Decideo - Actualités sur le Big Data, Business Intelligence, Data Science

Abonnez-vous gratuitement à Decideo !


Decideo

 


Camaïeu mise sur Snowflake et le Data Sharing pour accélérer et simplifier la manipulation de ses données


Rédigé par Communiqué de Snowflake le 8 Avril 2019

Pour moderniser son datawarehouse et faciliter le partage de ses données avec ses différents prestataires, Camaïeu a choisi de s’appuyer sur l’entrepôt de données en mode SaaS de Snowflake.



Camaïeu mise sur Snowflake et le Data Sharing pour accélérer et simplifier la manipulation de ses données
Snowflake Computing, le seul datawarehouse conçu pour le cloud annonce aujourd’hui que Camaïeu, un des leaders du prêt-à-porter féminin en France, a choisi sa solution pour moderniser son entrepôt de donnés et fluidifier les processus de restitution de données pour les divisions métiers et les data scientistes. L’objectif est en outre de faciliter et d’améliorer le partage des données grâce à la fonctionnalité Data Sharing de Snowflake.

Comptant parmi les leaders du prêt-à-porter féminin en France, Camaïeu s’appuie aujourd’hui sur 650 magasins dans l’Hexagone et plus de 900 dans le monde entier. Dans le cadre de son plan Color 2024 la marque s'est engagée dans un vaste projet de transformation et de cloudification de ses infrastructures et processus, dont un volet concerne toute sa partie BI. Celle-ci, qui reposait sur des bases de données Oracle, associées à Business Object de SAP et des exports Excel pour la restitution des données ne donnait plus satisfaction à la DSI. Des freins techniques, notamment des goulots d’étranglement, empêchaient par exemple de réaliser des extractions massives de données pour les data scientistes, les performances de requêtage étaient pénalisées par la complexité d’administration des bases et quant à répondre à des besoins d’historisation des données, Camaïeu n’avait pas assez d’espace disque. Par conséquent, la question de l’intégration, de la gestion et de l’analyse de données non structurée ne se posait même pas.

Pour répondre à tous ces enjeux et fluidifier sa BI, Camaïeu s’est tourné vers son partenaire Synergy qui lui a présenté les solutions Amazon Redshift, Google Big Query et Snowflake. La DSI de Camaïeu a choisi cette dernière pour ses performances, sa flexibilité et son accessibilité tant technique que financière ainsi que pour les fonctionnalités de Data Sharing. Habituée à créer tous les jours des fichiers CSV via des extractions, avec tous les problèmes de performances déjà évoqués, pour ensuite envoyer des jeux de données à ses prestataires et partenaires, Camaïeu compte s’appuyer sur cette solution pour leur donner directement accès à ses données, sans avoir à passer par la création de fichiers ou une déduplication des données.

« Nous avions plusieurs freins techniques présents et à venir sur notre infrastructure de données. Avec Snowflake, l’idée était de répondre à ces deux temporalités en passant sur un datawarehouse cloud capable d’évoluer ensuite vers un mode data lake pour stocker et analyser les données semi-structurées. Snowflake répondait à ces attentes en étant accessible notamment du fait qu’il fonctionne sur les bases du SQL et ne nécessite donc pas que les équipes soient formées à une nouvelle technologie », explique Antoine Drieux, responsable BI, Finance et RH à la DSI de Camaïeu. « Je mise en outre sur la fonctionnalité Data Sharing pour faciliter le partage de données avec nos partenaires et prestataires. Aujourd’hui c’est une tâche fastidieuse, mais avec Snowflake nous allons pouvoir la simplifier énormément et même la rendre créatrice de valeur. »

Après un POC qui a permis de répondre aux premières attentes et de valider des performances 10 fois supérieures à celles obtenues avec les anciennes bases de données, Camaïeu s’est lancé en début d’année dans la migration de 11 To de données vers Snowflake. La DSI va d’abord se concentrer sur la restitution des données en intégrant Snowflake à Business Object et Tableau. Aujourd'hui, la moitié des univers BO s'appuient ainsi sur Snowflake. Elle se penchera ensuite sur l’alimentation directe du datawarehouse cloud depuis les différentes sources de données.




Nouveau commentaire :
Twitter

Vous pouvez commenter ou apporter un complément d’information à tous les articles de ce site. Les commentaires sont libres et ouverts à tous. Néanmoins, nous nous réservons le droit de supprimer, sans explication ni préavis, tout commentaire qui ne serait pas conforme à nos règles internes de fonctionnement, c'est-à-dire tout commentaire diffamatoire ou sans rapport avec le sujet de l’article. Par ailleurs, les commentaires anonymes sont systématiquement supprimés s’ils sont trop négatifs ou trop positifs. Ayez des opinions, partagez les avec les autres, mais assumez les ! Merci d’avance. Merci de noter également que les commentaires ne sont pas automatiquement envoyés aux rédacteurs de chaque article. Si vous souhaitez poser une question au rédacteur d'un article, contactez-le directement, n'utilisez pas les commentaires.


Twitter
Rss
LinkedIn
Facebook
Apple Podcast
App Store
Google Play Store