Snowflake est un excellent entrepôt. Querri, c'est tout le chemin jusqu'à la réponse.

Pour une équipe sans data engineers qui veut des réponses métier, Querri couvre ce pour quoi elle achèterait une pile d'entrepôt : connecter les systèmes, stocker et nettoyer les données, définir les indicateurs, les tableaux de bord et l'IA. Pour des dizaines de téraoctets, beaucoup de data engineering, le partage de données ou le machine learning, Snowflake est la plateforme la plus solide, et Querri fonctionne par-dessus : gardez vos données dans Snowflake et laissez le métier les interroger directement.

Snowflake facture à la consommation. Les crédits coûtent $2, $3 ou $4 selon l'édition (tarif catalogue US), un entrepôt X-Small consomme 1 crédit par heure et chaque taille supérieure double ce chiffre, le stockage coûte environ $23 par To et par mois, et les fonctions IA consomment des AI Credits à $2 l'unité. Vendr fait état d'un contrat médian d'environ $100,000 par an, avant l'ingestion, la BI et l'équipe. Querri, c'est une seule offre prévisible, IA et tableaux de bord compris ; consultez les offres actuelles.

En général, quelques réglages et habitudes : des entrepôts qui restent allumés les 10 minutes d'inactivité par défaut après chaque requête, des entrepôts surdimensionnés (un entrepôt créé dans l'interface web est en X-Large par défaut, soit 16 crédits par heure), des requêtes longues (le délai d'expiration par défaut est de deux jours) et des agents IA qui transforment une question en plusieurs appels de modèle et requêtes. Les moniteurs de ressources, les budgets et le réglage de la suspension automatique de Snowflake aident, et ils demandent l'attention continue de quelqu'un.

Pas avec les moniteurs de ressources : la documentation de Snowflake indique qu'ils ne peuvent pas suivre les dépenses liées aux fonctions serverless et aux services IA. Les budgets couvrent bien l'IA, CoWork compris, mais ils servent uniquement à alerter et notifier. Un arrêt net exige du code sur mesure ou des quotas de crédits par utilisateur. Dans Querri, les administrateurs fixent une limite mensuelle de crédits pour chaque personne, et Querri ne facture jamais automatiquement les dépassements.

CoWork n'a pas de frais par siège. Il est facturé en AI Credits à $2 l'unité en fonction de la consommation de tokens, les outils qu'il appelle (comme Cortex Analyst ou Cortex Search) ajoutent leurs propres frais, et le SQL qu'il exécute est facturé en calcul d'entrepôt. Le coût augmente donc avec le nombre de questions multiplié par les étapes de l'agent. Querri inclut l'IA dans toutes les offres, prélevée sur une enveloppe mensuelle de crédits fixe.

En tant qu'API autonome, Cortex Analyst coûte 67 crédits de plateforme pour 1 000 messages, soit environ $0.13 par message en Standard, $0.20 en Enterprise et $0.27 en Business Critical (US), plus le calcul d'entrepôt nécessaire pour exécuter le SQL qu'il écrit. Via CoWork ou Cortex Agents, il est facturé en tokens, en AI Credits.

Pour les données métier, oui, et souvent plus rapide jusqu'à la réponse, puisqu'il n'y a aucun entrepôt à réveiller. DuckDB exécute les requêtes analytiques au sein du processus sur une seule machine, si bien que les requêtes sur des millions de lignes répondent en quelques secondes. Les entrepôts distribués de Snowflake deviennent rentables à des dizaines de téraoctets et sous forte concurrence, où ils sont le bon outil.

Querri est conçu pour les données qui font tourner une entreprise : CRM, comptabilité, ERP, publicité, paiements et tableurs, en général de quelques mégaoctets à des centaines de gigaoctets. Les fichiers s'importent jusqu'à 2 Go chacun, et le stockage augmente avec votre offre. Si vos données se comptent en dizaines de téraoctets, gardez-les dans Snowflake et interrogez-les en direct depuis Querri, ou synchronisez les tables agrégées que votre équipe a déjà construites.

Oui, de deux façons, au choix table par table. Les tables Live restent dans Snowflake et sont interrogées sur place, en lecture seule, avec les règles de lignes de chaque personne appliquées à l'intérieur de l'entrepôt. Les tables synchronisées sont copiées dans Querri selon un calendrier. Dans les deux cas, Querri utilise une authentification par paire de clés ou par jeton, que Snowflake exige désormais pour les utilisateurs de service, et un rôle en lecture seule. Vous conservez votre investissement Snowflake et donnez aux utilisateurs métier des réponses par-dessus, sans projet de vues sémantiques au préalable.

Oui, pour les tables que vous choisissez. Une table Live reste dans votre compte Snowflake : Querri n'en garde que les colonnes et une estimation du nombre de lignes, écrit chaque question en Snowflake SQL, l'exécute en un seul SELECT en lecture seule et ne rapporte que le résultat. Les requêtes Live consomment les crédits de votre entrepôt ; les tables synchronisées reçoivent une réponse tirée de la copie de Querri et n'en consomment pas. Les tables Live sont disponibles avec l'offre Scale.

Oui. Passez les tables en Live et elles restent dans Snowflake : Querri ne copie jamais leurs lignes, y compris lors des actualisations planifiées. Les écritures, les autres tables et les paramètres de session sont refusés avant que quoi que ce soit n'atteigne l'entrepôt, et les règles de lignes de chaque personne sont appliquées à l'intérieur de la requête. Les résultats des questions sont stockés dans Querri comme toute réponse : graphiques, tableaux de bord, exports et questions de suivi fonctionnent dessus.

Oui. Les requêtes Live s'exécutent sur votre entrepôt : elles apparaissent donc sur votre facture Snowflake, et un entrepôt suspendu met quelques secondes à reprendre lors de la première question. Avant une actualisation planifiée, Querri demande à Snowflake si la table a changé, par une vérification des métadonnées qui ne démarre pas l'entrepôt, et n'exécute rien si ce n'est pas le cas. Si vous préférez que les questions ne consomment pas de crédits, synchronisez plutôt la table.

Pas pour obtenir des réponses métier. Un entrepôt est une bonne approche parmi d'autres, et il faut de l'ingénierie pour le construire et l'exploiter. Querri vous apporte le stockage, le nettoyage, les définitions et les réponses dans un seul produit. Les praticiens recommandent généralement un entrepôt quand les données atteignent des dizaines de téraoctets, quand il vous faut des charges d'ingénierie comme le machine learning ou le streaming, ou quand vous avez une équipe data avec des cas d'usage qui l'exigent.

Les utilisateurs métier peuvent poser leurs questions dans Snowflake CoWork, et c'est un produit performant. Les réponses dépendent de vues sémantiques et d'une gouvernance que des spécialistes data construisent et maintiennent, et les partenaires de Snowflake constatent que la précision baisse quand elles sont fragiles. Dans Querri, les personnes qui connaissent les données en fixent le sens en langage courant, et Querri vous signale quand une question admet plusieurs lectures.

Une alternative qui n'exige pas de pipelines, de couche de modélisation et d'outil BI avant la première réponse. Querri connecte vos systèmes, nettoie les données automatiquement, apprend vos définitions en langage courant et crée des tableaux de bord à la demande, avec une seule offre prévisible. Vous pouvez commencer avec l'offre gratuite.

Oui. Vous pouvez commencer avec l'offre gratuite, sans carte de crédit, connecter une source et poser votre question. Voir les offres pour savoir ce que chacune comprend. Vous pouvez aussi apporter votre question la plus difficile à une présentation de 20 minutes.