Coûts Snowflake maîtrisés : -60 % pour une startup IA en hypercroissance

SELECT a apporté une visibilité immédiate sur les coûts, avec une mise en place en moins d'une heure. La fonctionnalité Insights a identifié les warehouses surdimensionnés et les modèles dbt inefficaces, tandis qu'Automated Savings a généré des gains rapides dès le premier jour. La ventilation détaillée des coûts proposée par SELECT a permis une optimisation ciblée sur l'ensemble de l'infrastructure data.

Synthesia exploite une stack data moderne avec Snowflake comme entrepôt de données central, au service de plus de 300 utilisateurs. La plateforme compte 80 utilisateurs Snowflake directs et plus de 250 utilisateurs additionnels via Omni pour l'analytique et les dashboards. L'infrastructure data suit une approche Kimball en couches, avec dbt pour les transformations, Fivetran pour l'ingestion et Segment pour les données d'événements. Portée par sa croissance rapide, Synthesia a vu ses dépenses Snowflake exploser — multipliées par 10 en deux ans, au rythme de la montée en charge de la plateforme et de sa base utilisateurs. La situation est devenue critique lorsque l'équipe a constaté que son enveloppe annuelle de crédits allait s'épuiser à mi-parcours du contrat, imposant une action immédiate sur l'optimisation des coûts.

Avant SELECT, Synthesia s'appuyait essentiellement sur l'interface de gestion des coûts intégrée à Snowflake, qui s'est révélée inadaptée à la complexité de son infrastructure. Le principal obstacle : l'absence totale de visibilité sur l'usage et les workloads exécutés sur la plateforme. L'interface par défaut de Snowflake était trop sommaire pour une analyse fine. Difficulté supplémentaire : la configuration Snowflake avait initialement été gérée par des profils non techniques — l'admin d'origine était VP of Product. L'équipe manquait donc des fondations techniques nécessaires à un suivi et une optimisation des coûts approfondis.

Avec des coûts en hausse et des crédits qui s'épuisaient plus vite que prévu, Synthesia avait besoin d'une visibilité immédiate sur ses dépenses Snowflake. L'adoption a été remarquablement rapide. Les validations IT ont pris environ une semaine, mais la mise en place de SELECT à proprement parler s'est faite en moins d'une heure, une fois les autorisations accordées. L'équipe a immédiatement activé Automated Savings, générant des économies dès le premier jour.

Dès le premier mois, SELECT a permis à Synthesia d'identifier et de traiter ses principaux postes de dépenses, avec des économies spectaculaires à la clé. Après l'activation d'Automated Savings, Synthesia s'est tournée vers des interventions ciblées, identifiées grâce aux fonctionnalités de visibilité et d'Insights de SELECT. La plateforme a immédiatement mis en évidence des axes d'amélioration précis : modèles dbt à incrémentaliser et warehouses largement surdimensionnés par rapport aux workloads réels. Découverte majeure : des warehouses tournaient trois tailles au-dessus du nécessaire. Les métriques d'utilisation de SELECT ont donné à l'équipe la confiance suffisante pour les redimensionner immédiatement. L'équipe a également repéré des jobs Census inefficaces synchronisant des données vers Salesforce, qui ont pu être refactorisés ou totalement désactivés après concertation avec les parties prenantes métier.

SELECT a fait passer Synthesia d'une gestion des coûts en mode pompier à un suivi réellement proactif. L'équipe a instauré un rituel : consulter chaque lundi matin trois à quatre vues sauvegardées personnalisées. Ce suivi hebdomadaire couvre les coûts des warehouses sur des horizons hebdomadaires et mensuels, les requêtes longues adaptées à des cas d'usage spécifiques, les actifs inutilisés et les workloads récemment introduits. Cette approche rationalisée ne prend que quelques minutes, mais offre une visibilité complète sur l'ensemble de l'environnement Snowflake, permettant de détecter rapidement les pics de coûts ou les nouveaux workloads inefficaces. Au-delà des économies, ces optimisations ont aussi apporté des gains de performance sur les pipelines dbt — une valeur supplémentaire tirée de l'investissement dans SELECT.

Synthesia prévoit de faire de SELECT son hub central pour l'ensemble du reporting et de l'analyse des coûts Snowflake. L'équipe étudie l'utilisation des meta keys dbt, via l'intégration dbt de SELECT, pour ventiler les dépenses par département et obtenir une attribution des coûts plus fine à l'échelle de l'organisation. Pour une entreprise soucieuse de ses coûts, cette capacité sera essentielle pour maintenir une discipline budgétaire à mesure que la plateforme IA continue de croître. La prochaine intégration Omni de SELECT offrira une visibilité supplémentaire sur les coûts et le lineage des dashboards, tandis que les partition monitors permettront une détection fine des anomalies de coûts au niveau du modèle dbt.