Das Wichtigste in Kürze

  • Snowflake ist eine cloud-native Datenplattform, die durch ihre Trennung von Speicher, Rechenleistung und Diensten maximale Skalierbarkeit, Effizienz und Flexibilität bietet.
  • Sie eignet sich ideal für Unternehmen, die strukturierte Daten analysieren, Prozesse automatisieren und Datensilos auflösen möchten.
  • Dank ihrer benutzerfreundlichen Oberfläche, SQL-Unterstützung und nutzungsbasierten Abrechnung ist die Snowflake Database sowohl technisch als auch wirtschaftlich eine zukunftssichere Lösung.

Was ist Snowflake?

Snowflake ist eine moderne Data-Warehouse-Lösung, die vollständig für die Cloud entwickelt wurde. Sie ist auf Amazon Web Services und Microsoft Azure verfügbar und bietet eine leistungsstarke Plattform für Datenanalyse in Echtzeit.

Technologisch basiert Snowflake auf einer spaltenbasierten, relationalen Datenbank mit vektorisierter Ausführung. Das bedeutet, auch komplexeste Analyseanforderungen lassen sich effizient bewältigen, ohne Kompromisse bei der Performance.

Ein zentrales Merkmal ist die Trennung von Speicher und Rechenleistung. So können Sie jederzeit skalieren, auch während laufender Abfragen. Die Abrechnung erfolgt dabei nutzungsbasiert, Sie zahlen nur für die tatsächlich genutzte Rechenleistung.

Dank automatischer, adaptiver Optimierung erzielt die Snowflake Database für jede Abfrage eine optimale Performance, ohne manuelles Tuning oder aufwendige Konfigurationen.

Ein weiterer Vorteil ist die Multi-Cluster-Architektur. Mehrere Rechencluster können gleichzeitig auf denselben Daten arbeiten, ohne dass es zu Leistungseinbußen kommt. Die Funktion des virtuellen Multi-Cluster-Data-Warehouse sorgt dafür, dass sich die Rechenleistung flexibel an den Bedarf anpasst.

Mit dieser Kombination aus Skalierbarkeit, Effizienz und Benutzerfreundlichkeit ist Snowflake die ideale Lösung für datengetriebene Unternehmen.

So ist die Snowflake-Architektur aufgebaut

Die Architektur von Snowflake basiert auf drei zentralen Komponenten. Diese bilden das Fundament der skalierbaren Multi-Cluster-Datenplattform, die speziell und nur für die Cloud entwickelt wurde.

Cloud-Services

Snowflake setzt auf ANSI-SQL, um übergreifende Cloud-Dienste bereitzustellen. Diese Dienste ermöglichen es, Daten effizient zu optimieren und die Infrastruktur zuverlässig zu verwalten. Themen wie Sicherheit und Verschlüsselung stehen dabei im Fokus. Snowflake erfüllt hohe Sicherheitsstandards und verfügt über renommierte Zertifizierungen wie PCI DSS und HIPAA.

Zu den Cloud-Services gehören unter anderem die Authentifizierung, das Infrastrukturmanagement, die Abfrageoptimierung, das Metadatenmanagement sowie die granulare Zugriffskontrolle. Alles geschieht automatisiert, stabil und mit maximaler Transparenz.

Rechenleistung

Im Zentrum der Rechenschicht stehen virtuelle Compute-Cluster, auch als virtuelle Data Warehouses bezeichnet. Jedes dieser Warehouses arbeitet völlig unabhängig und skaliert bei Bedarf flexibel mit. Es findet keine Konkurrenz um Rechenressourcen statt, was eine konstante Performance gewährleistet, auch bei hoher Nutzerzahl oder komplexen Abfragen.

Speicherebene

Die Speicherung erfolgt in einem zentralen Repository. Hier liegen strukturierte und semistrukturierte Daten sicher und zugriffsbereit für Analysezwecke. Snowflake übernimmt die vollständige Verwaltung, von der Dateistruktur über Metadaten bis hin zu Komprimierung und Performance-Monitoring.

Diese Architektur kombiniert das Beste aus zwei Welten: Die gemeinsame Datenhaltung erinnert an Shared-Disk-Modelle, während die Abfrageverarbeitung nach dem Prinzip des Massively Parallel Processing (MPP) funktioniert. Jeder Rechenknoten verarbeitet dabei einen eigenen Datenbereich, ähnlich einer Shared-Nothing-Architektur.

Die wichtigsten Vorteile von Snowflake

Snowflake Database Vorteile

Traditionell speicherten Unternehmen ihre Daten lokal und setzten für Analysezwecke auf Open-Source-Technologien wie Apache Hadoop oder klassische relationale Datenbanken. Der Betrieb dieser Systeme war jedoch aufwendig und erforderte tiefes technisches Know-how, ein Engpass, der viele Data Engineers vor große Herausforderungen stellte.

Mit Snowflake entfällt dieser Aufwand vollständig.

Als vollständig gemanagte SaaS-Lösung (Software as a Service) übernimmt Snowflake alle Aufgaben rund um Infrastruktur, Wartung und Updates. Sie müssen weder Hardware betreiben noch Software installieren. Die Plattform ist sofort einsatzbereit und wächst mit Ihren Anforderungen.

Snowflake bietet deutliche Vorteile gegenüber klassischen Data-Warehouse-Lösungen. Die Plattform ist nicht nur schneller und leistungsstärker, sondern auch intuitiver in der Anwendung. Durch die native Entwicklung für die Cloud profitieren Sie von maximaler Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz.

Im Gegensatz zu vielen anderen Lösungen basiert Snowflake nicht auf bestehenden Technologien wie Hadoop. Stattdessen wurde eine vollkommen neue SQL-Datenbank-Engine entwickelt, speziell für die Cloud. Dadurch ist die Anwendung für alle Softwareentwickler mit SQL-Kenntnissen leicht zugänglich und sofort verständlich.

Kurz gesagt: Snowflake schafft die Voraussetzungen für moderne Datenarbeit, ohne die Komplexität traditioneller Systeme.

Wo hat Snowflake seine Schwächen?

Trotz zahlreicher Vorteile ist Snowflake nicht frei von Einschränkungen. Insbesondere bei komplexeren Anwendungsfällen und im Zusammenspiel mit anderen Systemen zeigen sich Schwächen, die Unternehmen bei der Evaluation berücksichtigen sollten.

Kostenstruktur und Transparenz

Bei umfangreichen ETL-Workloads können die Verarbeitungskosten deutlich steigen. Hinzu kommt eine geringe Transparenz bei der Aufschlüsselung einzelner Kostenblöcke, wie ETL, Ingress/Egress und Business Intelligence. Auch hohe Kosten für Cloud-Speicher und Ingress/Egress-Computeleistung belasten das Budget zusätzlich.

Datenabhängigkeit und eingeschränkte Offenheit

Snowflake setzt auf eine geschlossene Architektur, was die Integration externer Tools erschwert. Der Zugriff auf Innovationen außerhalb des klassischen Data-Warehouse-Kontexts, etwa Spark-Umgebungen oder GenAI-Tooling, ist limitiert. Für den Transfer von Daten aus Snowflake in andere Systeme, etwa für maschinelles Lernen oder BI-Anwendungen, entstehen zusätzliche Kosten.

Fehlende native Unterstützung für Data Science

Für datenwissenschaftliche Arbeiten fehlen innerhalb von Snowflake vielfach die passenden Werkzeuge. Data Scientists müssen Daten oft exportieren, um sie in spezialisierten Umgebungen zu analysieren oder ML-Modelle zu entwickeln. Dadurch entstehen doppelte Tooling-Kosten und ein erhöhter Aufwand bei der Datenintegration.

Gerade weil Data Science und generative KI zunehmend an Bedeutung gewinnen, ist es wichtig, diese Anforderungen bei der Wahl der Plattform im Blick zu behalten.

Wann lohnt sich der Einsatz von Snowflake?

Die Snowflake Database entfaltet ihr volles Potenzial, wenn Unternehmen auf der Suche nach einer skalierbaren, performanten und einfach zu bedienenden Plattform für ihre Daten sind. Ihre Architektur basiert auf einer elastischen Performance-Engine, die hohe Geschwindigkeit mit nahezu unbegrenzter Skalierbarkeit kombiniert. Ob interaktive Abfragen oder Batch-Verarbeitung, durch die Multi-Cluster-Ressourcenisolierung bleibt die Performance jederzeit stabil.

Dank der Unterstützung von SQL sowie dem Snowpark-Framework für Java und Scala ist Snowflake für Nutzer aller Erfahrungsstufen zugänglich. Entwickler, Data Analysts und Data Scientists können effizient zusammenarbeiten und Daten direkt in ihrer gewohnten Umgebung verarbeiten.

Ein weiterer entscheidender Vorteil liegt in der Automatisierung. Snowflake reduziert den Aufwand für Datenverwaltung, Sicherheit, Governance und Verfügbarkeit. Aufgaben, die in vielen Unternehmen bislang manuell erledigt wurden. Das spart Zeit, senkt Kosten und verbessert die betriebliche Effizienz.

Auch in puncto Datenfreigabe und Zusammenarbeit überzeugt die Plattform. Snowflake bricht Datensilos auf und ermöglicht Cloud- sowie regionsübergreifende Datenverbindungen. Dabei genügt eine einzige, zentral verwaltete Datenkopie, selbstverständlich unter Einhaltung aller Compliance- und Governance-Vorgaben.

Über den Snowflake Data Marketplace können zudem externe Datenquellen eingebunden werden. So lassen sich eigene Workflows flexibel mit Datenservices und Drittanbieter-Anwendungen erweitern, und das alles innerhalb derselben Plattform.

Was macht Snowflake einzigartig im Vergleich zur Konkurrenz?

Snowflake bietet ein Maß an Flexibilität, das in traditionellen Data-Warehouse-Umgebungen kaum zu finden ist. Der zentrale Unterschied: Die Plattform trennt konsequent Speicherung, Rechenleistung und Dienste und ermöglicht damit eine hochgradig modulare Nutzung.

Sie zahlen nur für das, was Sie tatsächlich benötigen.

Snowflake ermöglicht es den Unternehmen, ihre Infrastruktur bedarfsgerecht zusammenzustellen. Hoher Speicherbedarf, aber geringer Rechenaufwand? Oder intensive Verarbeitung, aber geringe Datenspeicherung? Snowflake stellt sicher, dass Sie keine Ressourcen bezahlen, die Sie nicht nutzen.

Dieses Modell ist nicht nur technisch innovativ, sondern auch wirtschaftlich attraktiv. Es hat zahlreichen Unternehmen dabei geholfen, ihre IT-Kosten zu senken, oft im Millionenbereich. Die Gründer von Snowflake, Marcin Zukowski, Benoît Dageville und Thierry Cruanes, haben damit die Grundlage für eine beispiellose Unternehmensentwicklung gelegt.

Ein weiteres Alleinstellungsmerkmal ist die minutengenaue Abrechnung: Speicher wird pro Terabyte und Monat, Rechenleistung pro Sekunde abgerechnet. Dies sorgt für maximale Kostentransparenz und Flexibilität.

Praxisbeispiele: So wird Snowflake eingesetzt

DATA MART Meeting

Die Snowflake Database kommt in unterschiedlichen Branchen zum Einsatz, überall dort, wo Daten intelligent genutzt werden sollen, um Prozesse zu verbessern, Kosten zu senken und fundierte Entscheidungen zu treffen. Zwei exemplarische Anwendungsfälle zeigen, wie vielseitig die Plattform einsetzbar ist.

Fallbeispiel 1: Gesundheitsdienstleister

Ein Gesundheitsdienstleister nutzt Snowflake zur Analyse von Patientendaten mit dem Ziel, Behandlungsergebnisse zu verbessern. In der Snowflake Database werden unterschiedlichste Datenquellen, etwa elektronische Patientenakten, Laborbefunde oder Versicherungsabrechnungen zentral gespeichert und strukturiert.

Diese ganzheitliche Sicht auf die Patientendaten ermöglicht tiefgreifende Analysen: Trends in der Patientengesundheit, die Wirksamkeit bestimmter Therapien und der Ressourcenverbrauch in der Einrichtung werden sichtbar. So lassen sich Prozesse gezielt optimieren und die Qualität der Versorgung nachhaltig steigern.

Fallbeispiel 2: Einzelhandel

Ein Handelsunternehmen steht vor der Herausforderung, Lagerbestände effizient zu managen und gleichzeitig das Kundenverhalten besser zu verstehen. Mit Snowflake lassen sich Daten aus verschiedensten Quellen wie Kassensystemen, Online-Shops und ERP-Systeme zentral zusammenführen. Dadurch entsteht ein vollständiges Bild über Verkaufszahlen, saisonale Schwankungen und Kundenpräferenzen.

Das Ergebnis:

Lagerbestände lassen sich optimal aussteuern, Engpässe und Überbestände werden vermieden. Gleichzeitig verbessert sich die Prognosegenauigkeit für zukünftige Einkaufs- und Vertriebsentscheidungen erheblich.

FAQ

Snowflake überzeugt durch einen cloud-nativen Ansatz, der von Grund auf für maximale Flexibilität und Skalierbarkeit entwickelt wurde. Die Plattform lässt sich problemlos an wechselnde Anforderungen anpassen, was eine besonders effiziente Verwaltung großer Datenmengen ermöglicht. Dabei punktet Snowflake mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche und der Unterstützung von SQL, sodass Anwender mit unterschiedlichen Erfahrungsstufen direkt einsteigen können. Die zugrunde liegende Architektur sorgt zudem für hohe Performance bei der Verarbeitung, Speicherung und Analyse von Daten.

Im Wettbewerb mit Snowflake stehen vor allem die Data-Warehouse-Lösungen der großen Cloud-Anbieter, Amazon Redshift, Google BigQuery und Microsoft Azure SQL Data Warehouse oder Microsoft Fabric. Darüber hinaus gibt es weitere leistungsfähige Plattformen wie Exasol, Teradata, Oracle Exadata oder SAP HANA. Diese Systeme lassen sich sowohl in der Cloud als auch vor Ort betreiben und bieten je nach Bedarf verschiedene Integrationsmöglichkeiten für Unternehmen.

Snowflake verfolgt ein flexibles Preismodell, bei dem ausschließlich die tatsächlich genutzten Ressourcen berechnet werden. Die Rechenleistung wird sekundengenau abgerechnet, mit einem Mindestwert von 60 Sekunden. Unternehmen können zwischen einer nutzungsbasierten Abrechnung ohne vertragliche Bindung oder einer im Voraus gebuchten Kapazität wählen.

Speicher wird nach Terabyte pro Monat berechnet. Zusätzlich gibt es eine kostenlose Testphase, mit der sich die Plattform im eigenen Umfeld risikofrei ausprobieren lässt. Snowflake wurde speziell für die Cloud entwickelt und basiert auf Amazon S3, im Unterschied zu klassischen Data-Warehouse-Lösungen, die auf bestehenden lokalen Datenbanksystemen aufbauen.

Snowflake ist eine Cloud-basierte Datenplattform, die sich auf die Verwaltung und Analyse großer, strukturierter Datenmengen spezialisiert. Der Fokus liegt auf einer skalierbaren, flexiblen Infrastruktur, mit der Unternehmen ihre Daten effizient speichern, abfragen und analysieren können.

Im Gegensatz dazu verfolgt Databricks einen breiteren Ansatz. Als Unified-Analytics-Plattform ist Databricks nicht nur auf Big Data spezialisiert, sondern auch auf den Bereich Machine Learning und künstliche Intelligenz. Damit eignet sich Databricks besonders für datengetriebene Projekte, bei denen komplexe Modellierungen und Algorithmen im Vordergrund stehen.

Zusammengefasst lässt sich sagen: Snowflake punktet bei der leistungsstarken und effizienten Analyse strukturierter Daten, während Databricks vor allem dann seine Stärken ausspielt, wenn es um KI und maschinelles Lernen geht.

Snowflake selbst ist keine Programmiersprache, sondern eine Cloud-basierte Data-Warehouse-Lösung. Allerdings basiert die Arbeit mit Snowflake auf SQL, einer standardisierten Abfragesprache, die weit verbreitet und leicht zugänglich ist.

Der Unterschied liegt in der Funktion: Während SQL als Sprache zur Abfrage und Manipulation von Daten dient, bietet Snowflake eine vollständige Plattform für das Datenmanagement, inklusive Speicherung, Skalierung, Zugriffskontrolle und Analyse.

Nutzer mit SQL-Kenntnissen können Snowflake sofort nutzen und gleichzeitig von den erweiterten Möglichkeiten einer modernen Cloud-Dateninfrastruktur profitieren.

Nein, Snowflake ist kein ETL-Tool im klassischen Sinn. Vielmehr handelt es sich um ein leistungsfähiges Data Warehouse, das nahtlos mit ETL-Tools zusammenarbeitet.

ETL (Extract, Transform, Load) beschreibt den Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, aufbereitet und anschließend in ein Zielsystem geladen werden. Snowflake fungiert in diesem Prozess als Zielplattform, der Ort, an dem die aufbereiteten Daten gespeichert und analysiert werden können. In Kombination mit gängigen ETL-Lösungen bildet Snowflake somit eine solide Basis für datengetriebene Entscheidungen im Unternehmen.

Snowflake Inc. wurde 2012 im US-Bundesstaat Kalifornien gegründet, von drei Experten aus dem Bereich Data Warehousing. Zwei von ihnen sammelten zuvor langjährige Erfahrung bei Oracle, während der dritte Mitgründer an der Entwicklung des niederländischen Start-ups Vectorwise beteiligt war.

Das Ziel war von Beginn an klar: Eine moderne, vollständig cloud-native Datenplattform zu schaffen, die die Einschränkungen klassischer Data-Warehouse-Systeme überwindet.

Der Erfolg ließ nicht lange auf sich warten. Im September 2020 erfolgte der Börsengang von Snowflake, mit einer Unternehmensbewertung von rund 33 Milliarden US-Dollar. Damit zählt Snowflake heute zu den am höchsten bewerteten Cloud-Unternehmen der Welt.

Inhaltsverzeichnis
Scrollfortschritt