Ein vollständiger Snowflake-Überblick für 2025

In den letzten Jahren gab es einen massiven Wechsel zu Cloud-Datenplattformen, und ein Name taucht dabei immer wieder auf: Snowflake. Tausende von Unternehmen, von brandneuen Start-ups bis hin zu den Fortune-500-Unternehmen, nutzen es für ihre Analysen und KI.

Aber obwohl es offensichtlich eine große Sache ist, kann der Versuch herauszufinden, was Snowflake ist, wie es funktioniert und was es kostet, sich anfühlen, als würde man ein Puzzle ohne die Schachtel zusammensetzen.

Genau dafür ist dieser Leitfaden gedacht. Wir geben Ihnen einen klaren, unkomplizierten Überblick über Snowflake und schlüsseln seine Architektur, Funktionen und Preise auf. Am Ende werden Sie genau wissen, was es kann und, was ebenso wichtig ist, was es nicht kann.

Was ist Snowflake?

Im Kern ist Snowflake eine cloudbasierte Datenplattform, die oft als „Data Warehouse-as-a-Service“ bezeichnet wird. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, riesige Datenmengen zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren, beispielsweise für Business Intelligence (BI), Data Science und andere KI-Projekte.

Stellen Sie es sich einfach so vor: Eine normale Datenbank ist wie eine Kasse in einem geschäftigen Laden, die darauf ausgelegt ist, viele kleine, schnelle Transaktionen nacheinander abzuwickeln. Snowflake hingegen ist wie eine riesige Forschungsbibliothek, die dafür konzipiert ist, riesige Informationsmengen zu durchsuchen, um Trends zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen. Es ist für die Analyse des großen Ganzen gebaut, nicht für den Betrieb Ihrer täglichen Abläufe.

Ein großer Teil seiner Beliebtheit rührt daher, dass es auf den drei großen Cloud-Anbietern (AWS, Azure und Google Cloud) läuft. Das bedeutet, dass Unternehmen seine gesamte Leistung nutzen können, ohne jemals eigene physische Hardware kaufen oder verwalten zu müssen.

Die einzigartige Architektur von Snowflake

Das Geheimnis hinter Snowflake ist seine Architektur, die Datenspeicherung und Rechenleistung vollständig voneinander trennt. Dies ist ein gewaltiger Wandel gegenüber älteren Systemen, bei denen diese beiden Dinge fest miteinander verbunden waren.

Stellen Sie sich eine Bibliothek vor, in der alle Bücher (Ihre Daten) in einem riesigen, zentralen Lagerhaus aufbewahrt werden. Anstatt dass sich nun alle in einem einzigen Lesesaal drängen, können Sie so viele separate, schalldichte Leseräume erstellen, wie Sie benötigen. Das Marketingteam bekommt einen, das Finanzteam einen anderen und die Datenwissenschaftler können ihre eigenen haben. Sie alle greifen auf dieselbe Sammlung von Büchern zu, aber niemandes Arbeit verlangsamt die Arbeit eines anderen. So ist Snowflake im Grunde aufgebaut.

Es ist in drei Hauptschichten unterteilt.

Datenbankspeicher

Dies ist die Grundlage, auf der alle Ihre Daten gespeichert werden. Wenn Sie Daten in Snowflake laden, werden diese automatisch organisiert, komprimiert und in einem spaltenorientierten Format optimiert, das für die Durchführung von Analysen unglaublich effizient ist. Sie müssen sich nie direkt mit dieser Schicht befassen oder sich um Dateigrößen und Ordnerstrukturen kümmern; Snowflake erledigt das einfach für Sie.

Abfrageverarbeitung (Compute)

Hier findet die eigentliche Rechenarbeit statt. Snowflake verwendet „virtuelle Warehouses“, bei denen es sich lediglich um unabhängige Computercluster handelt, die Ihre Abfragen ausführen. Dies sind die „Leseräume“ aus unserem Bibliotheksbeispiel.

Der wirkliche Vorteil hierbei ist, dass verschiedene Teams ihre eigenen dedizierten virtuellen Warehouses haben können. Wenn das Marketingteam einen riesigen Bericht erstellen muss, können sie für ein paar Stunden ein großes Warehouse hochfahren, ohne die täglichen Dashboards des Finanzteams zu stören. Sobald sie fertig sind, können sie es herunterskalieren oder komplett abschalten, um Geld zu sparen.

Cloud-Services

Dies ist das Gehirn der gesamten Operation. Es handelt sich um eine Gruppe von Diensten, die alles koordiniert, was auf der Plattform geschieht. Es kümmert sich um Sicherheit und Anmeldung, verwaltet die gesamte Infrastruktur, optimiert Ihre Abfragen, bevor sie überhaupt ausgeführt werden, und verfolgt die Metadaten Ihrer Daten. Diese Schicht macht Snowflake zu einer echten „as-a-Service“-Plattform, da sie sich um all die komplizierten Verwaltungsaufgaben kümmert, die früher ein ganzes Team erforderten.

Kernfunktionen und häufige Anwendungsfälle

Diese Einrichtung ermöglicht einige wirklich nützliche Funktionen, die Snowflake zu einem Favoriten unter den Datenteams gemacht haben.

• Skalierbarkeit und Leistung: Da Rechenleistung und Speicher getrennt sind, können Sie sie unabhängig voneinander hoch- oder herunterskalieren. Haben Sie eine Menge Daten, aber nur wenige Personen, die Abfragen ausführen? Kein Problem. Müssen Sie Hunderte von Benutzern unterstützen, die gleichzeitig komplexe Berichte ausführen? Fügen Sie einfach weitere virtuelle Warehouses hinzu. Die Plattform kann riesige Arbeitslasten bewältigen, ohne ins Schwitzen zu kommen.

• Datenfreigabe: Dies ist eine der meistdiskutierten Funktionen von Snowflake. Sie können Live-Daten sicher und schreibgeschützt mit Partnern, Kunden oder anderen Abteilungen teilen, ohne langsame, veraltete Kopien erstellen zu müssen. Die Daten sind immer aktuell, und Sie behalten die volle Kontrolle darüber, wer was sieht.

• Time Travel: Haben Sie jemals versehentlich eine riesige Tabelle gelöscht? Mit Snowflake können Sie sie sofort zurückbekommen. Die „Time Travel“-Funktion ermöglicht es Ihnen, auf ältere Versionen Ihrer Daten von einem bestimmten Zeitpunkt in der Vergangenheit zuzugreifen und fungiert im Grunde als leistungsstarker „Rückgängig“-Button für Ihr gesamtes Data Warehouse.

• Breites Ökosystem: Snowflake lässt sich mit so gut wie jedem Tool in der modernen Datenwelt gut verbinden. Es verfügt über native Konnektoren für BI-Plattformen wie Tableau, Datenintegrationstools und Sprachen wie Python und Spark.

• Sicherheit und Governance: Es wurde mit Blick auf Sicherheit auf Unternehmensebene entwickelt, einschließlich Ende-zu-Ende-Verschlüsselung für alle Daten, rollenbasierter Zugriffskontrollen und einer langen Liste von Compliance-Zertifizierungen.

Aber es gibt eine wichtige Einschränkung zu beachten. Snowflake ist brillant für die Verwaltung von strukturierten Daten (denken Sie an Tabellenkalkulationen und Datenbanktabellen) und semistrukturierten Daten (wie JSON-Dateien). Es ist jedoch nicht dafür konzipiert, die unstrukturierten, konversationellen Daten zu verstehen, die Sie aus Support-Tickets, internen Wikis oder Chat-Nachrichten erhalten. Um nützliche Informationen aus dieser Art von Text zu gewinnen, ist ein völlig anderes Werkzeug erforderlich.

Snowflake-Preise

Snowflake basiert auf einem verbrauchsabhängigen „Pay-as-you-go“-Modell. Für viele ist diese Flexibilität ein wichtiges Verkaufsargument, aber sie kann auch Ihre monatliche Rechnung schwer vorhersagbar machen.

Ihre Kosten sind in zwei Hauptkategorien unterteilt:

1. Speicherkosten: Dieser Teil ist einfach. Sie zahlen einen Pauschalpreis pro Terabyte (TB) an Daten, die Sie jeden Monat speichern. Diese Kosten sind in der Regel vorhersehbar und relativ erschwinglich.

2. Rechenkosten: Hier wird es komplizierter. Ihnen wird die Zeit, in der Ihre virtuellen Warehouses laufen, sekundengenau in Rechnung gestellt. Je größer das Warehouse, desto mehr „Credits“ verbraucht es pro Stunde. Dies ist der Teil Ihrer Rechnung, der außer Kontrolle geraten kann, wenn Sie Ihren Verbrauch nicht sorgfältig überwachen.

Hier ist ein kurzer Überblick über die Haupteditionen, am Beispiel der Preise für AWS in der Region US East.

Obwohl dieses Modell Flexibilität bietet, können die variablen Rechenkosten den Finanzteams echte Kopfschmerzen bereiten. Oft ist eine dedizierte Person oder ein Team (manchmal als FinOps bezeichnet) erforderlich, nur um die Ausgaben zu prognostizieren und zu verwalten. Diese Unsicherheit ist eine häufige Frustration, insbesondere im Vergleich zu Lösungen mit einfacheren Preisen.

Das fehlende Puzzleteil: Unstrukturiertes Support-Wissen

Snowflake leistet also eine unglaubliche Arbeit bei der Organisation der strukturierten Geschäftsdaten eines Unternehmens. Aber was ist mit Ihren Support- und IT-Teams? Sie kämpfen mit einem völlig anderen Datenproblem. Ihr Wissen ist fast ausschließlich unstrukturiert und über unzählige Orte verteilt.

Denken Sie nur darüber nach: Sie haben Tausende von früheren Tickets in Zendesk, interne Prozessanleitungen in Confluence oder Google Docs und endlose Frage-Antwort-Threads, die in Slack vergraben sind.

Wie sollen Sie all diese unordentlichen, konversationellen Daten zusammenführen, um Kunden und Mitarbeitern sofortige, genaue Antworten zu geben? Snowflake ist dafür nicht gemacht; es ist das falsche Werkzeug für diesen Job. Dieses Problem erfordert ein ganz anderes Werkzeug.

Vereinheitlichen Sie Ihre Support-Daten sofort mit eesel AI

Sie können sich eesel AI als das „Snowflake für Ihr Support-Wissen“ vorstellen. Es ist eine KI-Plattform, die speziell dafür entwickelt wurde, verstreute, unstrukturierte Daten aus all Ihren Arbeitsanwendungen zusammenzuführen, um den Frontline-Support zu automatisieren und interne Fragen und Antworten zu ermöglichen.

So löst es genau die Probleme, über die wir gesprochen haben:

• Es verbindet alles, sofort: Während Snowflake mit Datenbanken beschäftigt ist, verbindet sich eesel AI direkt mit Ihrem Helpdesk, Ihren Wikis und Chat-Tools. Es trainiert mit Ihren vergangenen Support-Tickets und Dokumenten, um Ihr Geschäft vom ersten Tag an zu lernen.

* **Sie sind in Minuten statt Monaten einsatzbereit:** Ein Data-Warehouse-Projekt kann ein ganzes Quartal oder länger dauern. eesel AI können Sie in wenigen Minuten selbst einrichten. Mit Ein-Klick-Integrationen für Tools wie **[Zendesk](https://www.eesel.ai/de/integration/zendesk)** und **[Confluence](https://www.eesel.ai/de/integration/confluence)** ist keine komplexe Entwicklerarbeit erforderlich. * **Testen Sie es ohne Risiko:** Machen Sie sich Sorgen darüber, wie ein neues KI-Tool funktionieren wird? Der Simulationsmodus von eesel AI ermöglicht es Ihnen, Ihr Setup an Tausenden Ihrer eigenen vergangenen Tickets zu testen. Sie können genau sehen, wie es funktionieren wird und wie Ihre Lösungsrate wäre, *bevor* es jemals mit einem echten Kunden spricht.

* **Keine überraschenden Rechnungen:** Vergessen Sie unvorhersehbare Rechengutschriften. eesel AI bietet **[einfache, vorhersehbare Pläne](https://www.eesel.ai/de/pricing)** ohne Gebühren pro Lösung. Sie werden nach einem geschäftigen Monat keinen Schock von Ihrer Rechnung bekommen.

Überblick zu Snowflake: Das richtige Werkzeug für die richtigen Daten

Also, was ist das Fazit? Snowflake ist eine unglaublich leistungsstarke und skalierbare Cloud-Datenplattform. Es hat das Spiel für die Geschäftsanalyse völlig verändert, indem es ermöglicht, riesige Mengen an strukturierten Daten zu verwalten und zu analysieren.

Aber es ist nicht die Lösung für jedes Datenproblem da draußen. Es wurde nie dafür entwickelt, das unordentliche, unstrukturierte, konversationelle Wissen zu verarbeiten, auf das sich Ihr Kundensupport und Ihre internen Teams täglich verlassen.

Dafür benötigen Sie eine Plattform, die für diese Aufgabe entwickelt wurde, eine, die Ihr verstreutes Wissen vereinheitlichen kann, sich einfach mit den bereits von Ihnen genutzten Tools verbinden lässt und in Minuten, nicht in Monaten, einen Mehrwert liefert.

Dieses Video bietet einen großartigen visuellen Überblick über Snowflake und erläutert seine Architektur und Schlüsselkonzepte.

Wenn Sie bereit sind, den Wert zu erschließen, der in Ihren Support-Gesprächen und Dokumenten verborgen ist, sehen Sie, wie eesel AI Ihnen helfen kann, in wenigen Minuten loszulegen.