Snowplow envoie les événements directement dans votre data warehouse sans passer par une plateforme tierce propriétaire. Vous conservez la propriété complète de vos données brutes, sans limitation d'accès ni dépendance à un vendor. Cette souveraineté data permet d'exploiter librement les événements dans tous vos outils analytics et d'éviter le vendor lock-in des solutions SaaS traditionnelles.

Les schémas d'événements Snowplow structurent rigoureusement la collecte et valident automatiquement chaque événement avant injection dans le warehouse. Les données malformées sont rejetées ou routées vers un bucket d'erreurs, garantissant que seules des données de qualité alimentent vos analyses. Cette gouvernance technique élimine les problèmes de data quality qui minent la confiance dans les données comportementales.

L'approche warehouse-first de Snowplow positionne BigQuery comme source de vérité unique pour les données comportementales. Les événements bruts sont disponibles en SQL pour analyses personnalisées, modélisation avec dbt et alimentation de tous vos outils de visualisation. Cette architecture moderne aligne le tracking sur les principes du Modern Data Stack.

Snowplow enrichit les événements côté serveur avec des données de contexte sans alourdir le client. Les enrichissements géographiques, device detection, referrer parsing et attributs personnalisés sont ajoutés automatiquement au pipeline. Cette architecture améliore les performances du site tout en garantissant la richesse contextuelle des événements stockés.

L'architecture open-source de Snowplow permet une customisation complète du pipeline de collecte. Vous pouvez développer des enrichissements spécifiques, router les événements vers de multiples destinations et adapter l'infrastructure à vos besoins exacts. Cette flexibilité technique est impossible avec les plateformes SaaS propriétaires aux architectures fermées.