Das Wichtigste in Kürze
- Cloud-native Datenplattform mit Trennung von Speicher, Compute und Diensten – für maximale Flexibilität und Skalierbarkeit
- SQL-basiert, benutzerfreundlich und nutzungsbasiert abgerechnet – ideal für moderne, datengetriebene Unternehmen
- Unterstützt strukturierte und semistrukturierte Daten sowie automatisierte Analyseprozesse
- Leistungsstark dank Multi-Cluster-Architektur und automatischer Performance-Optimierung
Was ist Snowflake?
Snowflake ist ein vollständig cloudbasiertes Data Warehouse, das speziell für die Anforderungen moderner Datenanalysen konzipiert wurde. Die Plattform läuft auf AWS und Azure und ermöglicht Unternehmen eine leistungsfähige, skalierbare und wartungsarme Datenverarbeitung – ganz ohne eigene Infrastruktur.
Ein zentrales Merkmal ist die Trennung von Rechenleistung, Speicher und Cloud-Services, was die Plattform extrem flexibel macht. Dank SQL-Kompatibilität, einfacher Bedienbarkeit und automatischem Tuning ist Snowflake besonders für Unternehmen attraktiv, die Prozesse digitalisieren und Daten effizient nutzen wollen.
Architektur von Snowflake
Snowflake basiert auf einer dreischichtigen Architektur:
- Cloud-Services: Steuerung von Authentifizierung, Metadaten, Sicherheit und Optimierung. Vollständig automatisiert und hochsicher (z. B. PCI DSS, HIPAA zertifiziert).
- Compute-Schicht: Virtuelle Data Warehouses skalieren unabhängig voneinander – ohne Performanceverluste bei paralleler Nutzung.
- Speicherebene: Zentrale, vollständig gemanagte Datenablage für strukturierte und semistrukturierte Daten.
Diese Architektur verbindet das Beste aus Shared-Disk- und Shared-Nothing-Modellen. Das Ergebnis: Hohe Performance, einfache Skalierung und flexible Ressourcenverteilung.
Vorteile von Snowflake
- SaaS-Lösung: Keine Infrastruktur oder Wartung nötig
- Intuitive Bedienung: Für alle SQL-affinen Nutzer sofort einsetzbar
- Nutzungsbasiertes Preismodell: Rechenzeit wird sekundengenau abgerechnet
- Hochverfügbar und sicher: Automatische Backups, rollenbasierte Zugriffssteuerung
- Automatisierte Optimierung: Kein manuelles Tuning erforderlich
- Datenfreigabe & Kollaboration: Integrierte Features für unternehmens- und regionsübergreifende Zusammenarbeit
Grenzen & Herausforderungen
Trotz vieler Stärken sollten Unternehmen auch die potenziellen Nachteile im Blick behalten:
- Kosten bei komplexen ETL-Prozessen können schnell steigen
- Geringe Transparenz bei der Aufschlüsselung einzelner Kostenkomponenten
- Limitierte Offenheit gegenüber externen Tools (z. B. Spark, KI-Frameworks)
- Fehlende native Data-Science-Umgebungen – zusätzlicher Aufwand für den Export und Analyse außerhalb der Plattform
Wann lohnt sich Snowflake?
Snowflake eignet sich besonders für Unternehmen, die:
- hohe Skalierbarkeit und stabile Performance benötigen
- Datensilos auflösen und Abteilungen besser vernetzen wollen
- verschiedene Nutzerrollen (Analyst:innen, Entwickler:innen, Data Scientists) auf einer Plattform zusammenbringen möchten
- Wert auf Automatisierung, Governance und Kostenkontrolle legen
Mit Snowpark unterstützt die Plattform auch Java- und Scala-basierte Datenverarbeitung direkt in der Umgebung.
Was macht Snowflake einzigartig?
Snowflake unterscheidet sich grundlegend von klassischen Data-Warehouse-Lösungen:
- Von Grund auf für die Cloud entwickelt – keine Altlasten wie Hadoop
- Separierung von Speicher und Compute – Ressourcen werden gezielt und kosteneffizient genutzt
- Sekundengenaue Abrechnung – Speicher pro TB/Monat, Compute pro Sekunde
- Datenmarktplatz & Freigabefunktionen – Zugriff auf externe Datenquellen direkt aus der Plattform heraus
Die Flexibilität im Preismodell und der modulare Aufbau machen Snowflake zu einer besonders wirtschaftlichen Lösung für dynamisch wachsende Datenanforderungen.
Praxisbeispiele
Gesundheitswesen
Ein Gesundheitsdienstleister nutzt Snowflake zur Analyse von Patientendaten aus verschiedenen Quellen (EPAs, Laborwerte, Abrechnungen). Ergebnis: bessere Versorgungsqualität durch optimierte Behandlungsprozesse und gezielte Ressourcennutzung.
Einzelhandel
Ein Handelsunternehmen analysiert mit Snowflake Verkaufsdaten aus Kassen, Webshops und ERP-Systemen. Ziel: präzise Prognosen, optimierte Lagerhaltung und fundierte Einkaufsentscheidungen.
Häufige Fragen (FAQ)
Was ist der Unterschied zwischen Snowflake und klassischen SQL-Datenbanken?
Snowflake nutzt SQL, ist aber eine komplette Cloud-Datenplattform – inkl. Speicherung, Analyse, Skalierung und Sicherheit. Es ersetzt keine Sprache, sondern erweitert die Funktionalität klassischer SQL-Systeme.
Ist Snowflake ein ETL-Tool?
Nein. Snowflake ist das Zielsystem für ETL-Prozesse. Es lässt sich mit gängigen ETL-Tools kombinieren, um Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren.
Welche Alternativen gibt es?
Wettbewerber sind Amazon Redshift, Google BigQuery, Azure Synapse, Microsoft Fabric, Teradata, Exasol, Oracle Exadata und SAP HANA.
Wie funktioniert die Abrechnung?
Snowflake rechnet sekundengenau ab (mind. 60 Sek.). Speicher wird pro TB/Monat berechnet. Wahlweise On-Demand oder vorab gebuchte Kapazität.
Snowflake vs. Databricks – wo liegt der Unterschied?
Snowflake fokussiert sich auf Datenanalyse, Skalierung und Performance bei strukturierten Daten. Databricks eignet sich stärker für Machine Learning, KI und komplexe Modellierungen.
Wie ist Snowflake entstanden?
2012 in Kalifornien gegründet, ging Snowflake 2020 mit einer Bewertung von 33 Milliarden USD an die Börse. Die Gründer haben zuvor bei Oracle und Vectorwise gearbeitet.