Coûts Snowflake divisés : comment une startup IA en hypercroissance a repris le contrôle avec 60 % d'économies

SELECT a apporté une visibilité immédiate sur les coûts, avec une mise en place en moins d'une heure. La fonctionnalité Insights a identifié des warehouses surdimensionnés et des modèles dbt inefficaces, tandis que les Automated Savings ont généré des gains rapides dès le premier jour. La ventilation détaillée des coûts proposée par SELECT a permis des optimisations ciblées sur l'ensemble d'une infrastructure data complexe.

Synthesia s'appuie sur une stack data moderne avec Snowflake comme data warehouse central, au service de plus de 300 utilisateurs au total : 80 utilisateurs directs de Snowflake, auxquels s'ajoutent plus de 250 utilisateurs via Omni pour l'analytique et les dashboards. Son infrastructure data suit une approche Kimball en couches, avec dbt pour les transformations, Fivetran pour l'ingestion et Segment pour les données événementielles. En tant qu'entreprise IA en forte croissance, Synthesia a vu ses dépenses Snowflake exploser — multipliées par 10 en deux ans, à mesure que sa plateforme et sa base d'utilisateurs se développaient. La situation est devenue critique lorsque l'équipe a constaté que son achat annuel de crédits serait épuisé à mi-contrat, imposant une action immédiate sur l'optimisation des coûts.

Avant SELECT, Synthesia s'appuyait principalement sur l'interface de gestion des coûts intégrée à Snowflake, qui s'est révélée insuffisante face à la complexité de son infrastructure. Le principal défi : aucune visibilité sur l'utilisation et les workloads exécutés sur la plateforme. L'interface de gestion des coûts par défaut de Snowflake, très basique, ne permettait pas d'analyse granulaire. Le problème était aggravé par le fait que la configuration Snowflake avait initialement été gérée par des profils non techniques — l'administrateur d'origine étant un VP Product. L'équipe ne disposait donc pas des fondations techniques nécessaires à un suivi et à une optimisation avancés des coûts.

Avec des coûts qui s'envolaient et des crédits consommés plus vite que prévu, Synthesia avait besoin d'une visibilité immédiate sur ses dépenses Snowflake. L'adoption a été remarquablement rapide : si les validations IT ont pris environ une semaine, la mise en place effective de SELECT a nécessité moins d'une heure une fois les autorisations accordées. L'équipe a immédiatement activé les économies automatisées de SELECT, avec des réductions de coûts dès le premier jour.

Dès le premier mois, SELECT a permis à Synthesia d'identifier et de traiter ses principaux postes de coûts, avec des économies spectaculaires à la clé. Après avoir activé la fonctionnalité Automated Savings de SELECT, Synthesia est passée à des interventions ciblées, identifiées grâce aux fonctionnalités de visibilité et d'insights de SELECT. La plateforme a immédiatement mis en évidence des axes d'amélioration concrets, notamment des modèles dbt à incrémentaliser et des warehouses nettement surdimensionnés par rapport à leurs workloads. Découverte majeure : certains warehouses tournaient trois tailles au-dessus du nécessaire, et les métriques d'utilisation de SELECT ont donné la confiance requise pour appliquer le right-sizing sans attendre. L'équipe a également identifié des jobs Census inefficaces synchronisant des données vers Salesforce, qui pouvaient être refactorisés, voire désactivés, après consultation des équipes métier.

SELECT a transformé la gestion des coûts chez Synthesia : fini la gestion de crise réactive, place au suivi proactif. Une routine a été mise en place : consulter trois à quatre vues enregistrées personnalisées chaque lundi matin. Le suivi hebdomadaire couvre les coûts des warehouses à horizon hebdomadaire et mensuel, les requêtes longues adaptées à leurs cas d'usage, les ressources inutilisées, ainsi que les workloads récemment introduits. Cette approche simplifiée ne prend que quelques minutes, mais offre une visibilité complète sur l'ensemble de l'environnement Snowflake, permettant de détecter très tôt les pics de coûts ou les nouveaux workloads inefficaces. Au-delà des économies, les optimisations ont également apporté des gains de performance sur les pipelines dbt, générant une valeur supplémentaire de l'investissement dans SELECT.

Synthesia prévoit de faire de SELECT le hub central de tout son reporting et de toutes ses analyses de coûts Snowflake. L'équipe explore l'utilisation des meta keys dbt issues de l'intégration dbt de SELECT pour ventiler les dépenses par département, et ainsi affiner l'attribution des coûts à l'échelle de l'organisation. Pour une entreprise attentive à ses dépenses, cette capacité sera essentielle afin de maintenir une approche disciplinée des coûts tout en continuant à faire croître sa plateforme IA. La future intégration Omni de SELECT apportera une visibilité supplémentaire sur les coûts et le lineage des dashboards, tandis que les partition monitors permettront une détection granulaire des anomalies de coûts au niveau de chaque modèle dbt.