Aujourd’hui, les entreprises manipulent énormément de données : données clients, historiques d’achats, fichiers techniques, indicateurs de performance, journaux d’activité, etc. Le défi donc n’est plus seulement de les stocker, mais de pouvoir les organiser, les mettre à jour sans erreur, les retrouver rapidement et parfois les partager entre plusieurs outils. C’est là qu’intervient Apache Iceberg, un format moderne de gestion de tables de données créé par Netflix en 2018, que l’on peut utiliser avec la plateforme de données cloud Snowflake. Analyse de l’outil et retour d’expérience…
Roadshow Data & IA
Rennes 08 Oct 2026 09h00 – 14h00Une table Iceberg, c’est comme une bibliothèque intelligente
On peut comparer une table Iceberg à une bibliothèque intelligente :
- Les livres représentent les fichiers qui contiennent les données.
- Le catalogue permet de savoir où se trouvent ces fichiers.
- Les fiches de suivi indiquent quelles versions existent.
- L’historique permet de retrouver l’état de la bibliothèque à différents moments.
Autrement dit, une table Iceberg n’est pas qu’un simple tableau de données. C’est un système organisé qui permet de gérer les données de manière plus fiable, plus souple et plus lisible.
Pourquoi faire appel à un système organisé pour gérer vos données ?
Quand les volumes de données deviennent très importants, les méthodes classiques montrent vite leurs limites.
Par exemple :
- Les données sont souvent réparties dans de nombreux fichiers
- Plusieurs outils doivent parfois utiliser les mêmes informations
- Il devient difficile de savoir quelle version est la bonne
- Les mises à jour peuvent être complexes
- Les copies multiples augmentent les coûts et les risques d’erreur.
Apache Iceberg a ainsi été conçu pour résoudre ces problèmes. Son objectif est de mieux structurer les données stockées dans le cloud, tout en facilitant leur utilisation par plusieurs technologies.
Ce qu’Apache Iceberg apporte concrètement
Avec Iceberg, on peut :
- Garder un historique des différentes versions d’une table
- Lire les données de manière cohérente, même pendant des modifications
- Ajouter, modifier ou supprimer des lignes plus facilement
- Éviter de relire tous les fichiers à chaque requête
- Partager les mêmes données entre plusieurs outils.
En pratique, cela améliore à la fois la fiabilité, la traçabilité et les performances.
Et quel est le rôle de Snowflake dans tout cela ?
Snowflake est une plateforme cloud très utilisée pour stocker, transformer et analyser des données. Elle peut travailler avec Apache Iceberg pour proposer un fonctionnement plus ouvert que celui d’une table classique.
Par ailleurs, Snowflake a choisi d’intégrer les tables Iceberg pour offrir une meilleure interopérabilité avec d’autres outils comme Spark, Flink et Trino, tout en fournissant une alternative flexible aux tables natives pour des cas d’usage spécifiques. Cette intégration renforce également son engagement envers les standards ouverts reconnus par la communauté data, tout en bénéficiant des optimisations d’Iceberg pour les requêtes analytiques complexes et l’évolutivité des schémas.
La réversibilité et l’anti-vendor locking constituent un avantage stratégique majeur de cette alliance. Contrairement aux tables natives Snowflake, les données stockées au format Iceberg ne sont pas verrouillées dans l’écosystème propriétaire de Snowflake. Elles peuvent donc être librement déplacées, traitées et exploitées par d’autres moteurs (Spark, Trino, Flink, Dremio, etc.) sans dépendre d’une migration complexe ou d’une réécriture complète.
Cette portabilité des données offre une flexibilité stratégique : en cas de changement de plateforme, de besoin d’intégration multi-outils ou de réorganisation architecturale, les données restent accessibles et exploitables indépendamment de Snowflake. C’est un élément différenciant fondamental qui réduit le risque de dépendance technologique et préserve la souveraineté des données de l’organisation.
Les deux principales approches proposées par Snowflake
1. Les Iceberg tables
Dans ce premier cas, Snowflake gère le catalogue, c’est-à-dire la partie qui référence la table, ses métadonnées et son état courant.
Cela simplifie beaucoup l’exploitation. Snowflake prend en charge une partie de l’administration, de la sécurité et même certaines tâches de maintenance, notamment le compactage automatique des fichiers.
Avantages :
- Simplicité d’exploitation
- Expérience plus intégrée
- Sécurité et gouvernance alignées avec Snowflake
- Maintenance allégée
- Interopérabilité possible via le Snowflake Open Catalog / REST Catalog
- Accès au Time Travel natif pour consulter les états antérieurs des données
- Intégration avec les fonctionnalités avancées de gouvernance Snowflake (masking policies, row access policies, tagging)
Ce mode est particulièrement intéressant quand Snowflake reste l’outil principal de gouvernance de la donnée.
2. Les catalog-linked tables
Ici, le catalogue est externe à Snowflake. Il peut être géré par d’autres outils spécialisés comme AWS Glue, Apache Polaris ou Unity Catalog.
Dans ce cas, Snowflake lit une table Iceberg qui est aussi accessible à d’autres moteurs de traitement. Cela favorise encore davantage le partage et l’ouverture, mais demande aussi plus de coordination et de rigueur.
Avantages :
- Interopérabilité renforcée
- Partage des mêmes données avec plusieurs moteurs
- Réduction des duplications de données
- Alignement avec une architecture lakehouse ouverte
Contraintes :
- Complexité de gouvernance plus élevée
- Compatibilité à contrôler entre moteurs
- Maintenance plus exigeante
- Gestion des accès et du catalogue plus sensible
- Certaines fonctionnalités de gouvernance Snowflake moins intégrées
L’enjeu des notions d’ouverture et d’interopérabilité
Dans beaucoup d’entreprises, les données ne sont pas utilisées dans un seul outil. Certaines organisations font appel à des outils distincts à chaque étape, par exemple :
- La préparation des données
- L’analyse des données
- L’alimentation des tableaux de bord
- L’entraînement des modèles d’intelligence artificielle.
Si chaque outil a sa propre copie de la donnée, cela devient vite coûteux et difficile à piloter. Iceberg répond à ce problème en permettant à plusieurs outils de travailler sur les mêmes données, sans devoir les recopier sans cesse.
C’est un vrai avantage pour construire une plateforme plus cohérente.
Un autre point fort : l’historique et la traçabilité
L’un des intérêts majeurs d’Iceberg est de garder la mémoire des changements.
Cela signifie que l’on peut :
- Savoir ce qui a changé
- Revenir à un état précédent
- Mieux auditer les évolutions
- Analyser les données à un instant donné.
Dans Snowflake, les Iceberg tables peuvent également bénéficier de fonctions comme le Time Travel, qui facilite l’accès à des versions passées des données avec des requêtes du type :
- AT (TIMESTAMP => …)
- BEFORE (STATEMENT => …)
Les avantages à retenir
Pour un public non spécialiste, on peut résumer les bénéfices d’Iceberg dans Snowflake ainsi :
- Mieux organiser les données
- Mieux tracer les changements
- Mieux partager les données entre outils
- Mieux gérer les gros volumes
- Limiter les copies inutiles
- Gagner en souplesse pour faire évoluer la plateforme data
- Réduire les risques de dépendance technologique
- Améliorer la gouvernance avec un historique complet
Mais cela n’est pas toujours nécessaire.
Iceberg est très utile dans les environnements où :
- Les données sont volumineuses
- Plusieurs outils doivent y accéder
- L’historique est important
- L’entreprise cherche une architecture plus ouverte.
En revanche, pour un usage simple ou de petits volumes, une table classique peut suffire. Et pour des applications métier avec beaucoup de petites transactions rapides, une base relationnelle comme PostgreSQL reste souvent plus adaptée.
- PostgreSQL : Adapté à l’OLTP (transactions applicatives fines, faible latence)
- Iceberg : Adapté à l’analytique (grands volumes, versioning, partage multi-outils)
Autrement dit, Iceberg est une solution puissante, mais qui apporte aussi davantage de complexité. Elle doit donc être choisie quand le besoin le justifie réellement.
Ce qu’il faut retenir d’Apache Iceberg dans Snowflake
À l’issue de cette analyse, je considère qu’Apache Iceberg dans Snowflake s’inscrit pleinement dans l’évolution des architectures de données vers des modèles plus ouverts, plus gouvernés et plus adaptés aux usages analytiques contemporains. Selon moi, ce format apporte une réponse structurée à plusieurs enjeux majeurs liés à la gestion des données dans le cloud, notamment en matière d’organisation des fichiers, de gestion de l’historique, de mise à jour des données et d’interopérabilité entre outils.
J’estime que l’intérêt d’Iceberg pour une entreprise est concret et stratégique. Son adoption peut contribuer à renforcer la fiabilité des traitements, à améliorer la traçabilité des évolutions de données, à offrir davantage de souplesse dans les usages, et à faciliter l’évolution progressive d’une plateforme data dans un contexte où les besoins métiers et techniques se complexifient.
En ce sens, je considère qu’Iceberg ne doit pas être appréhendé uniquement comme une innovation technique, mais comme une réponse opérationnelle à une problématique devenue centrale dans les systèmes d’information modernes : celle de la gestion de volumes de données importants, stratégiques et partagés entre plusieurs équipes ou outils, tout en maintenant un niveau satisfaisant de lisibilité, de maîtrise et de gouvernance.
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