Wir sind Ihr Partner rund um Snowflake

Mit der Snowflake Data Cloud verwalten Sie Ihre Daten zentral an einem Ort. Wir unterstützen und beraten Sie gerne zu Snowflake.

Schöpfen Sie das Potenzial Ihrer Daten voll aus – mit der Snowflake Data Cloud

Egal ob Datenverarbeitung, Datenintegration oder Datenanalyse – die Snowflake Data Cloud ist in der Lage eine Vielzahl an Workloads abzubilden. Unternehmen profitieren so von einer einheitlichen Datennutzung und effizienten Geschäftsprozessen in einer Cloud.

Cloud Data Warehouse

Für die Migration eines klassischen Data Warehouse in die Cloud eignet sich Snowflake in besonderem Maße. Als spezialisierte analytische Datenbank, die speziell für die Cloud entwickelt wurde, bietet Snowflake hervorragende Performance, Skalierbarkeit und Funktionalität besonders im analytischen Umfeld. Durch die dedizierte Entwicklung als native Cloudlösung werden Vorteile wie Elastizität, transparente und nutzungsabhängige Kosten sowie Hochverfügbarkeit über regionale Grenzen hinweg direkt aus der darunterliegenden Cloud Umgebung (Azure, AWS oder Google) genutzt.

Data Lakehouse

Die Anforderungen an unsere analytischen Umgebungen steigen seit Jahren. Nicht nur die Datenmenge wächst rasant, auch die Art der benötigten Informationen ändert sich durch zusätzliche Anforderungen aus den Fachbereichen. Waren früher meist strukturierte Daten aus internen Datenquellen die Grundlage der Analysen, sollen heute meist auch semi- und unstrukturierte Daten aus zahlreichen unterschiedlichen, teilweise nicht verifizierbaren Quellen eingebunden werden. Snowflake bietet eine komplette Plattform für alle Datentypen und ermöglicht den transparenten Zugriff auf verschiedenste Formate und Quellen. Diese lassen sich dabei virtuell strukturieren und können transparent über klassische SQL-Abfragen analysiert werden.

Marktplatz für die Daten

Durch ihre umfassende Data Sharing Funktionalität ist Snowflake auch für die Umsetzung einer Architektur nach den Prinzipien des Data Mesh Konzepts geeignet. Dabei verwaltet jeder Fachbereich seine eigenen Datenbestände und sorgt für Security und Governance der Informationen. Über die intelligente Data Sharing Funktion können Informationen als sogenannte „Datenprodukte“ anderen Bereichen transparent zur Verfügung gestellt werden. Dabei werden die Daten nicht dupliziert und redundant gespeichert, sondern mit entsprechender Security versehen als zugreifbare Datensicht definiert. Die Verarbeitung der Daten erfolgt dabei im Bereich des konsumierenden Bereichs.

Bedarf festlegen anhand bisheriger und zukünftiger Anforderungen.

Wir sammeln mit Ihnen gemeinsam in Data Warehouse / Big Data-Workshops Ideen für die zukünftige Nutzung, legen die Anforderungen fest und konzipieren eine Lösungsarchitektur.

Aufbau einer funktionsfähigen Cloud DWH-Plattform.

Wir konzipieren für Sie die Plattform, implementieren diese und migrieren bei Bedarf Ihre Daten aus dem bestehenden Data Warehouse. Außerdem helfen wir Ihnen bei der Anbindung und Umstellung Ihrer weiteren Lösungen wie ETL-Tools, BI Front Ends oder selbst entwickelten Applikationen. Wenn gewünscht implementieren wir für Sie auf dieser Basis ein MVP (Minimum Viable Product), um die neue Funktionalität kennenzulernen und die Vorteile transparent zu machen. 

Modellierung einer Data Lakehouse, Data Mesh oder Data Fabric Architektur

Nach der technischen Bereitstellung geht es in die fachliche Umsetzung. Wir modellieren die zukünftige Lösung auf Basis der passenden Architektur-Blueprints unter Berücksichtigung Ihrer organisatorischen Anforderungen und unserer Best Practices.

Implementierung einer modernen, Cloud-basierten Gesamtlösung

Auf dieser Basis entwerfen wir mit Ihnen das zukünftige Datenmodell, helfen beim Design und der Erstellung von Datenintegrationsprozessen und unterstützen Sie bei der Implementierung aussagekräftiger Dashboards, Analysen und Standardreports. Bei Bedarf ergänzen wir die Lösung um eine umfassende Governance Umgebung mit zentralen Metadaten, Datenkatalog und Data Lineage Funktionalität.

Laufende Begleitung des Projekts

Ob in Workshops gemeinsam erarbeitet, im Coaching oder als Implementierungspartner; ob Realisierung durch Sie, uns oder Dritte. Wir begleiten Sie im kompletten Projekt-Lebenszyklus.

Was ist die Snowflake Data Cloud?

Snowflake ist ein Cloud-basierter Software-as-a-Service Anbieter, der die wichtigsten Daten-Workloads in einer vollständigen Plattform verwaltet. Dazu zählen u.a. Data Warehouse, Data Lakes und Data Science. Als "Single Source of Truth" führt es alle Daten und Daten-Quellen übergreifend zusammen und speichert diese in einer Cloud – der Snowflake Data Cloud

  • Mit der Data Cloud von Snowflake überwinden Sie die Barrieren der Daten-Isolation, indem es Unternehmen ermöglicht, ihre Daten übergreifend und untereinander zu verbinden, zu teilen und zu nutzen. Unternehmen, die mit der Verwaltung einer uneinheitlichen Infrastruktur mit heterogenen Datensilos zu kämpfen haben, können so den Schwerpunkt auf die Gewinnung von Erkenntnissen aus ihrem gesamten Datenbestand legen.

Vorteile der Datenpflattform von Snowflake

  • Serverless Cloud Architektur
    Elastizität, transparente und nutzungsabhängige Kosten sowie Hochverfügbarkeit über regionale Grenzen hinweg sind die Vorteile davon, die direkt aus der darunterliegenden Cloud Umgebung (Azure, AWS oder Google) genutzt.

  • Trennung von Datenspeicher und Verarbeitung
    Die Datenblöcke der Tabellen werden im Object Store des jeweiligen Cloud-Providers persistiert, die Verarbeitung von Schreib- und Lesevorgängen erfolgt unabhängig in sogenannten Compute Nodes. Durch die Trennung von Storage und Compute Nodes, von denen beliebig viele gleichzeitig auf die Daten zugreifen können, ergeben sich zahlreiche Möglichkeiten von intelligentem Workload Management über dedizierte Zuteilung von Ressourcen bis zur nutzungsabhängigen Abrechnung.

  • Performante, skalierbare, analytische Datenbank
    Snowflake ist eine analytische Datenbank, deren Architektur eine hybride Mischung aus traditioneller Shared-Disk und skalierbarer Shared-Nothing Datenbank darstellt. Ähnlich wie bei Shared-Disk Architekturen nutzt Snowflake ein zentrales Datenrepository für die persistente Speicherung der Daten. Die Datenblöcke sind intelligent partitioniert und werden von allen Compute Nodes in der Plattform genutzt. Dadurch bietet Snowflake hervorragende Performance, Skalierbarkeit und analytische Funktionalität.

  • Unterschiedliche Datenformate
    Snowflake bietet eine Daten-Plattform für unterschiedlichste Datentypen von relational (klassische Datenbanken) über Semi-strukturiert (XML, JSON, Avro, Parquet etc.) bis unstrukturiert und ermöglicht transparenten Zugriff darauf. Diese lassen sich mithilfe von Variant Datentyp, File Format Definition und View Definitionen virtuell strukturieren und können transparent über klassische SQL-Abfragen analysiert werden.

  • Data Sharing
    Alle Daten, die in Snowflake gespeichert sind, können über Data Sharing anderen Snowflake Nutzern – auch über die Unternehmensgrenzen hinweg – transparent zur Verfügung gestellt werden. Dabei werden Datenbestände, die geteilt werden sollen, entsprechend freigegeben und unter Berücksichtigung von Security und Governance Richtlinien anderen Benutzern weltweit zur Verfügung gestellt. Die Daten werden dabei nicht dupliziert und redundant gespeichert, sondern über eine zugreifbare Datensicht konsumiert. Die (ausschließlich lesende) Verarbeitung der Daten erfolgt über die Compute Nodes des Konsumenten, sodass durch die Nutzung der Daten keine Performanceeinflüsse und Kosten beim Eigentümer der Daten entstehen.

Sprechen Sie uns gerne direkt zu Snowflake an!

Marc Bastien
Software Architect TIMETOACT Software & Consulting GmbH
Martin Clement
Teamleiter Analytics TIMETOACT Software & Consulting GmbH

Oder nehmen Sie hier Kontakt zu uns auf.

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Das Cloud Pak for Data fungiert als zentrale, modulare Plattform für analytischen Anwendungsfälle. Es integriert Funktionen für die physikalische und virtuelle Integration von Daten in einen zentralen Datenpool – einen Data Lake oder ein Data Warehouse, einen umfassenden Datenkatalog und zahlreicher Möglichkeiten der (AI-) Analyse bis zur operativen Nutzung derselben.

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