Cómo Personio llevó la conciencia de costos a toda su operación mientras escalaba Snowflake a más de 280 usuarios
- 60%
- reducción en los tiempos de ejecución de pipelines de dbt
- 280+
- usuarios directos de Snowflake
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Esta compañía internacional de apuestas deportivas transformó su cultura de costos y redujo su gasto en Snowflake mientras escalaba sus workloads

La migración lift-and-shift de Entain a Snowflake, bajo plazos muy ajustados, derivó en implementaciones subóptimas de sus procesos. Sus reportes internos de costos en Power BI ofrecían una visibilidad básica por dominio de negocio, pero carecían de detalle granular, no tenían alertas y eran demasiado difíciles de usar para optimizar. La situación se volvió crítica cuando descubrieron que estaban un 450% por encima de su commitment anual de Snowflake.
SELECT les brindó visibilidad inmediata de los costos con una carga cognitiva muchísimo menor que la de las soluciones internas de Entain. La plataforma permitió identificar rápidamente oportunidades de optimización gracias a un desglose completo de costos y funciones de insights. La interfaz intuitiva de SELECT eliminó la fricción que hacía que los equipos abandonaran sus esfuerzos anteriores de monitoreo de costos, mientras que los ahorros automatizados entregaron un ROI inmediato.
SELECT reduce drásticamente el esfuerzo mental que implica entender los costos de Snowflake. Puedo sentarme y entender fácilmente qué está generando el gasto. No es por echarles flores, pero es que en su plataforma es facilísimo hacerlo
Blake Baggett, Head of Data Operations en Entain
El equipo de analítica de datos de Entain gestionaba todo lo que venía después de su motor de apuestas, inicialmente sobre una infraestructura MySQL que ya no podía escalar al ritmo de sus necesidades. El equipo necesitaba una infraestructura en la nube capaz de escalar al instante y eliminar el riesgo de caídas de varios días que paralizaban su capacidad analítica. Snowflake resolvió sus problemas inmediatos de escalabilidad, dando soporte a 900 usuarios registrados, con aproximadamente 100 a 150 usuarios intensivos entre los equipos de ingeniería de datos, analistas, ingenieros de automatización, ciencia de datos, tecnología de trading y tecnología de marketing. Sin embargo, los plazos ajustados de la migración llevaron a implementaciones subóptimas que más adelante provocarían aumentos de costos inesperados.
Antes de SELECT, Entain había construido su monitoreo de costos con reportes de Power BI que agrupaban a los usuarios de Snowflake en dominios lógicos de negocio. La solución consultaba los esquemas de uso de la cuenta y aplicaba valores arbitrarios de costo por crédito para dar una visibilidad general del gasto por equipo. Si bien este enfoque funcionaba para un vistazo rápido, tenía limitaciones importantes para el trabajo real de optimización. La solución de Power BI carecía de alertas, presupuestos y el nivel de detalle necesario para optimizar. Los equipos podían ver que Data Science gastaba cierta cantidad, pero no podían profundizar para entender qué procesos o consultas específicas estaban generando los costos. Además, otras limitaciones técnicas hacían que el sistema fuera frustrante: los retrasos por la zona horaria UTC implicaban que los costos del día anterior no eran visibles hasta las 11 a. m., y Snowsight no podía renderizar más de 2 o 3 días de datos por el exceso de puntos de información.
A los dos meses de adoptar SELECT, Entain logró una reducción del 35% en sus costos anuales totales de Snowflake, incluso sumando más workloads de negocio a la plataforma. Esta reducción drástica se consiguió mediante múltiples optimizaciones puntuales que SELECT hizo visibles y accionables de inmediato. El primer gran logro vino de la optimización del almacenamiento de bases de datos: SELECT destacó al instante una base de datos que generaba $60K al año en costos de respaldo. El equipo pudo decidir rápidamente cambiar la tabla de permanente a transitoria, con un ahorro enorme.
Los insights de SELECT permitieron a Entain optimizar su infraestructura de ingesta de datos. El equipo migró a warehouses Gen2 para sus operaciones de merge de alta frecuencia, ejecutando 950 topics de Kafka en dos warehouses Gen2 extra small. Esta optimización redujo sus costos de ingesta de 300 créditos diarios a 80, lo que representa un ahorro de aproximadamente $200K al año. Hoy el equipo ejecuta merges cada 20 minutos en 900 tablas sin problemas de encolamiento.
SELECT transformó la manera en que Entain gestiona los costos de Snowflake y se convirtió en su única fuente de verdad para todo el monitoreo y la optimización de costos. El equipo ahora usa resúmenes diarios en Slack para dar seguimiento a consultas de larga duración, los workloads con mayores incrementos y los flujos nuevos. Blake realiza revisiones semanales con cada departamento para analizar los cambios en los costos y crear 3 o 4 tickets de optimización en Jira a partir de los insights de SELECT. Este enfoque sistemático garantiza que no se pierda ninguna oportunidad de optimización, con total visibilidad del ROI de cada esfuerzo de mejora.
SELECT impulsó un cambio cultural hacia la optimización proactiva de costos en los equipos de desarrollo de Entain. El equipo compartió los consejos de optimización de SELECT en sus canales de comunicación, lo que llevó a que los ingenieros conversaran activamente sobre mejoras en sus consultas y las compartieran entre sí. Los ingenieros empezaron a mostrar resultados de optimización del antes y el después, y los managers competían de manera amistosa comparando semana a semana los costos de sus procesos. Este enfoque de gamificación convirtió la optimización de costos en algo atractivo en lugar de una carga. La plataforma también cambió la manera en que el equipo decide dónde invertir sus esfuerzos de optimización. Antes, la optimización de costos solía descartarse por ser demasiado difícil o verse simplemente como un costo inevitable del negocio. Ahora, SELECT ofrece visibilidad clara del ahorro potencial antes de invertir tiempo de desarrollo, lo que permite asignar recursos con confianza y expectativas de ROI cuantificables.
Explora cómo SELECT ayuda a los equipos a reducir la pérdida en sus warehouses, mejorar la visibilidad y actuar sobre los insights de costos de datos.
“SELECT is a team favorite - its cost monitoring and auto savings give us peace of mind that our Snowflake spend is in check. The platform’s detailed insights across SQL queries, dbt, and Looker usage provides a comprehensive view into credit spend that is unmatched by other solutions. SELECT has helped us significantly optimize how we use Snowflake.”

“SELECT's app has become an invaluable resource to our company. It clearly breaks down our costs to allow us to focus on the most important areas of cost. SELECT has repeatedly surfaced inefficient common query patterns, and has helped us spot 200 TiB of unused tables to drop, resulting in continued significant cost savings. SELECT is always adding new features to help their customers better understand and reduce their spending. We can't recommend them highly enough!”

“I love clicking through SELECT to understand how our environment and workloads are evolving. I probably check it every day. It's coffee and SELECT for me every morning.”

“SELECT helps us quickly identify inefficient queries that consume unnecessary Snowflake credits, providing all the information we need in a single application. With the Automated Savings feature, we were able to allocate credits to new compute-intensive data projects.”

“This is the easiest thing we've ever done to save money - 20x ROI. Does this not exist for AWS?”

“SELECT provides our team with complete visibility into all aspects of our Snowflake bill and usage. Our team regularly uses SELECT to monitor costs and get alerted on key changes. The dbt & Looker integrations are also super helpful for identifying performance bottlenecks.”

“SELECT helped us monitor and reduce our overall Snowflake spend by almost 40%. The reporting showed me bottlenecks in minutes that would’ve otherwise taken weeks to dig through metadata and sort out. The 'Automated Savings' savings feature alone is saving us over $10k a month across our accounts, allowing us to bring on new workloads.”

“Before SELECT, we were blind to our Snowflake cost drivers. Minutes after install, we identified a single job that was driving over 20% of our costs. The instant visibility & not having to build & maintain our own monitoring makes a big difference for a lean team like ours.”
