Seemore Data
Seemore Data est une plateforme d'optimisation du retour sur investissement des données basée sur l'IA qui offre une visibilité des coûts en temps réel, une lignée profonde de bout en bout et une optimisation autonome de l'entrepôt/pipeline pour réduire les dépenses de l'entrepôt cloud tout en améliorant les performances.
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Informations sur le produit
Mis à jour:May 18, 2026
Qu'est-ce que Seemore Data
Seemore Data est une plateforme d'efficacité des produits de données et des pipelines axée sur le contrôle des coûts des entrepôts de données (en particulier dans Snowflake) sans sacrifier la valeur commerciale. Elle centralise les informations sur les coûts, l'utilisation et les performances dans un tableau de bord unique et aide les équipes à comprendre d'où proviennent les dépenses (jusqu'aux entrepôts, aux tâches, aux utilisateurs et aux produits de données) afin qu'elles puissent identifier les inefficacités, prévenir le gaspillage et communiquer le retour sur investissement des données avec des pratiques matures et basées sur les données. La plateforme met l'accent sur un démarrage rapide (connectez votre entrepôt, découvrez automatiquement les actifs et la lignée, puis agissez sur les recommandations) et prend en charge l'optimisation continue grâce à l'automatisation et aux alertes.
Caractéristiques principales de Seemore Data
Seemore Data est une plateforme d'observabilité et d'optimisation basée sur l'IA, axée sur l'efficacité de bout en bout des pipelines de données, en particulier pour Snowflake, combinant la visibilité des coûts en temps réel, l'optimisation des entrepôts et des pipelines, et une lignée profonde (dérivée des requêtes) en un seul endroit. Elle centralise l'analyse de l'utilisation et des dépenses, met en évidence les anomalies et les inefficacités, recommande (et dans certains cas aide à appliquer) les changements de configuration, et prend en charge la budgétisation et la responsabilisation en attribuant les coûts aux domaines, aux équipes, aux utilisateurs, aux entrepôts et aux produits de données.
Visibilité des coûts et de l'utilisation en temps réel: Fournit un tableau de bord unifié pour les économies, la budgétisation et les tendances d'utilisation ; filtre les dépenses par domaine/utilisateur/entrepôt/tâche et aide à détecter les pics de coûts précocement.
Optimisation autonome de l'entrepôt: Dimensionnement et informations de configuration optimisés par l'IA pour réduire le gaspillage (par exemple, le temps d'inactivité), améliorer les performances et rationaliser la gestion de l'entrepôt au-delà de la suspension automatique de base.
Optimisation des pipelines basée sur l'utilisation: Cartographie les pipelines de bout en bout et aligne la fréquence d'actualisation et l'allocation des ressources sur la demande réelle afin de réduire les exécutions inutiles, le calcul surdimensionné et les flux redondants.
Lignée profonde, native de l'entrepôt: Construit la lignée à partir de l'activité de requête de l'entrepôt (pas seulement des définitions statiques) pour montrer les sources, les transformations, les destinations et les dépendances – jusqu'au niveau des colonnes – ainsi que le contexte de coût/fréquence/durée par nœud.
Agent IA proactif pour les anomalies et l'analyse des causes profondes: Détecte les anomalies, enquête sur les causes profondes et produit des conseils de remédiation exploitables ; peut envoyer des alertes/recommandations (par exemple, à Slack) et aider les équipes à prioriser par effort vs économies.
Budgétisation et responsabilisation par domaine: Suit les dépenses par rapport aux KPI, prévoit les dépenses, définit les budgets et les alertes par entrepôt/projet/domaine, et prend en charge la responsabilité partagée avec des rapports et des signaux de propriété.
Cas d'utilisation de Seemore Data
FinOps pour les équipes fortement axées sur Snowflake: Attribuez les dépenses Snowflake aux domaines et aux propriétaires, définissez des garde-fous budgétaires et intervenez rapidement sur les requêtes non conformes ou les entrepôts mal configurés pour maintenir des coûts prévisibles.
Rationalisation des pipelines d'ingénierie des données: Identifiez les actualisations redondantes, les flux de données inutilisés et les transformations inefficaces à l'aide de la lignée de bout en bout et des signaux d'utilisation, puis optimisez les planifications et le dimensionnement du calcul.
Analyse d'impact pour des changements plus sûrs: Utilisez la lignée de dépendance et au niveau des colonnes pour comprendre le rayon d'impact en aval (tableaux de bord, modèles, fonctionnalités) avant de modifier les sources ou la logique de transformation.
Dépannage opérationnel et réponse aux incidents: Accélérez le débogage en traçant les échecs et les régressions de performances via la lignée dérivée des requêtes et les flux de travail de cause première, réduisant ainsi le temps passé sur les audits manuels.
Gouvernance et rapports de ROI des produits de données: Connectez les coûts et les performances aux produits de données et aux modèles de consommation pour communiquer le ROI aux parties prenantes et justifier les décisions d'optimisation ou de dépréciation.
Avantages
Vue de bout en bout qui combine la lignée, le coût et les performances dans une seule plateforme (réduit la prolifération des outils).
Recommandations exploitables et flux de travail orientés automatisation (alertes, priorisation et certaines actions d'application intégrées au produit).
La lignée native de l'entrepôt/dérivée des requêtes peut refléter les modèles d'utilisation réels plutôt que les seules définitions de modèles statiques.
Les utilisateurs citent une interface utilisateur intuitive et une équipe très réactive qui livre rapidement les fonctionnalités demandées par les clients.
Inconvénients
Forte emphase sur Snowflake dans le positionnement ; la valeur peut être moindre pour les organisations non centrées sur Snowflake.
Les fonctionnalités d'optimisation autonome/automatique peuvent nécessiter une gouvernance et un déploiement prudent pour éviter des compromis inattendus en matière de performances ou de coûts.
L'efficacité dépend de la disponibilité d'un historique de requêtes/télémétrie suffisant et de modèles d'utilisation d'entrepôt cohérents pour des informations précises.
Comment utiliser Seemore Data
1) Inscrivez-vous et accédez à Seemore Data: Créez un compte sur Seemore Data et ouvrez le tableau de bord principal (votre centre de commande pour les coûts, l'utilisation et les performances).
2) Connectez votre compte Snowflake (sécurisé, en lecture seule): Intégrez Seemore à votre environnement Snowflake en quelques minutes. Fournissez les identifiants/clés API spécifiques à l'outil requis. La connexion est conçue pour être en lecture seule/axée sur les métadonnées (aucun contenu de table brut requis) et ne nécessite pas de modifications de code ou d'architecture.
3) Choisissez les métadonnées Snowflake à importer: Pendant l'intégration guidée, sélectionnez les métadonnées Snowflake que Seemore doit ingérer afin qu'il puisse analyser l'historique des requêtes, les entrepôts et les relations entre les actifs.
4) Laissez Seemore découvrir et indexer vos actifs de données: Permettez à Seemore d'inventorier automatiquement les actifs de votre pile et d'y joindre le contexte complet de l'historique des requêtes afin que vous puissiez rechercher, filtrer et comprendre ce qui s'exécute et pourquoi.
5) Visualisez la lignée de bout en bout (Lignée Profonde): Utilisez les vues de lignée de Seemore (y compris la lignée au niveau des colonnes) pour tracer les dépendances des sources aux consommateurs en aval via les transformations, et pour comprendre les coûts/fréquence/durée par nœud.
6) Utilisez le tableau de bord pour obtenir une visibilité des coûts en temps réel: Examinez les tendances des dépenses et de l'utilisation, repérez rapidement les pics de coûts potentiels et filtrez/attribuez les coûts par domaine, utilisateur, entrepôt, tâche/flux de travail et produit de données.
7) Enquêtez sur les charges de travail coûteuses ou lentes avec des analyses approfondies: À partir des vues d'entrepôt et de charge de travail, approfondissez la charge des requêtes, le temps d'exécution, les retards de file d'attente et les signaux d'inefficacité pour identifier les véritables moteurs des problèmes de dépenses et de performances.
8) Effectuez une analyse des causes profondes avec la lignée + le contexte: Lorsqu'un tableau de bord ralentit ou que les coûts augmentent, suivez les chemins de lignée et de dépendance pour trouver les causes en amont, les actifs en aval impactés et les propriétaires responsables, réduisant ainsi le temps de dépannage.
9) Examinez les recommandations actives et les anomalies: Ouvrez le flux de recommandations/anomalies de Seemore pour voir les inefficacités, les redondances et les modèles d'utilisation inhabituels automatiquement détectés, classés par effort et économies potentielles.
10) Appliquez l'optimisation de l'entrepôt (dimensionnement autonome): Utilisez les fonctionnalités de gestion d'entrepôt basées sur l'IA de Seemore pour dimensionner correctement le calcul, réduire le surprovisionnement et prévenir les inefficacités (y compris les contrôles de type autosuspension/arrêt automatique le cas échéant).
11) Optimisez les pipelines en fonction de l'utilisation réelle (pas seulement des requêtes): Utilisez l'optimisation basée sur l'utilisation pour détecter les désalignements et la surutilisation de la mise à jour, puis alignez les calendriers/ressources sur la demande réelle afin que les pipelines s'exécutent efficacement sans gaspillage.
12) Configurez des budgets et une application automatisée: Configurez des budgets, des alertes et des prévisions par domaine/projet/entrepôt pour surveiller le taux de consommation et atténuer les dépassements ; utilisez l'application automatisée des budgets pour maîtriser les dépenses.
13) Activez les alertes proactives et les rapports: Connectez les notifications (par exemple, Slack) pour recevoir des alertes et des recommandations proactives, ainsi que des rapports récurrents afin que les parties prenantes restent informées sans surveillance manuelle.
14) Utilisez l'assistant IA pour une enquête guidée et une analyse d'impact: Demandez à l'assistant IA interactif de Seemore ("sherpa de lignée") de naviguer dans la lignée, de résumer les actifs, d'expliquer les facteurs de coût/performance et de soutenir l'analyse d'impact avant d'apporter des modifications.
15) Opérationnalisez la propriété et la responsabilisation: Utilisez l'attribution par domaine/utilisateur/flux de travail et les rapports partagés pour établir une propriété claire, détecter une utilisation irresponsable et communiquer le retour sur investissement du produit de données et l'impact commercial.
FAQ de Seemore Data
Seemore Data est une plateforme d'agents IA pour l'efficacité de bout en bout des pipelines de données qui analyse et optimise en continu les coûts, les performances et l'utilisation à travers le cloud de données moderne.
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