From 0 to Snowflake Intelligence in 5 days
Objectifs - Mettre en place les fondations nécessaires pour activer Snowflake Intelligence :
Ingestion structurée,
Modèle Bronze → Silver → Gold,
Semantic layer
Configuration Cortex Analyst
Exposition via Cortex Agent
Configuration Snowflake Intelligence
Tests
Transfert de connaissances
Livrables - Rapport d’étude incluant :
Architecture cible haut niveau
Pipelines d’ingestion
Modèles de données bronze, silver, gold
Normalisation des données en couche silver
Couche sémantique et cortex analyst crée
Cortex agent créé basé
Snowflake intelligence configuré
Prérequis :
Accès aux données nécessaires
Accès à votre compte snowflake ou utilisation d’un compte de trial
Exemple de questions auxquelles devra répondre l’agent
Disponibilité d’un interlocuteur 1h / jour durant les 5 jours
Hypothèses :
Les données sources sont compréhensibles ou un modèle de données est fourni
Pas plus de 10 tables sources ne contenant que des données structurées
Clients concernés :
Organisations déjà sur Snowflake mais encore en phase de structuration, souhaitant activer rapidement les usages self-service agentics.
Proposition commerciale :
Coût forfaitaire de 5 500 €
Data Engineer + expert snowflake
Démarche | Activités |
|---|---|
Jour 1 – Cadrage & Architecture | Analyse rapide de la stack Snowflake (organisation des données, RBAC, warehouses, sources). Définition du périmètre data pour l’usage Snowflake Intelligence. Architecture cible ingestion → modèles → semantic layer → Cortex Analyst → Cortex Agent → Snowflake Intelligence. Validation des règles d’accès et des contraintes de sécurité (access policies, masking policies). |
Jour 2 – Ingestion & Modèle Bronze | Mise en place des pipelines d’ingestion (batch loading, Snowpipe). Normalisation minimale de la donnée (format, conventions, typage). Documentation du schéma et des points de contrôle qualité. Transfert de connaissances. |
Jour 3 – Silver & Gold + Data Quality | Modélisation Gold orientée usages par Cortex Analyst. Transfert de connaissances |
Jour 4 – Semantic Layer + Cortex Analyst | Définition de la semantic view pour la couche gold : mesures, dimensions, relations, labels business. Création du service Cortex Analyst et Intégration à un Cortex Agent. Configuration des limites FinOps (ex. seuils d’alertes) et bonnes pratiques d’interprétation. Transfert de connaissances. |
Jour 5 –Snowflake Intelligence | Exposition du Cortex Agent dans Snowflake Intelligence. Configuration de l’UI (logo, thème, messages d’accueil). Tests end-to-end : requêtes NL → raisonnement → SQL → visualisation. Transfert de connaissances. |
Pimp My Snowflake Semantic Layer in 2 days
Objectifs :
Créer ou moderniser la Semantic Layer Snowflake pour exposer un Cortex Agent utilisant des outils comme Cortex Analyst pour les données structurées et Cortex Search pour les données non structurées. Déployer cet agent au niveau de Snowflake Intelligence pour donner accès sur des données BI déjà structurées.
Livrables :
Rapport d’étude incluant
Diagnostic de la couche gold existante
Identification des sujets activables en langage naturel
création semantic layer, cortex analyse et cortex agent
Interface Snowflake intelligence configurée
Transfert de connaissances
Prérequis :
Rapport d’étude incluant
Diagnostic de la couche gold existante
Identification des sujets activables en langage naturel
création semantic layer, cortex analyse et cortex agent
Interface snowflake intelligence configurée
Transfert de connaissances
Hypothèses :
Les données gold sont documentées (commentaires de colonne ou accès à un data catalog)
Pas plus de 10 tables gold ne contenant que des données structurées
Clients concernés :
Organisations ayant déjà un entrepôt structuré (tables Silver/Gold, dashboards BI) mais sans semantic layer formelle.
Proposition commerciale :
Coût forfaitaire de 2 350 €
Data Engineer + expert snowflake
Démarche | Activités |
|---|---|
Étape 1 – Diagnostic de la couche analytique existante | Revue des modèles existants (fichiers SQL, vues, marts). Analyse des KPIs, dimensions, relations et conventions de nommage. Vérification de la qualité des données. Identification des cas d’usage prioritaires. |
Étape 2 – Conception & déploiement de la Semantic Layer | Construction de la vue sémantique (mesures, dimensions, relations, labels business). Mise en conformité avec les guidelines Cortex Analyst (limites, vérification des requêtes, alias). Mise en place des tests et validations (verified queries). |
Étape 3 - Agent Cortex & Exposition dans Snowflake Intelligence | Création du service Cortex Analyst. Mise en place de Cortex Agent. Publication dans Snowflake Intelligence : configuration UI, règles d’accès, test utilisateurs. Transfert de connaissances |
Qu’est-ce que Snowflake Intelligence ?
Snowflake Intelligence est une solution intégrée à Snowflake qui permet aux utilisateurs métiers de poser des questions en langage naturel sur leurs données. Elle utilise l’IA pour traduire ces questions en requêtes SQL et renvoyer des résultats précis et exploitables, sans compétence technique.
Qu’est-ce qu’une couche sémantique (Semantic Layer) ?
La couche sémantique est une abstraction des données brutes qui traduit les tables et colonnes techniques en concepts métier clairs. Par exemple, elle définit ce que signifient “chiffre d’affaires”, “client” ou “commande”, permettant à Snowflake Intelligence de répondre correctement aux questions métiers.
À quoi sert Snowflake Intelligence pour les entreprises ?
- Rendre les données accessibles aux métiers sans connaissances techniques. - Accélérer la prise de décision grâce à des réponses immédiates et fiables. - Réduire la dépendance aux équipes data pour les analyses simples. - Assurer la cohérence et la gouvernance des données.
Quels sont les bénéfices concrets de la couche sémantique ?
- Uniformisation : tous les métiers utilisent les mêmes définitions et métriques. - Fiabilité : évite les erreurs et divergences dans les rapports. - Réutilisabilité : les mêmes entités métier peuvent être exploitées dans différents projets et analyses.
Combien de temps faut-il pour activer Snowflake Intelligence avec une couche sémantique ?
Selon l’offre Keyrus : - Version express : 2 jours pour activer une couche sémantique sur des données existantes. - Version complète : 2 à 5 jours pour créer pipelines, modèles Bronze/Silver/Gold, couche sémantique et agent IA opérationnel.
Quels types de données peut-on exploiter avec Snowflake Intelligence ?
- Données structurées : tables classiques, entrepôts de données. - Données semi-structurées : JSON, XML, Parquet. - Données non structurées : documents texte, rapports, contenus internes.
Snowflake Intelligence remplace-t-il les équipes data ?
Non. L’outil libère du temps aux équipes data en automatisant les requêtes simples. Les équipes restent nécessaires pour structurer les données, superviser la qualité, maintenir la gouvernance et développer des analyses complexes.
Qui peut utiliser Snowflake Intelligence ?
- Les métiers : finance, marketing, ventes, supply chain… - Les analystes et équipes data pour accélérer l’accès à la donnée et les rapports. - Toute organisation utilisant Snowflake et souhaitant démocratiser l’accès aux données via l’IA.
Comment Snowflake Intelligence garantit-elle la sécurité des données ?
Snowflake Intelligence s’appuie sur les mécanismes natifs de sécurité et de gouvernance de Snowflake : - Gestion des droits et des rôles. - Masquage et contrôle d’accès aux données sensibles. - Traçabilité des requêtes et audits.
Quels résultats peut-on attendre après l’activation de Snowflake Intelligence ?
- Un agent IA capable de répondre à des questions métiers en langage naturel. - Une couche sémantique standardisée pour toutes les analyses. - Des pipelines d’ingestion et des modèles Bronze/Silver/Gold opérationnels. - Une adoption rapide par les métiers et un retour sur investissement immédiat.