révolutionne l'architecture des données en permettant aux entreprises de définir et de gérer de manière centralisée les schémas de leurs données. Cela garantit la cohérence et facilite les mises à jour transparentes sur plusieurs systèmes et applications, améliorant la fiabilité et l'interopérabilité des données. Par exemple, les entreprises peuvent utiliser le Registre de Schémas pour imposer des règles de validation des données et assurer la compatibilité entre différentes sources de données et consommateurs.

En revanche, Snowflake ne dispose pas d'une fonction comparable pour la gestion centralisée des schémas, ce qui pourrait compliquer les tâches d'architecture des données. Sans les capacités du Registre de Schémas, les entreprises pourraient rencontrer des défis pour maintenir la cohérence des données et gérer efficacement l'évolution des schémas.

Bien que Confluent et Snowflake offrent tous deux des fonctionnalités robustes de gestion des données, Snowflake se distingue par ses capacités avancées en matière d'IA. Ces fonctionnalités permettent aux entreprises de rationaliser les flux de travail, de classifier automatiquement les données et d'accélérer la découverte d'informations précieuses. Par exemple, le profilage de données alimenté par l'IA de Snowflake peut automatiquement identifier les motifs et les anomalies des données, facilitant la préparation et l'analyse efficaces des données.

En revanche, Confluent ne dispose pas de capacités d'IA comparables, limitant potentiellement sa capacité à automatiser les tâches de traitement des données et à tirer des enseignements exploitables à partir de vastes ensembles de données. Sans fonctionnalités d'IA avancées, les entreprises pourraient trouver difficile de débloquer tout le potentiel de leurs données, plaçant ainsi Snowflake en tête pour autonomiser la prise de décision axée sur les données.

Confluent bénéficie d'un avantage distinct dans le développement d'applications en temps réel avec sa fonction KSQL, un moteur de streaming similaire à SQL. Cet outil innovant permet aux entreprises de travailler de manière transparente avec des données en streaming, effectuant des transformations et générant des alertes ou des rapports en temps réel sans nécessiter de codage approfondi. Par exemple, les entreprises peuvent exploiter le KSQL pour détecter des motifs dans les flux de données en temps réel et déclencher des actions automatisées en conséquence.

En revanche, Snowflake ne dispose actuellement pas d'une fonction comparable pour la construction d'applications en temps réel, ce qui pourrait limiter son utilité dans des environnements dynamiques et pilotés par des événements. Sans les capacités du KSQL, les utilisateurs de Snowflake pourraient rencontrer des défis pour traiter et répondre aux données en streaming avec la même agilité et efficacité que les utilisateurs de Confluent.

Snowflake se démarque avec des fonctionnalités de sécurité de pointe telles que le chiffrement côté client et l'authentification multi-facteurs, garantissant la sécurité et l'intégrité de vos données. Par exemple, le chiffrement côté client permet aux utilisateurs de crypter les données avant même qu'elles n'atteignent le serveur Snowflake, assurant une protection de bout en bout contre les accès non autorisés. De plus, l'architecture évolutive de Snowflake permet de façon transparente la croissance et l'expansion organisationnelles, garantissant une évolutivité sans faille sans compromettre les performances ou la sécurité.

En revanche, bien que Confluent propose un outil Replicator robuste pour une réplication de données fiable et sécurisée, il manque de détails explicites concernant ses capacités ou fonctionnalités de stockage de données. Cela laisse planer un doute quant à sa pertinence pour répondre aux besoins de stockage de données sécurisé et évolutif. Par conséquent, Snowflake s'impose comme le choix privilégié pour les organisations priorisant des solutions de stockage de données sécurisé et évolutif.