Spécialiste du prêt-à-porter féminin, Camaieu dispose de 900 magasins dont 650 en France. Son plan de transformation Color 2024 comprend un recours accru aux infrastructures dans le cloud. Cela concernait notamment le décisionnel réalisé sous SAP Business Object sur une base de données Oracle, avec des exports Excel. Or cette solution traditionnelle était limitée sur le volume des extractions pour les data scientists et les performances du requêtage étaient insuffisantes. Enfin, les infrastructures en place étaient insuffisantes pour héberger une historisation des données ou même un enrichissement par des données non-structurées.

Sur l'indication de son intégrateur Synergy, Antoine Drieux, Responsable Urbanisation et Data Intelligence chez Camaieu International, a testé trois solutions d'entrepôt de données dans le cloud : Amazon Redshift, Google Big Query et l'offre de Snowflake Computing. Performances, flexibilité, accessibilité technique, capacité de partage et coût ont fait penché la balance en faveur de Snowflake. Cette solution n'a pas nécessité une lourde formation pour les informaticiens de Camaieu, reposant en effet sur les principes classiques du SQL. Et les performances mesurées étaient dix fois meilleures qu'avec l'ancien système.

« La fonctionnalité Data Sharing va faciliter le partage de données avec partenaires et prestataires » se réjouit Antoine Drieux. Plutôt que d'exporter les données vers Excel via un fichier plat CSV, les destinataires des données vont y accéder directement dans le cloud avec des droits appropriés. Après un démonstrateur sur un jeu de données limité, ce sont 11 To de données qui ont finalement été migrés. Pour l'instant, la restitution des données continue de passer par Business Object. A terme, Snowflake s'alimentera directement à partir des différentes sources de données.