Snowflake, la plateforme de données dans le cloud, annonce que la néobanque des entreprises et des indépendants, Qonto, a choisi sa solution pour construire son infrastructure de données. L’entreprise qui mise énormément sur les données pour diverses applications avait besoin d’un datawarehouse solide, scalable et surtout capable d’alimenter simplement ses différents workloads.
Qonto accompagne déjà plus de 65 000 entreprises et pas uniquement pour de simples services de banque. La start-up propose également des services de simplification de la comptabilité, de création d’entreprise avec son service de dépôt de capita,. La donnée est au cœur de ses activités et doit répondre à trois enjeux de l’entreprise :
La réglementation et la réputation : En s’appuyant sur les données, Qonto peut non seulement répondre aux enjeux réglementaires, mais aussi lutter contre la fraude et mieux gérer le niveau de risque.
Les services intelligents : L’exploitation des données permet à Qonto de rendre ses services, internes et externes, plus intelligents avec par exemple, des solutions de détection automatique de la TVA sur les factures ou la réactivation automatique de clients.
L’amélioration continue des services : L’analyse des différentes données de l’entreprise permet à Qonto d’améliorer ses services tant en interne qu’en externe et de mieux comprendre son business.
C’est ce dernier enjeu qui a poussé Qonto à engager un projet de datawarehouse. Nos outils de business intelligence pointaient vers une réplique de notre base de données principale pour la restitution. Les business analysts de Qonto accédaient difficilement aux données nécessaires à leur travail. La solution était lente et ne permettait pas de mener toutes les investigations qu’ils souhaitaient réaliser. Pour auditer les changements sur les différentes transactions, il fallait lancer des analyses sur des tables de plusieures centaines de Go, ce qui ne pouvait se faire dans des délais raisonnables. En outre, la base de données posait des problèmes de maintenance et de vitesse de développement. Le partage des données au sein de l’entreprise restait compliqué tout comme la gestion de la concurrence des différentes requêtes au sein de la base.
Conscient de la nécessité d’adopter une solution de datawarehouse, Qonto a audité différents acteurs du marché. C’est Snowflake qui a été retenu Elle répondait mieux aux besoins de Qonto et surtout, étant basée sur du SQL, permettait d’être plus facilement et rapidement utilisable par les équipes. En outre, l’absence totale de maintenance a fini de convaincre Qonto.
« J’ai réalisé le projet en quasi-autonomie en commençant à verser différents jeux de données sur Snowflake pour de premières applications, notamment analytiques. Le ramp-up a été impressionnant. Dès que certains utilisateurs ont commencé à prendre la solution en main, d’autres, de différentes entités de l’entreprise, sont venus spontanément me demander des accès pour réaliser leurs traitements », raconte Amaury Dumoulin, Lead Data de Qonto. « La simplicité de la solution et son interface en SQL rendent toutes les équipes autonome et nous n’avons plus à gérer les conflits entre les différents workloads ».
Pour alimenter son datawarehouse, Qonto utilise un ETL Stitch et intègre aussi bien les données depuis les bases de données internes que les données de sa solution de ticket de service client Zendesk, ce qui devait auparavant se faire à la main.
Au-delà de sa simplicité d’utilisation et de mise en place, ce sont également les performances de Snowflake qui sont saluées par les équipes. Là où il fallait 20 minutes pour réaliser un audit sur les différentes transactions sur un mois, il est maintenant possible de le réaliser en 5 secondes sur l’ensemble des transactions depuis la création de Qonto. Les analyses croisées des transactions et de leurs modifications, qui étaient auparavant impossibles prennent maintenant 10 secondes.
« Nous allons continuer à monter en puissance avec Snowflake, » détaille Amaury Dumoulin. « La solution nous ouvre beaucoup de possibilités en nous permettant de réaliser simplement des choses que nous ne pouvions pas faire avant. »
Qonto accompagne déjà plus de 65 000 entreprises et pas uniquement pour de simples services de banque. La start-up propose également des services de simplification de la comptabilité, de création d’entreprise avec son service de dépôt de capita,. La donnée est au cœur de ses activités et doit répondre à trois enjeux de l’entreprise :
La réglementation et la réputation : En s’appuyant sur les données, Qonto peut non seulement répondre aux enjeux réglementaires, mais aussi lutter contre la fraude et mieux gérer le niveau de risque.
Les services intelligents : L’exploitation des données permet à Qonto de rendre ses services, internes et externes, plus intelligents avec par exemple, des solutions de détection automatique de la TVA sur les factures ou la réactivation automatique de clients.
L’amélioration continue des services : L’analyse des différentes données de l’entreprise permet à Qonto d’améliorer ses services tant en interne qu’en externe et de mieux comprendre son business.
C’est ce dernier enjeu qui a poussé Qonto à engager un projet de datawarehouse. Nos outils de business intelligence pointaient vers une réplique de notre base de données principale pour la restitution. Les business analysts de Qonto accédaient difficilement aux données nécessaires à leur travail. La solution était lente et ne permettait pas de mener toutes les investigations qu’ils souhaitaient réaliser. Pour auditer les changements sur les différentes transactions, il fallait lancer des analyses sur des tables de plusieures centaines de Go, ce qui ne pouvait se faire dans des délais raisonnables. En outre, la base de données posait des problèmes de maintenance et de vitesse de développement. Le partage des données au sein de l’entreprise restait compliqué tout comme la gestion de la concurrence des différentes requêtes au sein de la base.
Conscient de la nécessité d’adopter une solution de datawarehouse, Qonto a audité différents acteurs du marché. C’est Snowflake qui a été retenu Elle répondait mieux aux besoins de Qonto et surtout, étant basée sur du SQL, permettait d’être plus facilement et rapidement utilisable par les équipes. En outre, l’absence totale de maintenance a fini de convaincre Qonto.
« J’ai réalisé le projet en quasi-autonomie en commençant à verser différents jeux de données sur Snowflake pour de premières applications, notamment analytiques. Le ramp-up a été impressionnant. Dès que certains utilisateurs ont commencé à prendre la solution en main, d’autres, de différentes entités de l’entreprise, sont venus spontanément me demander des accès pour réaliser leurs traitements », raconte Amaury Dumoulin, Lead Data de Qonto. « La simplicité de la solution et son interface en SQL rendent toutes les équipes autonome et nous n’avons plus à gérer les conflits entre les différents workloads ».
Pour alimenter son datawarehouse, Qonto utilise un ETL Stitch et intègre aussi bien les données depuis les bases de données internes que les données de sa solution de ticket de service client Zendesk, ce qui devait auparavant se faire à la main.
Au-delà de sa simplicité d’utilisation et de mise en place, ce sont également les performances de Snowflake qui sont saluées par les équipes. Là où il fallait 20 minutes pour réaliser un audit sur les différentes transactions sur un mois, il est maintenant possible de le réaliser en 5 secondes sur l’ensemble des transactions depuis la création de Qonto. Les analyses croisées des transactions et de leurs modifications, qui étaient auparavant impossibles prennent maintenant 10 secondes.
« Nous allons continuer à monter en puissance avec Snowflake, » détaille Amaury Dumoulin. « La solution nous ouvre beaucoup de possibilités en nous permettant de réaliser simplement des choses que nous ne pouvions pas faire avant. »
Autres articles
-
Snowflake nomme Elise Delsol au poste de Directrice Partenaires France
-
Domo étend ses capacités d'intégration native dans Snowflake Data Cloud
-
CORA France accélère ses projets Big Data avec Semarchy et Snowflake
-
Un nouveau rapport Snowflake révèle qu'une moyenne de 90 applications d'IA par jour on été créées en 2023
-
Snowflake s'associe à NVIDIA pour fournir une plateforme d'intelligence artificielle complète
