Comment optimiser les coûts Snowflake générés par Power BI ?

Pourquoi mes coûts Snowflake augmentent-ils ?

À mesure que les organisations accélèrent leur migration vers le cloud, l’adoption de plateformes BI modernes telles que Power BI devient un axe stratégique incontournable. Généralement, cette démarche s’inscrit dans un projet plus large de modernisation IT visant à exploiter tout le potentiel du cloud computing. Près de 72 % des entreprises ont adopté l’entreposage de données cloud pour renforcer la scalabilité, l’efficacité analytique et l’optimisation des coûts, illustrant l’ampleur de cette transformation. Ainsi, il est indispensable que ces organisations planifient la consommation de données par Power BI lorsqu’elles sont hébergées dans des bases de données cloud comme Snowflake, BigQuery ou Databricks.

Cependant, de nombreuses organisations constatent aujourd’hui une augmentation plus rapide que prévue de leurs coûts Snowflake, souvent causée par l’impact caché des ressources Power BI à « forte empreinte ». Selon le rapport FinOps Foundation 2025, on estime que 30 à 40 % des dépenses cloud sont gaspillées dans des ressources inutilisées ou surdimensionnées. Chez Wiiisdom, nous sommes convaincus que pour maximiser la valeur de l’analytics il faut une gouvernance proactive des contenus décisionnels. Cet article décrypte les causes racines de la hausse des coûts Snowflake dans un contexte Power BI et propose des stratégies concrètes pour permettre à votre organisation d’anticiper, de piloter et de réduire ces coûts.

Comment l’utilisation de Power BI génère-t-elle des coûts sur Snowflake ?

L’utilisation conjointe de Power BI et d’entrepôts de données cloud comme Snowflake peut considérablement impacter les coûts opérationnels. En pratique, certains contenus Power BI contribuent, souvent à leur insu, à l’augmentation des factures Snowflake :

• Modèles Sémantiques : Véritables socles du reporting Power BI, ils structurent les données brutes en objets métier exploitables. Toutefois, des modèles complexes ou mal optimisés peuvent générer une volumétrie excessive de requêtes SQL vers Snowflake, notamment lorsque les relations sont mal définies ou que les calculs DAX sont trop lourds ou imbriqués.
  • Exemple : Un schéma Snowflake comportant des colonnes calculées oblige Snowflake à scanner plusieurs millions de lignes à chaque chargement de rapport.

• Rapports : Les rapports interactifs, riches en visuels et slicers, sont appréciés des utilisateurs, mais ils peuvent générer des charges imprévisibles sur Snowflake. C’est le cas, par exemple, d’un rapport avec des filtres non contraints ou des doublons qui engendrent des requêtes répétitives et gourmandes.
  • Exemple : Sélectionner « Toutes les régions » sur une page comportant 20 visuels peut provoquer une montée en charge du warehouse et doubler les coûts de calcul.

• Planification des Rafraîchissements : Des rafraîchissements fréquents ou mal synchronisés peuvent générer des pics de consommation, surtout lorsque plusieurs rapports sont actualisés simultanément. Cela sollicite fortement Snowflake et peut engendrer des problèmes de performance pour les utilisateurs finaux.
  • Exemple : 10 datasets volumineux rafraîchis à 8h consomment plusieurs warehouses, consommant des crédits même lorsque les ressources sont inactives.

Le véritable enjeu pour les équipes Power BI réside dans l’identification proactive des risques et la planification des coûts. Les pics de consommation surviennent généralement lorsque plusieurs utilisateurs accèdent simultanément à des contenus BI mal conçus, non efficients : ces rapports inefficaces génèrent une avalanche de requêtes contre Snowflake, entraînant une hausse rapide de la demande en compute. Sans gouvernance ni monitoring avancé, ces situations provoquent des incidents de performance et des augmentations de capacité coûteuses et urgentes. En l’absence de stratégies préventives, les problèmes persistent, les coûts deviennent difficilement prévisibles et le ROI analytique s’en trouve compromis. Pour anticiper ces dérives, les organisations doivent mettre en place des approches intelligentes, orientées prévention, afin de limiter l’impact sur les utilisateurs et les budgets.

Pourquoi la gouvernance Power BI est le chaînon manquant ?

Analyser les logs ou s’appuyer uniquement sur des outils de monitoring classiques pour suivre l’usage et la performance offre une certaine visibilité, mais demeure fondamentalement réactif : ils n’alertent les équipes qu’une fois le problème survenu. Lorsque l’on détecte enfin un pic de consommation sur Snowflake, il est déjà trop tard : le budget est impacté, la performance peut avoir chuté, et il ne reste plus qu’à engager des actions correctives dans l’urgence.

Wiiisdom offre une approche différente en permettant aux organisations d’agir en amont des incidents, en allant au-delà du monitoring pour anticiper les dérives. Les solutions Wiiisdom dépassent la simple notification en identifiant proactivement les ressources Power BI à forte empreinte avant qu’elles n’engendrent des surcoûts sur Snowflake. Grâce à une analyse intelligente des patterns d’usage, des plannings de rafraîchissement et de la complexité des modèles, Wiiisdom prédit quels rapports risquent de provoquer des pics de consommation coûteux et les cible pour optimisation.

Comment Wiiisdom assure la gouvernance Power BI ?

Wiiisdom propose deux approches pour orchestrer la gouvernance analytique des contenus Power BI en production : le monitoring prédictif de la plateforme et la gouvernance de la mise en production.

1. Monitoring de plateforme

Tout d’abord, les fonctionnalités de monitoring prédictif de Wiiisdom identifient proactivement les rapports et modèles Power BI qui génèrent des coûts élevés sur Snowflake. En signalant en amont les contenus à forte empreinte, les équipes peuvent optimiser ces ressources avant qu’ils ne provoquent des dérives budgétaires. Ce dispositif permet également d’anticiper les périodes de forte sollicitation (pics de charge attendus à certains jours ou horaires), en mettant en lumière les contenus susceptibles de les déclencher. Cette visibilité prospective offre la possibilité de planifier les ajustements de capacité et les optimisations, au lieu de réagir dans l’urgence après la survenue des incidents.

2. Gouvernance de la mise en production

La gouvernance ne se limite pas au monitoring. Wiiisdom aide aussi les organisations à éviter l’injection de contenus inefficients qui saturent inutilement les ressources de la plateforme. En pilotant le cycle de vie complet des contenus BI, les équipes maintiennent un environnement analytique en bonne santé, efficient et maîtrisé en termes de coûts. C’est pourquoi il est essentiel de mettre en place un framework « path to production » pour empêcher la publication de rapports non conformes, susceptibles de provoquer des incidents de capacité ou de performance dès leur mise en production :

• Implémentez des workflows de déploiement intelligents pour valider les contenus, et orchestrez ces workflows via une intégration avec des systèmes de ticketing tels que ServiceNow. Cette automatisation garantit l’approbation, le suivi et l’escalade des validations, assurant ainsi un processus rigoureux et fluide.
• Définissez des standards de conception (performance, ergonomie, design) pour bloquer l’entrée en production des assets sous-optimaux, maintenant ainsi l’efficience maximale du catalogue décisionnel, tout en favorisant l’adoption des meilleures pratiques.

Maximiser l’efficience, minimiser les coûts

Une gestion inefficace de la capacité dans Power BI a un impact direct et significatif sur les dépenses liées aux entrepôts de données cloud, qu’il s’agisse de Snowflake, Databricks, BigQuery ou autres. Lorsque les contenus Power BI (modèles sémantiques ou rapports) ne sont pas optimisés, ils entraînent pas uniquement une hausse des coûts Power BI. Ces contenus à forte empreinte sollicitent plus fréquemment et plus intensivement les bases de données cloud sous-jacentes, générant des requêtes lourdes qui augmentent les coûts de compute et de stockage sur Snowflake et plateformes similaires.

En se concentrant sur l’efficience de Power BI grâce à une gestion de cycle de vie rigoureuse, un monitoring prédictif, une validation automatisée et un reporting avancé, les organisations obtiennent un double effet levier : elles réduisent les coûts Power BI tout en maîtrisant les dépenses inutiles sur l’entrepôt de données cloud sous-jacent. Cette approche globale garantit que toute optimisation opérée dans Power BI se répercute positivement sur l’ensemble de la stack data, maximisant la valeur et limitant le gaspillage de ressources.

Pour découvrir comment Wiiisdom peut vous aider à réduire vos coûts Snowflake, contactez-nous.