Cómo Personio impulsó la cultura de costos al escalar Snowflake a más de 280 usuarios
- 60%
- menos tiempo de ejecución en pipelines de dbt
- 280+
- usuarios directos de Snowflake soportados
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Synthesia redujo su gasto en Snowflake un 60% en un mes gracias a la visibilidad de costos y los ahorros automatizados de SELECT

Los costos de Snowflake de Synthesia se multiplicaron por 10 en dos años a medida que escalaban rápidamente. Su compra anual de créditos se agotaría en seis meses en lugar de durar todo el año. La interfaz básica de gestión de costos de Snowflake no ofrecía visibilidad granular sobre los workloads que impulsaban el consumo, lo que hacía casi imposible optimizar y monitorear de forma continua.
SELECT brindó visibilidad de costos inmediata, con una configuración que tomó menos de una hora. La función Insights de la plataforma identificó warehouses sobredimensionados y modelos dbt ineficientes, mientras que Automated Savings entregó ahorros rápidos desde el primer día. El desglose completo de costos de SELECT permitió una optimización dirigida en toda su compleja infraestructura de datos.
Nuestros costos se habían triplicado a medida que crecíamos, así que estamos hablando de un 60% de ahorro en el gasto de Snowflake después de adoptar SELECT.
Edward Mancey, GTM Lead en Synthesia
Synthesia opera un stack de datos moderno con Snowflake como su data warehouse central, dando soporte a más de 300 usuarios en total. La plataforma atiende a 80 usuarios directos de Snowflake y a más de 250 usuarios adicionales a través de Omni para analítica y dashboards. Su infraestructura de datos sigue un enfoque Kimball por capas, con dbt para las transformaciones, Fivetran para la ingesta y Segment para los datos de eventos. Como empresa de IA en rápido crecimiento, el gasto de Synthesia en Snowflake aumentó drásticamente: se multiplicó por 10 en dos años a medida que escalaban su plataforma y su base de usuarios. La situación se volvió crítica cuando se dieron cuenta de que su compra anual de créditos se agotaría a mitad del contrato, lo que los obligó a actuar de inmediato para optimizar los costos.
Antes de SELECT, Synthesia dependía principalmente de la interfaz de gestión de costos integrada en Snowflake, que resultó insuficiente para las necesidades de su compleja infraestructura. El principal desafío era la falta total de visibilidad sobre el uso y los workloads que corrían en la plataforma. La interfaz de gestión de costos por defecto de Snowflake era muy básica y no alcanzaba para un análisis granular. El desafío se agravaba porque, en un inicio, la configuración de Snowflake había estado a cargo de miembros no técnicos del equipo: su administrador original era un VP of Product. Esto significaba que el equipo carecía de la base técnica necesaria para un monitoreo y una optimización de costos sofisticados.
Con los costos disparándose y los créditos agotándose más rápido de lo previsto, Synthesia necesitaba visibilidad inmediata sobre sus patrones de gasto en Snowflake. El proceso de adopción fue notablemente rápido. Aunque las aprobaciones de TI tomaron alrededor de una semana, la configuración de SELECT en sí llevó menos de una hora una vez asignados los permisos. El equipo activó de inmediato la funcionalidad de ahorros automatizados de SELECT, con beneficios de reducción de costos desde el primer día.
En el primer mes, SELECT le permitió a Synthesia identificar y atacar sus principales generadores de costos, con ahorros drásticos como resultado. Tras habilitar la función Automated Savings de SELECT, Synthesia pasó a intervenciones específicas identificadas mediante las funciones de visibilidad e insights de SELECT. SELECT destacó de inmediato áreas concretas de mejora, incluyendo modelos dbt que debían volverse incrementales y warehouses significativamente sobredimensionados para sus workloads. Un hallazgo importante fueron warehouses ejecutándose tres tamaños por encima de lo necesario; las métricas de utilización de SELECT dieron la confianza necesaria para aplicarles right-sizing de inmediato. El equipo también identificó jobs ineficientes de Census que sincronizaban datos con Salesforce y que podían refactorizarse o desactivarse por completo tras consultarlo con los responsables de negocio.
SELECT transformó la gestión de costos de Synthesia: pasó de apagar incendios de forma reactiva a un monitoreo proactivo. Se estableció la rutina de revisar tres o cuatro vistas guardadas personalizadas cada lunes por la mañana. El monitoreo semanal incluye los costos de warehouses en horizontes semanales y mensuales, consultas de larga duración adaptadas a sus casos de uso específicos, activos sin uso y el seguimiento de workloads recién introducidos. Este enfoque ágil toma apenas unos minutos, pero brinda visibilidad completa de todo su entorno de Snowflake, lo que permite detectar a tiempo picos de costos o nuevos workloads ineficientes. Más allá del ahorro, las optimizaciones también trajeron mejoras de rendimiento en sus pipelines de dbt, generando valor adicional de su inversión en SELECT.
Synthesia planea aprovechar SELECT como su centro neurálgico para todos los reportes y análisis de costos de Snowflake. El equipo está explorando el uso de meta keys de dbt, a través de la integración de SELECT con dbt, para asignar el gasto por departamento y lograr una atribución de costos más granular en toda la organización. Como empresa consciente de los costos, esta capacidad será esencial para mantener su enfoque disciplinado del gasto mientras siguen escalando su plataforma de IA. La próxima integración de SELECT con Omni brindará visibilidad adicional sobre los costos y el linaje de los dashboards, mientras que los monitores de particiones permitirán detectar anomalías de costos de forma granular a nivel de modelo dbt.
Explora cómo SELECT ayuda a los equipos a reducir la pérdida en warehouses, mejorar la visibilidad y actuar sobre los insights de costos de datos.
This is the easiest thing we've ever done to save money - 20x ROI. Does this not exist for AWS?
Skyler Chi, SVP, GTM Productivity & Excellence at Exiger
SELECT feels like exactly what Paul and I would have built if we had locked ourselves in a room for 18 months to create our ideal monitoring solution.
Devin McGee, Data Engineering Lead at Home Chef
SELECT has made important cost data readily accessible. I will often pull it up during engineering design reviews so we can quickly evaluate cost impact and projections and factor that into our design decision.
Douglas Zickuhr, Senior Data Platform Engineer at Personio
Our costs had jumped up 3X as we scaled, so we're talking about 60% savings in Snowflake spend after adopting SELECT.
Edward Mancey, GTM Lead at Synthesia
SELECT dramatically lowers the cognitive load to understanding Snowflake costs. I'm able to sit there and easily understand what's driving the cost.
Blake Baggett, Head of Data Operations at Entain
You guys have the best UI experience that I've had of any software. It's like you just read my mind where, like, oh, I wish I could click there. Oh, wait, I can!
Diana Koshy, Sr. Director of Data Engineering at Kargo
SELECT works the way my brain works. I love clicking through the query patterns and different workloads. It's a very intuitive diagnostic flow.
Ian Fahey, Senior Analytics Engineer at Loop
One of the most helpful cost rituals we've setup from SELECT is the weekly spend digest sent to Slack. I can start high level and ensure things are in check.
Michael Revelo, Manager of data and analytics engineering at ClickUp