Snowflake
Data & Cloud Services
Kurz erklärt
Snowflake ist eine cloudbasierte Datenplattform für die Speicherung, Integration, Analyse und gemeinsame Nutzung von Unternehmensdaten. Die Plattform wurde speziell für die Cloud entwickelt und ermöglicht es Unternehmen, Daten aus unterschiedlichen Quellen zentral bereitzustellen und für Analytics, Reporting, Datenprodukte sowie KI-Anwendungen zu nutzen.
Snowflake positioniert sich dabei nicht nur als klassisches Data Warehouse, sondern als umfassende Data Cloud, die Daten, Anwendungen und Organisationen miteinander verbindet.
Warum ist Snowflake relevant?
Viele Unternehmen haben ihre Datenlandschaften über Jahre hinweg aufgebaut. Daten befinden sich in ERP-Systemen, CRM-Lösungen, Fachanwendungen, Cloud-Plattformen, Excel-Dateien und zahlreichen weiteren Quellen. Gleichzeitig steigt der Bedarf, diese Daten für Analytics, Planung, Self-Service Reporting und KI-Anwendungen verfügbar zu machen.
Traditionelle Datenarchitekturen stoßen dabei häufig an Grenzen. Daten müssen mehrfach kopiert werden, unterschiedliche Systeme liefern unterschiedliche Ergebnisse und neue Anwendungsfälle erfordern immer weitere Integrationen.
Snowflake verfolgt einen anderen Ansatz. Die Plattform ermöglicht es, Daten zentral bereitzustellen und gleichzeitig flexibel für unterschiedliche Anwendungsfälle zu nutzen. Besonders bekannt ist Snowflake für die einfache Skalierung, die Trennung von Speicher und Rechenleistung sowie die Möglichkeit, Daten sicher mit anderen Bereichen, Unternehmen oder Partnern zu teilen. Dadurch wird Snowflake für viele Unternehmen zur zentralen Datendrehscheibe ihrer Analytics- und KI-Strategie.
Die Bedeutung der Plattform hat in den letzten Jahren durch die zunehmende Verbreitung von KI erheblich zugenommen. Unternehmen benötigen heute eine zuverlässige Grundlage, um strukturierte und unstrukturierte Daten für Machine Learning, Generative AI und KI-Agenten nutzbar zu machen. Genau hier positioniert sich Snowflake als moderne Datenplattform für datengetriebene Geschäftsmodelle.
Darüber hinaus betrachten viele Unternehmen Snowflake inzwischen als Alternative oder Ergänzung zu Plattformen wie Databricks, Microsoft Fabric oder SAP Business Data Cloud. Die zentrale Fragestellung lautet dabei häufig: Wie schaffen wir eine zukunftssichere Datenplattform für Analytics, Planung und KI?
Wie unterstützt die celver AG?
Viele Unternehmen stehen aktuell vor der Herausforderung, ihre zukünftige Datenarchitektur neu zu definieren. Dabei geht es häufig nicht um die Auswahl einer einzelnen Technologie, sondern um die Entwicklung eines Gesamtkonzepts für Daten, Analytics und KI.
Deshalb unterstützt die celver AG Kunden zunächst bei der Entwicklung einer Datenstrategie und einer geeigneten Zielarchitektur. Im Mittelpunkt stehen Fragen wie Datenintegration, Data Products, Analytics, Governance und die zukünftige Nutzung von KI.
Typische Fragestellungen unserer Kunden sind:
- Wie unterscheiden sich Snowflake, Microsoft Fabric und Databricks?
- Welche Plattform passt zu der in vielen Fällen bestehenden SAP-Landschaft?
- Wie lassen sich Data Products bereitstellen?
- Welche Rolle spielen Analytics und KI?
- Und wie können Daten aus SAP- und Non-SAP-Systemen gemeinsam genutzt werden?
Dabei betrachten wir Snowflake stets als Teil einer übergeordneten Architektur und nicht als isolierte Technologieentscheidung.
Unser Ziel ist es, Unternehmen dabei zu unterstützen, Daten langfristig als strategischen Vermögenswert zu nutzen und die Grundlage für Analytics, Planung und KI zu schaffen.
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Häufig gestellte Fragen
Ja, aber nicht nur. Snowflake begann als Cloud Data Warehouse und hat sich inzwischen zu einer umfassenden Datenplattform entwickelt, die Analytics, Data Sharing, Data Engineering und KI-Anwendungen unterstützt.
Snowflake legt traditionell einen starken Fokus auf Datenbereitstellung, Datenmanagement und Analytics. Databricks stammt ursprünglich stärker aus dem Bereich Data Engineering, Data Science und Machine Learning. Heute überschneiden sich die Plattformen jedoch zunehmend.
Beide Plattformen unterstützen moderne Daten- und Analysearchitekturen. Microsoft Fabric ist besonders eng in das Microsoft-Ökosystem integriert, während Snowflake bewusst plattformübergreifend aufgebaut wurde. Welche Lösung besser passt, hängt stark von den individuellen Anforderungen und der bestehenden Systemlandschaft ab.
Ja. Viele Unternehmen nutzen Snowflake zur Integration und Analyse von Daten aus SAP- und Non-SAP-Systemen. Die konkrete Architektur hängt dabei von den jeweiligen Geschäftsanforderungen ab.
Nicht direkt. SAP Business Data Cloud und Snowflake verfolgen unterschiedliche Schwerpunkte. Viele Unternehmen bewerten jedoch im Rahmen ihrer Datenstrategie, welche Rolle SAP-, Microsoft- und unabhängige Datenplattformen künftig spielen sollen.
Unternehmen schätzen insbesondere die Cloud-native Architektur, die Skalierbarkeit, die einfache Zusammenarbeit über Unternehmensgrenzen hinweg sowie die Unterstützung moderner Daten- und KI-Anwendungsfälle.
Snowflake erweitert seine Plattform kontinuierlich um Funktionen für Machine Learning, Generative AI und KI-Anwendungen. Ziel ist es, Unternehmensdaten direkt für moderne KI-Szenarien nutzbar zu machen.
