Assurer la gestion de données propres, cohérentes et gouvernées à grande échelle reste un défi majeur pour les équipes data. À mesure que les organisations migrent leurs charges de travail vers des environnements cloud comme Snowflake, beaucoup constatent que les solutions MDM traditionnelles ne sont tout simplement pas conçues pour répondre aux exigences actuelles en matière de flexibilité, d’élasticité et de vitesse.
Conséquence : les experts data doivent jongler avec des difficultés bien connues — harmoniser des enregistrements dispersés entre les systèmes, maintenir des pipelines fiables, et garantir que les bonnes données alimentent les rapports, les analyses et les modèles d’IA. C’est précisément sur ce point que l’application native de Semarchy dans Snowflake change la donne.
Semarchy xDM est la première solution de Master Data Management entièrement intégrée à Snowflake. Elle consolide les données, applique des règles de qualité, enrichit les enregistrements et orchestre les workflows de gouvernance directement dans votre environnement Snowflake — sans extraction ni infrastructure supplémentaire.
Pourquoi est-ce si important aujourd’hui ? Parce que xDM permet aussi aux équipes data de préparer des données fiables pour des cas d’usage avancés en analytique et en machine learning, où qualité et cohérence sont impératives.
Dans cet article, nous explorerons des cas d’usage concrets, le fonctionnement de l’application Semarchy en coulisses, ainsi que les étapes pour sa configuration et son déploiement dans votre environnement Snowflake. Nous aborderons également ses outils low-code, son architecture orientée API et ses capacités de CDC, pour une gestion fluide de données gouvernées et prêtes à l’analyse — à grande échelle.
Qu’est-ce que l’application Snowflake de Semarchy ?
Une solution MDM entièrement native dans Snowflake
Semarchy xDM est une application native conçue pour exécuter la gestion des données de référence (MDM) directement dans votre environnement Snowflake. Contrairement aux solutions MDM classiques qui fonctionnent à l’extérieur de l’entrepôt de données, xDM s’exécute de manière native — ce qui signifie que l’ensemble des traitements, des workflows et du stockage a lieu au sein même de votre compte Snowflake.
L’application est déployée sous forme de deux conteneurs : un serveur applicatif et une base de données hébergée dans Snowflake. Elle permet l’ingestion des données via des API REST ou des tables d’atterrissage SQL propres à Snowflake. Une fois intégrées, les données sont traitées par le moteur de certification de Semarchy, qui applique des workflows configurables de rapprochement, d’enrichissement, de validation et d’approbation, afin de générer des enregistrements de référence (“golden records”) stockés nativement dans Snowflake.
Ces enregistrements certifiés peuvent ensuite être utilisés pour l’analyse, la business intelligence (BI), les tableaux de bord opérationnels ou les pipelines de machine learning — sans duplication ni transfert supplémentaires.
Fonctionnalités clés de Semarchy xDM dans Snowflake :
- Modélisation d’entités (clients, produits, fournisseurs, etc.)
- Consolidation des données avec logique de survivance
- Enrichissement via l’IA et intégration d’API externes, y compris compatibilité avec les fonctions Cortex AI de Snowflake
- Règles de validation métier et gestion des exceptions
- Workflows de gouvernance et d’approbation basés sur les rôles
- Tableaux de bord pour le suivi des indicateurs de qualité des données
En intégrant directement la gouvernance et les règles de qualité à l’endroit où résident vos données, xDM permet aux utilisateurs de Snowflake de passer d’une gestion passive à une gouvernance active et maîtrisée.
Pourquoi c’est pertinent pour les développeurs
L’application native Snowflake de Semarchy offre aux développeurs la possibilité de concevoir des workflows puissants et gouvernés directement dans Snowflake, tout en limitant les efforts manuels et la logique codée à la main. Mais sa véritable force va plus loin : les développeurs peuvent configurer une fois les modèles de données, les pipelines de certification et les règles de gouvernance, puis déléguer les opérations quotidiennes — validation, approbation, enrichissement — aux utilisateurs métiers via des interfaces contextualisées et des workflows pilotés par les rôles.
En dissociant l’architecture technique de l’usage opérationnel, xDM réduit la charge sur les équipes de développement tout en améliorant la qualité des données à l’échelle de l’entreprise.
Ce que les développeurs apprécient particulièrement :
- Concevoir une fois, réutiliser partout
Définissez la logique de certification, les règles d’enrichissement et les workflows de validation de manière déclarative. Réutilisables et facilement adaptables, ces éléments s’appliquent à différents domaines métiers. - Autonomiser les utilisateurs métiers
Créez des formulaires, tableaux de bord et interfaces intuitives qui permettent aux équipes non techniques de gérer, valider ou corriger les données — sans aucune ligne de code. - Se libérer des outils de gouvernance maison
Remplacez les scripts de contrôle qualité ad hoc par une gouvernance robuste, transparente et nativement intégrée à Snowflake — facilement versionnable et maintenable. - S’intégrer à votre écosystème existant
Connectez xDM à vos pipelines de données, outils BI ou systèmes externes via les API REST ou le SQL natif de Snowflake.
Fonctionnalités clés et avantages pour les développeurs
1. Intégration native à Snowflake
Semarchy xDM s’exécute entièrement dans votre compte Snowflake en tant qu’application native. Aucune ressource externe à provisionner, aucune donnée à déplacer hors de votre environnement : toutes les opérations (correspondance, validation, enrichissement, approbation) sont réalisées directement via les capacités de calcul et de stockage de Snowflake.
L’application repose sur deux conteneurs principaux :
- Un serveur d’application : pour l’orchestration et la gestion des métadonnées.
- Un schéma de base de données natif Snowflake : hébergeant les enregistrements certifiés (golden records) ainsi que les métadonnées opérationnelles.
Les données peuvent être ingérées dans xDM via deux méthodes :
- Tables d’atterrissage SQL : alimentez des tables de staging prédéfinies à l’aide de vos pipelines Snowflake ou d’un outil ETL tiers.
- API REST : poussez des données dans le moteur de certification de Semarchy via des appels API structurés — idéal pour les cas d’usage en temps réel ou pilotés par événements.
Semarchy s’intègre nativement avec les principales fonctionnalités de Snowflake :
- Entrepôts de données (Warehouses) : mise à l’échelle automatique pour les tâches de profilage, validation et transformation.
- Contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) : alignement natif avec le modèle de sécurité Snowflake.
- Partage sécurisé des données & Cortex AI : partagez vos enregistrements certifiés avec d’autres entités ou partenaires via des vues sécurisées. Utilisez Cortex AI pour enrichir les données, classifier des documents ou exécuter des modèles ML directement dans Snowflake.
Ce niveau d’intégration se traduit par :
- Moins de mouvements de données
- Moins de latence
- Une gouvernance et une conformité simplifiées
2. Streaming en temps réel et capture des données modifiées (CDC)
Semarchy prend en charge le streaming de données en temps réel, combiné à des pipelines CDC entièrement compatibles avec Snowflake. Ces pipelines détectent les changements dans les systèmes sources (insertions, mises à jour, suppressions) et poussent uniquement les modifications incrémentales vers Snowflake — réduisant ainsi la latence et la charge de traitement.
Fonctionnement :
- Les pipelines CDC identifient les changements dans les sources.
- Les données modifiées sont acheminées vers les tables de staging Snowflake.
- Le moteur de certification de Semarchy applique automatiquement :
- Les règles de correspondance (exacte, floue, phonétique)
- La logique de survivance (fusion basée sur la priorité des champs)
- L’enrichissement (via API, règles embarquées ou Cortex AI)
- Les workflows si des validations ou exceptions sont requises
- Les enregistrements validés sont ensuite stockés dans les tables certifiées de Snowflake.
3. Gestion des données : approche no-code & API-first
Semarchy xDM offre aux développeurs une interface visuelle puissante pour concevoir rapidement des logiques MDM complexes, tout en gardant un contrôle total sur le fonctionnement de la plateforme. Grâce à l’App Builder, vous pouvez modéliser vos données par simple glisser-déposer pour :
- Définir des entités et leurs attributs
- Créer des relations inter-domaines (ex. : Client → Adresse)
- Appliquer des règles métier et des validations
- Concevoir des formulaires et vues d’exploration pour les utilisateurs
Et pour une extensibilité maximale :
- Toutes les fonctionnalités sont exposées via des API REST, qu’il s’agisse d’ingestion, d’approbation, de suivi de statut ou d’export.
- Les métadonnées sont versionnables, ce qui vous permet de traiter vos modèles de données comme des actifs déployables et réutilisables, intégrables dans des workflows CI/CD.
- Compatibilité avec Snowpark et orchestration SQL, facilitant l’intégration avec des stacks data modernes et orientées développement.
4. Gouvernance & qualité des données
Chez Semarchy, la gouvernance des données repose sur une configuration déclarative, pas sur du code personnalisé. Les développeurs peuvent facilement définir des règles de validation et de qualité via l’interface ou l’API :
- Validations au niveau des champs : champs requis, expressions régulières, formats spécifiques
- Logique conditionnelle : par exemple, appliquer des conventions de nommage selon la région
- Règles de correspondance et de survivance : seuils personnalisables pour chaque domaine
- Étapes d’approbation : assignation automatique à des utilisateurs ou des groupes selon des règles précises
Exemple de règle :
Une règle permettant de signaler un nom de société manquant, sauf si l’enregistrement provient d’Inde ou du Vietnam, pourrait s’écrire de cette manière :
json
CopyEdit
{
« rule »: « MISSING_COMPANY_NAME »,
« logic »: « IS_NULL(companyName) AND country NOT IN (‘IN’, ‘VN’) »,
« severity »: « high »,
« action »: « flag »
}
Ces règles peuvent :
- Déclencher automatiquement des workflows
- S’afficher dans des tableaux de bord
- Rediriger des enregistrements vers les data stewards pour correction
Les tableaux de bord sont créés avec le Dashboard Builder intégré, qui permet de suivre :
- Les principaux indicateurs de qualité des données (KPI)
- Les tendances de non-conformité ou de violations de règles
- Les cycles d’approbation en cours ou terminés
- Des synthèses par domaine (ex. : complétude fournisseurs, qualité des hiérarchies produits)
Résultat : non seulement vous gagnez en visibilité, mais vous êtes également en mesure d’appliquer, piloter et faire évoluer vos politiques de gouvernance — sans recourir à du code personnalisé.
Guide pas à pas : Déployer Semarchy xDM dans Snowflake
Démarrer avec Semarchy xDM en tant qu’application native dans Snowflake est un processus simple et fluide. Si vous avez déjà utilisé le Snowflake Marketplace, vous retrouverez ici une logique familière.
1. Installer xDM depuis le Marketplace Snowflake
Recherchez Semarchy xDM dans le Marketplace et cliquez sur « Obtenir » pour déployer l’application directement dans votre compte.
2. Configurer les conteneurs et les rôles
Semarchy déploie deux conteneurs :
- Un conteneur front-end (interface utilisateur et exécution des workflows)
- Un conteneur back-end (stockage des métadonnées et enregistrements certifiés)
Attribuez les rôles, entrepôts et privilèges nécessaires à l’aide des scripts SQL fournis par Semarchy.
3. Créer votre premier domaine et modèle de données
Dans l’App Builder :
- Définissez les entités et attributs (ex. : nom, adresse, identifiants)
- Établissez les relations entre entités et appliquez les règles de validation
- Publiez le modèle pour générer automatiquement écrans, workflows et formulaires
4. Ingestion des données sources
Deux méthodes possibles :
- Tables de staging Snowflake : alimentez-les via des pipelines Snowflake ou votre outil ETL préféré
- API REST : poussez les données en temps réel ou sur événement depuis vos systèmes
Intégrez vos données issues de CRM, ERP, fichiers plats ou autres flux, puis profilez-les avant traitement.
5. Définir les règles de correspondance, d’enrichissement et d’approbation
Dans l’App Builder :
- Paramétrez les règles de correspondance (exacte, floue, phonétique)
- Ajoutez des enrichissements via API ou fonctions natives
- Concevez des workflows d’approbation multi-étapes pour gérer les exceptions
6. Publier et superviser
Déployez votre application, puis utilisez les tableaux de bord pour :
- Suivre le profiling, les workflows, les erreurs et les exceptions
- Identifier les tendances en matière de qualité des données
- Analyser la traçabilité et les performances des golden records
Pour un guide détaillé, consultez la documentation officielle de Semarchy.
Bonnes pratiques pour utiliser Semarchy xDM avec Snowflake
Semarchy xDM est conçu pour tirer parti de l’infrastructure Snowflake. Voici quelques conseils pour optimiser vos déploiements :
Optimisation des performances
- Adaptez la taille de vos entrepôts : dimensionnez selon les opérations (profiling, validation, etc.)
- Utilisez le traitement incrémental : xDM ne traite que les enregistrements modifiés, réduisant les coûts et les délais
Sécurité & gouvernance
- Alignez-vous avec le modèle RBAC Snowflake : xDM respecte la hiérarchie d’accès existante
- Activez l’audit : journalisez les actions et suivez l’activité utilisateur dans xDM et Snowflake
Scalabilité & montée en charge
- Modélisez proprement dès le départ : une base solide facilite l’extension à d’autres domaines
- Déployez de manière incrémentale : testez les workflows à petite échelle avant généralisation
Pour en savoir plus sur l’architecture, la gestion des rôles ou l’orchestration de vos flux, consultez la documentation complète.
Cas d’usage réels et applications
Semarchy xDM propose des capacités MDM natives dans Snowflake, à la fois flexibles et puissantes, adaptées à une grande variété de cas d’usage. Voici comment différentes équipes peuvent tirer parti de la solution dans leurs contextes métiers :
1. Gestion de la qualité des données dans les services financiers
Les institutions financières ont besoin de données fiables et consolidées pour répondre aux exigences réglementaires et offrir des services performants. Avec Semarchy xDM, une équipe data peut :
- Fusionner les données clients issues des CRM, outils de facturation et services support
- Identifier doublons et incohérences grâce à des algorithmes de rapprochement flou ou phonétique
- Appliquer des règles de validation (ex. : champs obligatoires, formats attendus) via l’App Builder
- Acheminer les enregistrements à problème vers des workflows dédiés, avec affectation aux équipes conformité
- Suivre les corrections via des indicateurs et tableaux de bord adaptés aux rôles
Tout se fait dans Snowflake, sans extraction des données sensibles — un vrai plus en matière de conformité et d’agilité.
2. Intégration de la chaîne d’approvisionnement dans l’industrie manufacturière
Les équipes logistiques et industrielles font face à des données fragmentées sur les fournisseurs, les produits et les expéditions. Avec Semarchy xDM, elles peuvent :
- Modéliser un domaine « fournisseur » liant produits, partenaires logistiques et lieux de livraison
- Alimenter les données via des tables de staging Snowflake ou des APIs externes
- Appliquer une logique de survivance pour retenir les enregistrements les plus récents ou les plus complets
- Enrichir les données (validation d’adresse, normalisation des noms) grâce à des règles ou APIs intégrées
- Publier des enregistrements certifiés, prêts à être utilisés par les achats, le stock ou la logistique
Cette approche réduit les doublons, fiabilise le reporting opérationnel, et facilite la coordination multi-systèmes.
3. Préparation des données pour l’IA et le machine learning
Semarchy xDM permet aux équipes IA/ML de constituer rapidement des datasets fiables et bien structurés pour l’entraînement et la mise en production de modèles. Exemples d’activités :
- Définir une taxonomie cohérente des produits, clients ou transactions
- Résoudre les conflits entre sources, supprimer les doublons
- Ajouter des métadonnées (ex. : segmentation, scores, catégories)
- Versionner et certifier les enregistrements, directement exploitables dans Snowflake avec Snowpark ou dbt
Résultat : moins de temps de préparation, plus de focus sur la valeur métier des projets IA/ML.
Conclusion
Semarchy xDM propose une approche moderne, prête pour les développeurs, de la gestion des données de référence directement dans Snowflake. Grâce à ses outils low-code, sa logique de rapprochement avancée et ses workflows de gouvernance intégrés, xDM permet aux équipes data de modéliser, certifier et opérationnaliser des données fiables, là où elles résident déjà.
Que vous souhaitiez unifier des identités clients, normaliser vos données fournisseurs ou préparer des jeux de données pour des modèles d’IA, xDM vous permet de le faire de manière native, sécurisée et évolutive.
Prêt à vous lancer ?
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