Le plus populaire des entrepôts de données dans le cloud, Snowflake, lance Data Cloud, une sorte de guichet unique permettant aux entreprises d’exécuter toutes leurs tâches orientées données. S’appuyant sur la plateforme originelle Cloud Data Platform de Snowflake, la nouvelle solution étend le champ d’actions au delà des tâches traditionnelles d’un datawarehouse et de l’analyse SQL. Data Cloud adopte donc une approche Data Science plus élargie pour permettre aux entreprises d’y réaliser de l’ingénierie de données, du Machine Learning, et bien d’autres outils pour faire parler les données qui seront fournis par des tiers. L’éditeur cherche ainsi à briser les silos de données des entreprises en les invitant à tout centraliser ou regrouper dans Data Cloud et faire en sorte qu’elles y trouvent tout un écosystème de fournisseurs de données et de services de données permettant d’enrichir les analyses et d’extraire plus de valeur de tout ce savoir informationnel.

Pour  Frank Slootman, CEO de Snowflake, « avec Data Cloud, les entreprises peuvent mobiliser pleinement leurs données en les mélangeant et en les associant à un contexte plus large, ce qui leur donne le pouvoir d’obtenir des informations cruciales au-delà de ce qui était possible auparavant« .

Outre Data Cloud, Snowflake a également annoncé de nombreuses nouveautés pour sa plateforme sous-jacente. On retiendra particulièrement des améliorations de Snowsight (avec autocomplétion des reqêtes SQL et de nouvelles façons d’explorer les données), l’introduction des « User-Defined Functions » en Java, l’apparition des « External Functions » (pour appeler des fonctions non hébergées dans Snowflake comme des services cognitifs par exemple), le support très attendu des procédures stockées (en JavaScript) et de nouvelles optimisations pour considérablement accélérer les recherches ponctuelles.

Parallèlement, Snowflake et Salesforce renforcent leur partenariat afin d’aider les entreprises à mieux exploiter leurs données, et donc trouver rapidement de nouvelles opportunités.

Les deux entreprises annoncent ainsi le lancement d’Einstein Analytics Output Connector qui permet une intégration native, transparente et sans friction de Salesforce dans Snowflake. Les utilisateurs pourront ainsi aisément regrouper les données issues de Salesforce avec celles déjà intégrées dans Snowflake. Les requêtes seront effectuées avec les outils habituels et les informations seront mises à jour automatiquement, garantissant que ce sont bien les données les plus récentes qui sont manipulées. Ce connecteur sera disponible prochainement.

Autre annonce, Einstein Analytics Direct Data permet l’interrogation directe des données utilisateurs stockées dans Snowflak depuis l’univers d’analyse de données de Salesforce, Einstein Analytics. Les données (y compris celles obtenues via la Snowflake Data Marketplace) restent dans Snowflake et sont directement interrogées (sans copies intermédiaires) afin d’enrichir les informations et analyses produites avec Einstein Analytics.