La complémentarité entre Sigma Computing et Snowflake est aujourd’hui reconnue comme l’une des plus performantes du marché de la data moderne. Conçues pour fonctionner ensemble de manière native, ces deux solutions permettent aux entreprises de démocratiser l’accès à la donnée tout en conservant un haut niveau de performance, de sécurité et de gouvernance.
Une architecture 100 % Cloud Native
Sigma Computing a été développé pour exploiter directement les données stockées dans Snowflake. Contrairement aux outils de Business Intelligence traditionnels qui nécessitent souvent de :
- Extraire les données
- Créer des cubes analytiques
- Répliquer ou déplacer les datasets
Sigma exécute directement les requêtes au sein de Snowflake.
Quels bénéfices ?
- Pas de duplication des données
- Une seule source de vérité
- Gouvernance centralisée
- Exploitation immédiate des performances Snowflake
Une expérience Excel pour les métiers
L’un des principaux freins à l’adoption de Snowflake est que les utilisateurs métier ne maîtrisent ni SQL ni les outils analytiques complexes.
Sigma propose une interface qui ressemble fortement à Excel :
- Formules
- Filtres
- Tableaux croisés
- Calculs à la volée
Les utilisateurs peuvent travailler sur plusieurs milliards de lignes sans quitter leur environnement familier.Pour une entreprise qui investit dans Snowflake, cela permet de démocratiser l’accès à la donnée beaucoup plus rapidement.
Exploitation de la puissance de calcul Snowflake
Les calculs ne sont pas réalisés dans Sigma mais dans Snowflake.
Ainsi :
- Les performances restent élevées même sur de très gros volumes
- Sigma reste léger
- La montée en charge est quasi illimitée.
Par exemple, un utilisateur peut analyser plusieurs centaines de millions de lignes sans que son navigateur soit saturé.
Gouvernance et sécurité héritées de Snowflake
Sigma s’appuie sur les droits déjà définis dans Snowflake :
- Rôles
- Accès aux schémas
- Politiques de sécurité
- Masquage des données
Il n’est donc pas nécessaire de reconstruire une couche de sécurité dans l’outil de restitution.
C’est un argument très apprécié des équipes Data Governance.
L’équipe data prépare les modèles dans Snowflake et les métiers explorent les données de façon autonome dans Sigma.
Une approche proche du "Data Apps"
Là où beaucoup d’outils BI restent centrés sur le dashboard, Sigma permet de créer des applications analytiques :
- Saisie de données
- Simulations
- Prévisions
- Workflows
- Scénarios « what-if »
Cette approche est particulièrement intéressante avec Snowflake car les résultats peuvent être réécrits directement dans la plateforme.
Un positionnement qui concurrence Power BI et Tableau
| Critère | Sigma + Snowflake | Power BI | Tableau |
|---|---|---|---|
| Self-service métier | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| Expérience type Excel | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐ |
| gros volume Snowflake | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| Gouvernance Snowflake native | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| Data Apps / Write-back | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐ |
Pour une ESN comme DecideOm
Pour vos clients équipés de Snowflake, Sigma peut être positionné comme :
La couche métier qui transforme Snowflake en véritable plateforme décisionnelle accessible à tous les utilisateurs, sans dépendance au SQL ni aux équipes BI.
C’est particulièrement pertinent sur des comptes où :
- Snowflake est déjà en place
- Les métiers utilisent encore Excel massivement
- L'adoption des outils BI classiques est faible
- Les équipes souhaitent développer une culture data plus large sans former tous les utilisateurs au SQL
C’est d’ailleurs l’une des raisons pour lesquelles Sigma connaît actuellement une forte croissance dans l’écosystème Snowflake : les deux solutions ont été pensées pour fonctionner ensemble plutôt que simplement être compatibles.
Sigma Computing est particulièrement adapté à Snowflake car il a été conçu pour fonctionner directement sur la plateforme, sans extraction ni duplication des données. Les utilisateurs métier peuvent analyser de très grands volumes de données via une interface intuitive proche d’Excel, tandis que toute la puissance de calcul, la sécurité et la gouvernance restent gérées par Snowflake. Cette combinaison permet de démocratiser l’accès à la donnée, d’accélérer l’adoption par les métiers et de maximiser le retour sur investissement des plateformes data modernes.
