Vos données sont réparties entre ERP, CRM et logiciels métier. Dawap développe les échanges qui alimentent Snowflake et les contrôles qui permettent d’expliquer un retard, un rejet ou un écart. Nous travaillons avec votre DSI et votre équipe data, depuis les interfaces sources jusqu’aux usages des données.
Applications et données
Nous identifions ce qui doit être extrait de vos logiciels, chargé dans Snowflake puis mis à disposition des utilisateurs. Le connecteur suit les traitements, contrôle les données reçues et conserve les informations nécessaires à une reprise ciblée.
Situations à résoudre
Le projet part des problèmes rencontrés entre les logiciels sources et les utilisateurs de Snowflake.
L’ERP ou le CRM contient les informations, mais leur transfert dépend d’un fichier préparé par une personne. Les corrections arrivent hors du calendrier prévu.
Le connecteur n’a pas reçu la réponse attendue. Relancer sans vérifier ce qui a été exécuté peut répéter une écriture ou laisser une période incomplète.
Les extractions, chargements et requêtes se multiplient. L’équipe manque d’informations pour attribuer un retard ou une hausse de consommation.
Développements Snowflake
Les interfaces et les modes de chargement sont choisis selon les volumes, les délais et votre architecture existante.
Extraire les données via les interfaces autorisées de l’ERP, du CRM ou des applications métier. Suivre la pagination, les périodes et les limites de la source.
Définir les tables, les identifiants et les règles de mise à jour avec votre équipe data. Choisir les mécanismes adaptés aux fichiers, aux lots ou aux échanges plus fréquents.
Suivre les requêtes et opérations déclenchées. Distinguer acceptation, exécution terminée et disponibilité du résultat attendu.
Vérifier les données obligatoires, les références et les périodes couvertes. Définir les rôles et les objets accessibles au connecteur et aux applications.
Préparer les vues et échanges nécessaires aux rapports ou aux logiciels consommateurs. Documenter leur sens, leur fréquence et les limites d’utilisation.
Rapprocher traitements, retards et consommation. Paramétrer les alertes adaptées aux services utilisés et organiser les corrections avec les responsables concernés.
Méthode
Nous choisissons une source et un usage de destination. Les champs, les identifiants, les délais et les contrôles sont convenus avec leurs responsables. La recette vérifie le chargement normal, les données rejetées et la reprise après interruption. Les règles métier et les modèles analytiques sont définis avec votre équipe data.
Données disponibles et interface autorisée.
Tables, périodes et règles de mise à jour.
Résultat incertain, rejet et nouvelle tentative.
Accès, alertes et consignes de correction.
Premier périmètre
Présentez le logiciel à raccorder, les données attendues et le rapport ou l’application qui les utilise. Nous définirons le connecteur, le mode de chargement et les contrôles à livrer avec ce premier échange.
À préciser ensemble
Source Interface, volumes et fréquence disponibles.
Données Identifiants, schéma et règles de correction.
Résultat Usage, délai et contrôles d’acceptation.
Maintenance Responsables, alertes et conditions de reprise.
Scénarios de recette
Les essais rapprochent le contenu de la source, le traitement et le résultat disponible.
Le connecteur recherche le résultat de l’opération déjà envoyée avant de la relancer. Avec l’API SQL, il conserve notamment les identifiants et paramètres de reprise prévus pour ce mécanisme.
Les contrôles comparent les périodes et les références attendues aux données chargées. Un succès technique reste distinct de l’acceptation métier du lot.
La recette identifie le service consommateur et les alertes qui le couvrent. Les moniteurs de ressources des warehouses ne sont pas supposés contrôler toutes les fonctions serverless.
Applications à connecter
Les flux doivent rester compréhensibles pour les responsables des logiciels et des rapports.
Questions fréquentes
Les choix à préciser avant de développer les flux.
Oui, lorsque le logiciel fournit une interface autorisée pour les données nécessaires. Nous vérifions les accès, les volumes, les limites et les règles de mise à jour. Le connecteur côté source et le mode de chargement Snowflake sont définis séparément.
Non. L’API SQL permet d’exécuter des instructions et d’en suivre le résultat. Le chargement peut s’appuyer sur d’autres mécanismes Snowflake ou sur un outil déjà en place, selon le volume, la fréquence et l’architecture retenue.
Nous conservons l’identifiant et le résultat connu de l’opération. Pour une nouvelle tentative via l’API SQL, le mécanisme de requestId et de retry doit être utilisé selon les règles Snowflake. Il ne dispense pas des contrôles sur les données et les effets des autres étapes du flux.
Il renseigne sur l’exécution concernée. La complétude dépend aussi de l’extraction source, des rejets et des périodes couvertes. Nous convenons de contrôles métier pour distinguer un chargement techniquement réussi d’un lot utilisable.
Oui, avec un mode d’accès adapté aux usages et aux droits accordés. Nous définissons les vues ou données à exposer, leur fréquence et leur périmètre. Les règles de calcul et les modèles analytiques sont validés avec les équipes qui les utilisent.
Non. Leur périmètre porte sur les warehouses et ne couvre pas toutes les fonctions serverless. D’autres suivis sont nécessaires selon les services utilisés. Nous distinguons alertes, suspension de ressources et suivi de consommation sans promettre un plafond global automatique.
Nous examinons ce qu’ils couvrent avant de proposer un développement. Ils peuvent être conservés pour les échanges adaptés, puis complétés sur les règles métier, les contrôles ou les sources qui manquent. Le périmètre évite de doubler un traitement déjà assuré.
Les échanges convenus, les correspondances de données, les contrôles et la recette des reprises. Les accès, alertes et consignes de maintenance sont documentés. Les responsabilités de votre équipe data et celles de Dawap sont précisées dans la proposition.
Intégration Snowflake
Présentez vos sources et les données attendues. Nous définirons les échanges à développer, les contrôles à livrer et les responsabilités d’exploitation avec votre DSI et votre équipe data.
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