Seemore Data

Qu’est-ce que Seemore Data ?

Seemore Data est un agent IA axé sur l’optimisation de l’efficacité des pipelines de données de bout en bout, dans le but de réduire les coûts d’infrastructure tout en maintenant ou améliorant les performances. Il fournit une visibilité des coûts et des contrôles automatisés destinés à prévenir le gaspillage dans les workflows de données.

La plateforme inclut également des fonctionnalités pilotées par l’IA pour la gestion d’entrepôt et l’optimisation de pipelines, ainsi qu’une détection proactive d’anomalies qui aide les équipes à identifier les problèmes et à enquêter sur les causes racines avant qu’ils n’impactent les performances.

Fonctionnalités principales

• Contrôle continu des coûts avec visibilité en temps réel : Suit les coûts d’infrastructure de données en temps réel et prend en charge des économies pilotées par l’IA, avec application automatique des budgets pour réduire le gaspillage.
• Optimisation autonome de l’entrepôt : Utilise une gestion d’entrepôt pilotée par l’IA pour adapter la configuration au fil du temps, ajuster la taille des ressources de calcul et prévenir les inefficacités.
• Optimisation des pipelines de données basée sur l’utilisation : Aligne les ressources sur la demande réelle pour optimiser les performances des pipelines et réduire la surutilisation.
• Agent IA proactif pour les anomalies : Détecte les anomalies, aide à enquêter sur les causes racines et fournit des insights actionnables avant que les inefficacités n’affectent les performances.
• Workflows d’optimisation orientés business : Combine les thèmes de coûts et de performances en une vue opérationnelle unique pour gérer les actifs de données (y compris la discussion sur l’utilisation des licences et l’optimisation de bases de données dans les retours utilisateurs).

Comment utiliser Seemore Data

Commencez par vous inscrire à un essai gratuit. Ensuite, utilisez les vues de coûts et de performances de la plateforme pour surveiller le comportement de l’infrastructure de données et identifier les zones de dépenses ou de problèmes de performance.

Ensuite, configurez ou fiez-vous aux contrôles d’optimisation automatisés de la plateforme — comme l’application des budgets et l’optimisation d’entrepôt/pipelines — pour réduire les temps d’exécution inutiles et la surutilisation. Utilisez la détection proactive d’anomalies pour enquêter sur les problèmes et appliquer les étapes suivantes recommandées.

Cas d’utilisation

• Équipes de données cloud gérant les dépenses Snowflake en continu : Utilisez la visibilité des coûts en temps réel et l’application automatique des budgets pour contrôler les coûts au fil des changements d’utilisation.
• Équipes d’ingénierie des données optimisant les performances et l’efficacité des entrepôts : Appliquez l’optimisation d’entrepôt pilotée par l’IA pour ajuster la taille des ressources de calcul et prévenir les inefficacités qui augmentent les coûts.
• Organisations affinant l’ingestion, la transformation et les charges de pipelines : Utilisez l’optimisation des pipelines basée sur l’utilisation pour prévenir la surutilisation en alignant les ressources sur la demande réelle.
• Équipes résolvant plus rapidement les régressions de performance : Exploitez la détection d’anomalies et les insights actionnables pour identifier les causes racines probables avant que les problèmes ne dégradent les performances des pipelines.
• Responsables des données équilibrant coûts, licences et maintenance opérationnelle : Utilisez la vue de bout en bout de la plateforme sur les actifs de données (y compris l’utilisation des licences et l’optimisation de bases de données) pour centraliser la prise de décision opérationnelle.

FAQ

• Y a-t-il un essai gratuit ? Oui. Le site inclut un appel à l’action « Démarrez votre essai gratuit ».

• Sur quels types de systèmes Seemore Data se concentre-t-il ? La page mentionne spécifiquement les coûts Snowflake et l’optimisation d’entrepôt, et décrit l’optimisation pour les pipelines et entrepôts de données.

• Comment Seemore Data aide-t-il au contrôle des coûts ? Il met l’accent sur le contrôle continu des coûts avec visibilité en temps réel, économies pilotées par l’IA et application automatique des budgets pour éliminer le gaspillage.

• Que fait la plateforme lorsqu’elle détecte des anomalies ? Elle détecte les anomalies, enquête sur les causes racines et fournit des insights actionnables avant que les inefficacités n’impactent les performances.

• À qui s’adresse Seemore Data ? D’après le message, il s’adresse aux responsables des données et équipes d’ingénierie des données qui souhaitent améliorer l’efficacité des pipelines et gérer les coûts d’infrastructure, y compris les équipes où tous les utilisateurs ne sont pas des spécialistes en optimisation approfondie.

Alternatives

• Outils de gestion des coûts natifs au cloud : Services qui surveillent et alertent sur les coûts d’infrastructure ; ils se concentrent généralement sur les rapports de coûts et les garde-fous plutôt que sur l’optimisation du warehouse et des pipelines pilotée par l’IA.
• Plateformes d’observabilité et de surveillance des données : Outils axés sur la détection des problèmes de performance et de fiabilité dans les pipelines ; ils peuvent chevaucher la détection d’anomalies mais ne fournissent généralement pas le même niveau d’automatisation pour l’application des coûts/budgets et les workflows de redimensionnement.
• FinOps pour l’infrastructure de données : Pratiques et outils de type FinOps pour gérer les dépenses cloud ; ils peuvent soutenir la gouvernance des coûts, mais nécessitent souvent plus d’analyse manuelle pour se traduire en changements opérationnels pour les warehouses et pipelines.