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Introducing Intel Core Ultra 200S Plus series processors - refined with enhancements to deliver more cores, faster gaming, and major multi-thread performance...
Snowflake consolide sa direction française avec la nomination d’Arnaud Chiffert au poste de Country Manager.
Dans la maison depuis 2022, où il a successivement occupé les fonctions de Directeur Commercial Retail, CPG & Luxury, puis de Sales Director Global & Strategic Accounts, Arnaud Chiffert présente un parcours bien ancré dans l’univers de la vente de solutions cloud, data et CRM.
Un profil taillé pour les comptes stratégiques
Avant Snowflake, ce diplômé de Neoma Business School de 46 ans officiait chez Splunk en France comme Regional Sales Director, avec la responsabilité de développer les activités autour des solutions de sécurité et d’analytique de données. Il avait également passé plusieurs années chez Salesforce, d’abord comme Strategic Account Manager, puis comme Global Account Manager pour le groupe LVMH, une expérience dans laquelle il a forgé sa connaissance des grands comptes et des enjeux de transformation à grande échelle dans les secteurs retail et luxe.
Croissance, partenaires et IA au programme
Dans ses nouvelles fonctions, Arnaud Chiffert aura la charge de piloter la stratégie globale et les opérations de Snowflake en France. Sa feuille de route s’articule autour de trois axes : renforcer les relations clients et partenaires, accélérer une croissance durable et étendre la présence de l’entreprise dans les secteurs clés du marché français. Il devra également assurer la cohérence entre les actions locales et les objectifs de Snowflake pour la région EMEA et à l’échelle mondiale.
« Ma priorité est de travailler en étroite collaboration avec nos clients et partenaires afin de les aider à transformer leurs données en impact concret pour leur activité, qu’il s’agisse de stimuler l’innovation, d’améliorer la prise de décision ou d’accélérer leurs ambitions en matière d’IA », a déclaré le nouveau Country Manager à l’occasion de sa prise de poste.
Avec 132 magasins en France et 1 400 collaborateurs, Saint-Maclou fait face à des enjeux data complexes. Entre la gestion des ventes, du service de pose, de la logistique et des stocks, l’enseigne basée à Lezennes devait jongler avec de multiples sources de données dispersées. Un casse-tête qui freinait considérablement ses ambitions analytiques.
Un système legacy qui bride l’innovation
Le constat de départ était sans appel : le système décisionnel historique de Saint-Maclou reposait sur des flux développés et maintenus manuellement. Chaque nouveau projet d’analyse impliquait d’identifier précisément les bases sources, tables et colonnes pertinentes, puis de développer spécifiquement les flux d’alimentation nécessaires.
Cette approche générait une charge de développement et de maintenance considérable, particulièrement lors des évolutions. Les data engineers passaient l’essentiel de leur temps sur la collecte de données, au détriment des activités à réelle valeur ajoutée comme la transformation et l’analyse. Les coûts de licences s’accumulaient, les délais de projets s’allongeaient, et l’expérimentation sur des cas d’usage avancés ou d’intelligence artificielle devenait quasiment impossible.
« Charge de développement, charge de maintenance, charge d’astreinte, coût de licence pour l’outil… Notre façon de travailler générait auparavant d’importants coûts », explique Salmane Khamlichi, Responsable data chez Saint-Maclou.
Le virage vers le cloud et l’ELT
Pour sortir de cette impasse, Saint-Maclou a opté pour une refonte progressive de sa plateforme data, en basculant vers une architecture moderne sur le cloud. L’entreprise a d’abord déployé Snowflake comme base de données centrale, puis s’est posé la question cruciale de l’alimentation de cette nouvelle infrastructure.
Exit l’approche ETL (Extract Transform Load) classique. L’enseigne a retenu Fivetran pour sa compatibilité native avec Snowflake, sa robustesse validée lors d’un POC, et sa capacité à gérer de grandes bases SQL Server tout en connectant des sources critiques.
Aujourd’hui, Fivetran synchronise automatiquement les données d’une quinzaine de sources vers Snowflake, qu’elles soient hébergées on-premise ou dans le cloud : l’ERP Microsoft AX, les outils logistiques, les systèmes de vente et de gestion des stocks, ainsi que plusieurs sources marketing, dont le futur CRM Salesforce.
Avec cette approche ELT (Extract Load Transform), la phase de collecte ne constitue plus un goulot d’étranglement. Les données sont chargées brutes dans Snowflake, puis transformées selon les besoins métiers.
Des gains mesurables sur tous les plans
Les résultats sont spectaculaires. La collecte de nouvelles sources, qui prenait auparavant plusieurs jours voire plusieurs semaines, s’effectue désormais en quelques heures. Les projets restent dans un même sprint, évitant les allers-retours coûteux qui ralentissaient leur réalisation.
Côté ressources humaines, l’impact est tout aussi significatif. L’ingestion de données ne nécessite plus d’équivalent temps plein. Les data engineers se consacrent enfin aux opérations à forte valeur ajoutée : la transformation via DBT Core et l’exploitation intelligente des données. Les problématiques de maintenance sont devenues minimes.
La robustesse de la solution apporte également une tranquillité d’esprit appréciable. Les synchronisations sont stables et fiables, les évolutions des schémas sources n’entraînent pas d’interruption de service, et les équipes disposent de données actualisées et exploitables en toute confiance.
Autre bénéfice majeur : la centralisation. Là où les données étaient auparavant éparpillées dans de multiples applications métiers, elles sont désormais regroupées à 100% dans Snowflake. Cette vision unifiée permet d’envisager sereinement les futurs projets analytiques avancés et d’intelligence artificielle. L’équipe data travaille plus étroitement avec les équipes métiers (marketing, ventes, logistique) et gagne en réactivité.
Enfin, la plateforme Fivetran offre une maîtrise fine de la consommation et un monitoring précis des coûts liés aux projets data. « Cela nous permet notamment de travailler sur des sujets de prévision des ventes, d’intégrer rapidement de nouvelles sources pour enrichir les modèles et d’expérimenter à moindre coût de nouveaux cas d’usage data science », résume Salmane Khamlichi.
Ah, les install parties… On y vient pour respirer le parfum du libre, réanimer de vieux PC et prouver qu’un pingouin bien motivé vaut mieux qu’un écran bleu. 🐧Cette fois, c’est un Acer Aspire ES15 équipé d’un vaillant Pentium N4200 qui a décidé de jouer les rebelles. Tout semblait prêt : clé Rufus, ISO officielle, […]
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