Tout d’abord, les capacités d’innovation de Snowflake constituent un facteur important à observer. Évoluant dans un secteur technologique en constante évolution, l’entreprise consacre une part significative de ses ressources à la recherche et au développement pour répondre aux attentes du marché.
Il est également pertinent de s’informer sur les principaux concurrents de l’entreprise, ainsi que sur les annonces, résultats et lancements de nouveaux produits émanant d’autres acteurs du cloud computing ou des plateformes de données.
Snowflake développe régulièrement des partenariats technologiques, commerciaux ou stratégiques. Les communications officielles relatives à ces accords peuvent fournir des indications sur les orientations prises par l’entreprise ou les synergies recherchées.
Les plans de développement stratégique, souvent publiés en parallèle des résultats financiers annuels, apportent un éclairage utile sur les axes de croissance envisagés par le groupe à moyen ou long terme.
Enfin, les publications de résultats trimestriels et annuels peuvent être consultées afin d’évaluer l’évolution de l’activité de l’entreprise, notamment en les comparant aux objectifs communiqués ou aux estimations émises par les analystes financiers.
Snowflake Inc. est une entreprise technologique américaine fondée en 2012 et dont le siège est basé à Bozeman, dans le Montana. Elle est spécialisée dans le développement de plateformes de gestion et d’analyse de données en mode cloud. L’offre principale de l’entreprise repose sur une solution de data warehousing entièrement basée sur le cloud, utilisée par des entreprises de toutes tailles pour stocker, traiter et analyser de grands volumes de données.
La plateforme Snowflake repose sur une architecture « multi-cluster shared data » conçue pour optimiser la performance, la sécurité et l’évolutivité. Elle permet aux utilisateurs de centraliser leurs données issues de différentes sources afin de générer des informations exploitables, créer des applications orientées données ou encore partager ces données de manière sécurisée. L’approche dite « multi-cloud » permet en outre de déployer la solution sur les principales infrastructures cloud publiques telles qu’AWS, Microsoft Azure ou Google Cloud Platform.
Une des spécificités de la plateforme réside dans sa capacité à prendre en charge des échanges de données inter-entreprises via des « data marketplaces » ou des échanges privés, tout en maintenant un haut niveau de gouvernance et de sécurité. Les données peuvent ainsi être consultées sans être dupliquées, ce qui favorise l’intégrité et la confidentialité des informations traitées.
Snowflake propose également une intégration avec des outils d’intelligence artificielle, de machine learning et d’ingénierie des données, permettant de soutenir des cas d’usage variés : analyse prédictive, automatisation, gestion des performances, ou encore visualisation avancée des données.
Sur le plan géographique, le chiffre d’affaires de Snowflake est à ce jour principalement réalisé aux États-Unis, qui représentent environ 88 % de ses revenus. L’entreprise développe également ses activités à l’international, notamment sur les marchés européens et asiatiques, avec une stratégie de croissance progressive et localisée.
Dans le paysage actuel du cloud et de l'analytique des données, plusieurs entreprises se distinguent par leur positionnement concurrentiel face à Snowflake.
Plateforme de traitement de données fondée sur le concept de lakehouse, Databricks représente aujourd’hui l’un des concurrents les plus directs de Snowflake. Elle combine les capacités d’un data lake et d’un entrepôt de données, ce qui permet d’analyser des données structurées et non structurées de manière unifiée. Reconnue pour son intégration native avec Apache Spark, son orientation vers les cas d’usage en machine learning et en intelligence artificielle lui donne une forte popularité, notamment auprès des data scientists. Databricks est aussi présente sur les principaux clouds publics, comme AWS, Azure et GCP. Sa flexibilité et son ouverture à l’écosystème open source en font un acteur très concurrentiel dans le traitement avancé des données.
BigQuery est une solution d’entrepôt de données en cloud développée par Google. Elle fonctionne dans l’environnement Google Cloud Platform et offre une puissance de traitement optimisée pour l’analyse en temps réel de grandes quantités de données. Grâce à son intégration directe avec les autres services Google (Cloud Storage, AI Platform, Looker), BigQuery permet une analyse fluide et efficace dans des environnements distribués. L’un de ses atouts est l’approche serverless, qui réduit la charge d’administration pour les utilisateurs. Google continue d’enrichir cette solution avec des fonctions avancées de machine learning intégrées, ce qui en fait un concurrent technologique solide face à Snowflake.
Amazon Redshift est l’une des solutions historiques d’entrepôt de données cloud, exploitée au sein de l’écosystème Amazon Web Services. Il est conçu pour le traitement analytique massif, avec une forte scalabilité et une compatibilité SQL étendue. Redshift se distingue par son intégration avec d’autres services AWS, comme S3, Glue ou QuickSight, qui permettent aux entreprises d’analyser leurs données sans changer d’environnement. Amazon améliore régulièrement Redshift avec des fonctions comme la compression automatique, le stockage optimisé, et l’intégration de data sharing. En raison de la force commerciale et technique d’AWS, Redshift reste un concurrent majeur dans le secteur des plateformes de données cloud.
Synapse est la réponse de Microsoft à la demande croissante de traitement de données en cloud. Il combine l’analyse big data, l’entreposage relationnel et l’intégration de données dans une même plateforme. Accessible depuis Azure, Synapse se connecte facilement à Power BI, Azure Machine Learning et Dynamics 365. Il permet aux entreprises d’effectuer des requêtes sur des données relationnelles et non structurées, et ce, sans déplacement préalable. L’ensemble est conçu pour s’intégrer dans l’écosystème Microsoft, avec des atouts en matière de sécurité, de gouvernance et d’administration. Cette solution s’adresse aussi bien aux analystes métier qu’aux data engineers, et se positionne comme une alternative complète à Snowflake.
IBM propose avec Db2 Warehouse on Cloud une solution d’entrepôt de données destinée aux environnements hybrides et multi-clouds. Elle est conçue pour traiter des charges analytiques complexes tout en maintenant un haut niveau de sécurité et de performance. Cette solution permet de stocker, analyser et visualiser les données via des outils IBM intégrés, et elle prend en charge des fonctions avancées comme la compression adaptative ou la parallélisation. L’intégration avec Watson Studio ouvre également des perspectives en intelligence artificielle. Moins visible médiatiquement que d’autres solutions, Db2 Warehouse reste une alternative crédible dans les environnements exigeant robustesse et conformité réglementaire.
Oracle a développé sa solution cloud d’entrepôt de données avec un objectif d’automatisation avancée. Cette plateforme permet de gérer les tâches courantes comme le provisionnement, la sécurité, la mise à l’échelle ou la sauvegarde sans intervention manuelle. Elle repose sur l’infrastructure Oracle Cloud et s’intègre aux bases de données et services analytiques Oracle. Elle propose une gestion optimisée des performances et de la sécurité, ainsi qu’une compatibilité avec des outils BI populaires. L’approche d’Oracle vise à réduire les coûts opérationnels tout en améliorant l’expérience utilisateur. Cette solution constitue une alternative crédible à Snowflake, en particulier pour les entreprises déjà clientes de l’écosystème Oracle.
Snowflake collabore avec divers partenaires pour renforcer son écosystème et offrir des solutions complètes à ses clients.
NTT DATA fait partie du réseau de partenaires Elite de Snowflake. L’entreprise propose des services de transformation numérique, d’intégration de données, d’analyse avancée et de migration vers le cloud. En combinant son expertise en conseil technologique et la plateforme Snowflake, NTT DATA aide les grandes entreprises à exploiter pleinement leurs données. Ce partenariat renforce l'adoption de Snowflake dans les environnements complexes, notamment au sein des grandes entreprises industrielles, bancaires ou gouvernementales. Grâce à cette alliance, les clients bénéficient de solutions personnalisées, tout en assurant une gouvernance rigoureuse et une meilleure valorisation des données internes.
Snowflake et Salesforce ont conclu un partenariat stratégique axé sur le « Data Cloud ». Ce projet commun permet de briser les silos de données au sein des entreprises en centralisant les informations issues de différentes sources. Le but est d’unifier les données clients dans un espace unique pour les exploiter via des outils d’analyse, de machine learning ou d’ingénierie de données. Le partenariat vise à rendre ces données accessibles de manière fluide au sein de l’écosystème Salesforce. Il permet aussi aux entreprises de créer un environnement collaboratif de données enrichi, fondé sur la gouvernance, la conformité et l’analyse décisionnelle.
Snowflake est accessible sur Microsoft Azure, ce qui permet à ses clients d’exploiter les ressources de l’infrastructure cloud de Microsoft. Cette compatibilité multi-cloud est un élément central de la stratégie de Snowflake. Les clients peuvent déployer leurs solutions d’entrepôt de données dans Azure, tout en utilisant les fonctionnalités spécifiques à Snowflake. Cela garantit un fonctionnement optimisé, tout en restant dans l’environnement Microsoft, souvent utilisé pour ses outils métiers, d’analyse (Power BI) ou de sécurité. Ce partenariat technique permet de renforcer la flexibilité de Snowflake dans les entreprises déjà engagées dans l’écosystème Azure.
AWS est le premier partenaire cloud historique de Snowflake. C’est sur cette infrastructure que Snowflake a initialement été conçu et déployé. Aujourd’hui encore, de nombreux clients utilisent Snowflake via AWS, en profitant de sa fiabilité, de ses performances et de son écosystème étendu (S3, Lambda, IAM, etc.). L’interopérabilité entre les deux plateformes permet de déployer des solutions de données puissantes, adaptables et scalables. L’accès à AWS Marketplace et l’intégration avec d’autres outils cloud renforcent l’adoption de Snowflake chez les clients AWS. Ce partenariat reste stratégique pour Snowflake, notamment en Amérique du Nord.
Snowflake est également disponible sur Google Cloud, ce qui permet aux utilisateurs de bénéficier de la puissance de l’infrastructure Google tout en utilisant les fonctions d’entrepôt de données Snowflake. Ce partenariat garantit une flexibilité importante pour les entreprises ayant choisi GCP pour d'autres services (BigQuery, Vertex AI, etc.). L'interopérabilité entre Snowflake et les outils Google permet de répondre à de nombreux cas d’usage data, notamment dans les domaines de l’IA et du retail. Cette disponibilité multicloud contribue à renforcer la position de Snowflake sur les marchés mondiaux.
Tableau, solution de data visualisation appartenant à Salesforce, s’intègre nativement avec Snowflake. Grâce à cette compatibilité, les utilisateurs peuvent créer des tableaux de bord dynamiques et des visualisations interactives directement à partir des données stockées dans Snowflake. Cette intégration est très utilisée dans les entreprises qui ont besoin de prendre des décisions basées sur des données actualisées, sans requêtes complexes. Elle offre une interface conviviale pour les profils non techniques, tout en s’adaptant aux besoins des analystes. Ce partenariat améliore l’accessibilité et l’usage des données hébergées dans Snowflake dans une logique orientée business intelligence.
Avant d’envisager l’achat ou la vente de l’action Snowflake, il peut être utile de connaître certains éléments factuels qui contribuent à la position actuelle de l’entreprise sur son marché. Voici une présentation synthétique de cinq atouts régulièrement mis en avant par les observateurs du secteur.
Une évaluation complète de la société implique également de prendre en compte certains facteurs susceptibles d’influencer son évolution. Les éléments suivants sont généralement cités parmi les aspects à surveiller pour cette entreprise technologique.
Pour étudier l’évolution de l’action Snowflake en Bourse, deux approches complémentaires sont généralement utilisées par les analystes financiers :
Depuis sa création, Snowflake a connu plusieurs levées de fonds significatives lors de ses phases de financement privées, avant son introduction en Bourse. En 2014, un financement initial d’environ 26 millions de dollars a été levé auprès de fonds tels que Sutter Hill Ventures, Sequoia Capital et Redpoint Ventures. En 2015, l’entreprise a levé 45 millions de dollars supplémentaires, puis 100 millions de dollars en 2017. En 2018, plusieurs tours de financement ont suivi, avec notamment deux levées successives de 263 millions de dollars, puis une autre de 450 millions de dollars, portant sa valorisation à plusieurs milliards de dollars. En 2020, juste avant son introduction en Bourse, la société a levé environ 479 millions de dollars. Cette introduction sur le NYSE en septembre 2020 a permis à Snowflake de lever environ 3,4 milliards de dollars, avec une capitalisation initiale estimée à plus de 12 milliards de dollars.
L’action Snowflake est cotée sur le New York Stock Exchange (NYSE) sous le symbole SNOW, ce qui signifie qu’elle n’est pas éligible aux comptes PEA (Plan d’Épargne en Actions) en France. Toutefois, il est possible pour les investisseurs européens d’accéder à ce titre via des comptes-titres ordinaires ouverts auprès de courtiers en ligne proposant l’accès aux marchés américains. Certaines plateformes permettent également d’investir indirectement dans des actions américaines via des produits dérivés ou des contrats sur différence (CFD), avec les précautions d’usage relatives à ce type de produits financiers. Il est recommandé de consulter les conditions spécifiques du courtier utilisé.
Pour étudier l’évolution de l’action Snowflake en Bourse, deux approches complémentaires sont généralement utilisées par les analystes financiers :
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