Snowflake annonce une série de nouvelles améliorations pour éliminer les silos et de permettre l’accès aux données de manière transparente pour le développement de projets basés sur l’apprentissage automatique et l’IA. L’objectif est de permettre aux entreprises « d’exploiter les données et les technologies émergentes de manière sécurisée et gouvernée ».

L’éditeur renforce sa prise en charge des tables Iceberg (bientôt en preview publique), permettant aux utilisateurs d’unir toutes leurs données dans le Data Cloud de Snowflake. Les tables Iceberg apportent la facilité d’utilisation, la performance et la gouvernance universelle de Snowflake aux données stockées et gérées en externe dans le format Apache Iceberg, tout en permettant l’accès à ces données à partir d’autres moteurs. Les tables Iceberg offrent un choix supplémentaire aux clients, de sorte que les organisations peuvent facilement prendre en charge d’autres modèles d’architecture pour mettre en œuvre leur datalakes, leur entrepôt de données, leur data mesh et leur data warehouse avec Snowflake.

Snowflake Data Cloud est une plateforme conçue pour connecter les entreprises au niveau mondial, quels que soient le type ou l’échelle des données et les charges de travail, pour une collaboration transparente en matière de données. Elle utilise la technologie pour résoudre les problèmes de données communs aux entreprises, tels que l’accès, la disponibilité et la performance.  

Des capacités de gouvernances à l’intérieur et à l’extérieur des organisations 

Snowflake étend ses capacités de gouvernance avec Snowflake Horizon, une solution de gouvernance intégrée de Snowflake avec un ensemble unifié de fonctionnalités de conformité, de sécurité, de confidentialité, d’interopérabilité et d’accès dans le Data Cloud. Snowflake Horizon permet aux clients de gouverner et d’agir immédiatement sur les données, les applications à travers toute la chaîne de valeur, à la fois à l’intérieur et à l’extérieur des organisations : les différents clouds, les équipes distribuées, les partenaires et les clients. Horizon bénéficie ainsi de capacités supplémentaires, notamment des autorisations et des certifications de plusieurs pays, dont le Royaume-Uni, la Corée et les États-Unis.

Data Quality Monitoring (aperçu privé) permet de simplifier la façon dont les clients peuvent mesurer et enregistrer les métriques de qualité des données à des fins de reporting, d’alerte et de débogage. Snowflake dévoile des capacités de mesure prêtes à l’emploi et personnalisées pour les utilisateurs, renforçant ainsi ses capacités de gouvernance. L’interface utilisateur du lignage des données (aperçu privé) permet de visualiser le lignage des objets en amont et en aval. Grâce à cette nouvelle interface, les clients peuvent voir comment les objets en aval peuvent être affectés par les modifications qui se produisent en amont.  

Une sécurité cross-cloud et la surveillance de la conformité sont centralisées

Par ailleurs, les classificateurs personnalisés (disponible en preview privée), la classification internationale (disponible) et le nouveau workflow de classification basé sur l’interface utilisateur de Snowflake (preview publique) permettent de définir ce que les données sensibles signifient pour leur organisation et de les identifier dans l’ensemble de leur patrimoine de données.

Il sera renforcé par Trust Center (bientôt en preview privée) pour aider à étendre la sécurité cross-cloud et la surveillance de la conformité de manière centralisée afin de réduire les coûts de surveillance de la sécurité, ce qui se traduit par une réduction du coût total de possession (TCO) et la prévention de l’escalade des risques liés aux comptes. Grâce à Trust Center, les entreprises peuvent découvrir les risques de sécurité et de conformité en se basant sur les meilleures pratiques de l’industrie, avec des recommandations pour résoudre et prévenir les violations.  

Gouvernance intégrée, sécurité des données et facilité de gestion

Grâce à ces mises à jour, Snowflake réaffirme sa stratégie permettant de rendre l’accès aux données aussi transparent que possible pour alimenter les projets de déploiement d’applications basées sur l’IA et l’apprentissage automatique. Elles surviennent dans un contexte où l’exploitation des données pour des projets d’intelligence artificielle prend une place prépondérante dans les stratégies d’entreprise. Cette tendance, couplée à la nécessité d’une gouvernance et sécurité des données renforcées, explique l’évolution des offres de Snowflake.

L’éditeur se distingue par l’accent mis sur la gouvernance intégrée et la sécurité des données, ainsi que sur la facilité de gestion et d’optimisation des coûts. Sa capacité à intégrer des données externes via les tables Iceberg et à proposer des solutions complètes pour la gestion des données la positionne comme un acteur d’importance dans l’industrie du cloud et de la gestion des données.