Bagel Brands simplifie l’architecture des données avec les services professionnels de Snowflake

Bagel Brands simplifie l’architecture des données avec les services professionnels de Snowflake

Bagel Brands est la société mère d’Einstein Bros. Bagels, Bruegger’s, Noah’s New York Bagels et Manhattan Bagel. Basée à Denver, dans le Colorado, la société dessert plus de 1 100 points de franchise et de licence nationaux soutenus par plus de 16 000 employés.

Pour piloter ses initiatives d’analyse de données et de science des données, Bagel Brands a choisi Snowflake sur Azure comme principale plate-forme de données moderne, et dispose également d’instances AWS pour tirer parti des capacités multi-cloud de Snowflake et utiliser les meilleurs outils et ensembles de données. . Elle a retenu les services d’un architecte de solutions résident (RSA) par l’intermédiaire de l’équipe des services professionnels de Snowflake pour assurer une mise en œuvre réussie de la production et augmenter le délai de rentabilisation.

Défi : une architecture de données compliquée

Pour se conformer aux réglementations internes et sectorielles, il est courant de conserver des environnements de données distincts pour les rapports opérationnels et la science des données. Le défi avec l’architecture de données précédente de Bagel Brands était que les données étaient physiquement séparées. Les données transitaient par de nombreux systèmes SQL Server, se transformant à chaque fois, avant d’atteindre la couche d’analyse. Cela a créé des silos de données dans toute l’organisation, ce qui a entraîné une visibilité limitée et un manque de gouvernance des données, et a mis à rude épreuve sa capacité à prendre des décisions commerciales rapidement et efficacement.

Cela a non seulement eu un impact sur l’objectif de l’entreprise d’être une organisation axée sur les données, mais également davantage de ressources étaient nécessaires pour payer les coûts de stockage et créer davantage de pipelines de données pour déplacer les données entre les silos. Par exemple, Databricks a été utilisé pour traiter les charges de travail ETL, déplaçant les données de SQL Server vers son environnement Snowflake, ajoutant un coût mensuel supplémentaire à ses opérations. Et parce que SQL Server ne peut pas être désactivé, Bagel Brands dépensait des dizaines de milliers de dollars pour payer un calcul 24h/24 et 7j/7 chaque mois, même en cas d’inactivité.

Solution : Rassembler les parties prenantes pour maximiser Snowflake avec RSA

Jessica Lee, directrice de la science des données et de l’analyse chez Bagel Brands, et directrice de l’ingénierie de l’architecture des données, Anu Vadrevu, ont décidé de poursuivre une nouvelle architecture de données simplifiée avec Snowflake en tant que plate-forme de données moderne de Bagel Brands. C’est devenu une collaboration entre les équipes de science des données et d’analyse qui cherchaient à générer de la valeur commerciale, soutenues par les équipes informatiques qui prenaient les décisions techniques.

« Avec cette nouvelle direction, je voulais un Snowflake RSA car il fallait le faire dès le début. Nous avons une équipe réduite et je préfère de loin co-concevoir avec le RSA pour m’assurer que Snowflake est configuré rapidement et efficacement pour notre organisation. Cela signifie optimiser tout, depuis les coûts, le calcul, la modélisation, l’architecture, etc. », a déclaré Lee.

Pour éviter de créer des silos de données supplémentaires à partir de serveurs SQL intermédiaires, les données brutes sont extraites directement des sources de données dans la zone de destination du stockage du lac de données Azure. À l’aide de Snowpipe, les données sont ensuite chargées dans le Snowflake Data Cloud de Bagel Brands Insights et les données externes de Snowflake Data Marketplace peuvent être directement importées ici. Avec une source unique de vérité à gérer et à gouverner, les utilisateurs peuvent consommer des données fiables via des outils tels que Power BI et Thoughtspot.

Résultats : architecture simplifiée avec performances et réduction des coûts

Le Data Cloud Deployment Framework de Snowflake est fondé sur les principes clés suivants :

  • Atténuation des silos de données et gouvernance sécurisée des actifs de données d’entreprise et locaux
  • Permettre le développement fédéré des actifs de données entre les entités commerciales
  • Soutenir la séparation des entreprises pour satisfaire aux exigences internes et réglementaires
  • Fournir des modèles reproductibles pour l’agilité, l’extensibilité et la facilité d’administration

Avec les conseils stratégiques de Scott Redding, son RSA Snowflake, Bagel Brands a implémenté Snowflake de manière systématique. Premièrement, en supprimant les serveurs SQL et en simplifiant l’architecture des données, ils n’avaient plus besoin de séparer physiquement les environnements de données. Snowflake peut créer un nombre quasi illimité de bases de données et prendre en charge tout le monde avec un calcul évolutif. Les équipes de science des données et de reporting opérationnel peuvent avoir leurs propres bases de données séparées logiquement et peuvent être facilement utilisées dans toutes les bases de données sans déplacer ni copier les données. Avec Snowflake, il n’y a pas de silos de données ; tout est au même endroit avec la possibilité de gérer les données en toute sécurité.

« En plus de la compression Snowflake, les économies que nous avons réalisées grâce à la suppression de SQL Server nous permettent de disposer du stockage pour commencer à extraire des données de l’ensemble de Bagel Brands. Nous pouvons tout extraire et approfondir, permettant aux scientifiques des données d’examiner les réponses aux informations que l’entreprise n’a peut-être pas encore prises en compte.

—Jessica Lee, directrice de la science des données et de l’analyse, Bagel Brands

Deuxièmement, le remplacement de son déploiement Databricks pour les charges de travail ETL par la configuration ADF et ADLS existante, car les charges de données Snowpipe représentent une fraction du coût. Du point de vue des performances, l’introduction de Snowpipe et de ses déclencheurs instantanés a réduit le décalage causé par les déclencheurs basés sur le temps.

Conclusion

Au-delà du conseil basé sur des projets, Bagel Brands a recueilli les enseignements de son RSA et les a partagés dans toute l’organisation. « Scott a une connaissance pertinente de l’industrie du commerce de détail, et cela nous a vraiment aidés à tirer des leçons de ses expériences et à éviter les pièges dès le début », a déclaré Lee.

« C’est incroyable de pouvoir dire : ‘C’est notre vision et ce que nous essayons d’accomplir’, puis notre RSA travaille avec nous pour nous aider à la réaliser. »

—Jessica Lee, directrice de la science des données et de l’analyse, Bagel Brands

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