Snowflake en pratique : De la prise en main à l’exploitation avancée

Cette formation s'adresse aux :

• Chefs de projets
• Experts BI
• Ingénieurs systèmes et DBA souhaitant découvrir et prendre en main l'outil Snowflake pour la gestion et l'exploitation de données dans le Cloud.

bjectif opérationnel :

Maîtriser les principales fonctionnalités et les spécificités de la plateforme Snowflake afin de construire, gérer et exploiter un entrepôt de données Cloud.

bjectifs pédagogiques :

À l'issue de la formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts clés et l'architecture de Snowflake
• Identifier et gérer les différents rôles utilisateurs
• Créer et manipuler des bases de données dans Snowflake
• Importer des données structurées et semi-structurées
• Utiliser le cache pour optimiser les requêtes et les coûts
• Créer des pipelines de traitement de données avec pipes et stream
• Mettre en œuvre un cas pratique de construction d'un entrepôt de données

Programme

our 1 : Fondamentaux de Snowflake et prise en main

1/ Introduction à Snowflake et au Data Warehouse Cloud

• Historique et positionnement de Snowflake
• Évolution des entrepôts de données vers le modèle Cloud
• Les avantages d'un outil SaaS : élasticité, tarification à la seconde, sécurité, simplicité

2/ Architecture de Snowflake

• Les 3 couches clés de l'architecture Snowflake : stockage, calcul, services cloud
• Hiérarchie de stockage et séparation des ressources
• Le modèle de facturation à l'usage
• Fonctionnement des warehouses virtuels

3/ Écosystème Snowflake

• Panorama des partenaires et intégrations tierces : Qubole, Apache Spark, R, etc.
• Connecteurs et interopérabilité avec les outils BI et de data science

4/ Prise en main de l'interface Web (Web UI)

• Création d'un compte Snowflake
• Navigation dans l'environnement Snowflake
• Présentation de la console et des différents menus

5/ Gestion des utilisateurs et des rôles

• Rôles par défaut et hiérarchie des rôles
• Attribution des droits et gestion des permissions
• Sécurité et authentification

6/ Bases de données et warehouses

• Création de bases de données Snowflake
• Création et gestion des entrepôts virtuels (warehouses)
• Structures de tables et objets de base de données

7/ Chargement et transformation de données structurées

• Méthodes d'import de fichiers CSV, Excel, etc.
• Requêtes SQL de transformation
• Manipulation de données et premières requêtes

our 2 : Fonctions avancées , optimisation et cas d'usage

8/ Stockage et staging de données

• Concepts de staging : internal et external stage
• Structure des données et formats supportés
• Séquences et intégrité des données

9/ Données semi-structurées : JSON, XML, AVRO

• Chargement de données semi-structurées
• Manipulation avec SQL : fonctions spécifiques, accès par notation
• Requêtes avancées et transformation de données complexes

10/ Optimisation des performances et des coûts

• Mécanismes de cache : metadata, result, warehouse
• Stratégies pour tirer parti du cache
• Bonnes pratiques d'optimisation des requêtes
• Surveillance des performances

11/ Déploiement, clonage et versionnage

• Clonage d'objets : bases, tables, schémas
• Stratégies de sauvegarde et test
• Gestion multi-environnements (DEV, TEST, PROD)

12/ Pipelines et streaming de données

• Création de pipes Snowpipe
• Notions de streaming et ingestion continue
• Déclenchement automatique et suivi des flux de données

13/ Cas pratique fil rouge

• Construction d'un mini Data Warehouse à partir de données hétérogènes
• Mise en œuvre des imports, transformations, requêtage et streaming
• Présentation et discussion collective des réalisations

Support de cours

• Exposés
• Cas pratiques (sauf dans le cadre des séminaires de formation)

Une attestation de participation sera transmise aux participants