Snowflake Data Platform

Gemäss der Economist-Studie Unlocking Enterprise AI verfügen nur gut 20% der befragten Unternehmen über eine Datenarchitektur, die für AI-Anwendungen bereit ist. Was für international tätige Konzerne gilt, trifft unserer Erfahrung nach auch auf Schweizer KMU zu. Die Herausforderung liegt darin, dass Daten innerhalb von Unternehmen über mehrere Systeme verteilt sind und in unterschiedlicher Qualität vorliegen. 

Snowflake ermöglicht es, Ihre Unternehmensdaten zentral abzulegen und in eine auswertbare Form zu überführen. Damit wird die Grundlage geschaffen, um betriebswirtschaftliche Fragestellungen datenbasiert zu beantworten.

Snowflake dient einzig als Datenplattform für den Einsatz von Analytics und AI-Systemen. Operative Systeme wie ERP, CRM oder unternehmensspezifische Applikationen werden nicht ersetzt. Diese bleiben führend für die Erfassung und Verarbeitung von Geschäftsdaten. Stattdessen werden relevante Daten aus diesen Systemen in Snowflake repliziert und zentral für analytische Zwecke aufbereitet.

Der Vorteil liegt darin, dass Daten aus unterschiedlichen Quellen miteinander verknüpft und ausgewertet werden können, ohne produktive Systeme mit komplexen Abfragen zu belasten.

Die auf Snowflake berechneten Ergebnisse – etwa Kundenscorings oder Segmentierungen auf Basis aller verfügbaren Unternehmensdaten – lassen sich anschliessend wieder in operative Systeme wie ein CRM zurückspielen und dort gezielt nutzen.

Snowflake wurde von Grund auf für die Cloud entwickelt und nutzt die Infrastruktur von AWS, Azure oder Google Cloud.

Snowflake trennt Datenspeicherung konsequent von der Rechenleistung. Daten werden zentral abgelegt und können unabhängig davon von verschiedenen Teams und Anwendungen genutzt werden. Im Unterschied zu klassischen Data-Warehouse-Lösungen konkurrieren Abfragen nicht um dieselben Ressourcen; Reporting und Analysen laufen parallel, ohne sich gegenseitig zu blockieren.

Snowflake ermöglicht es, Daten innerhalb des Unternehmens zu teilen, ohne dass jede Abteilung eigene Kopien verwalten muss. Das Finance-Team sieht andere Kennzahlen als das Marketing-Team, beide greifen aber auf dieselbe Datenquelle zu.

Nicht zuletzt erlaubt Snowflake einen schrittweisen Ausbau. Bestehende Systeme müssen nicht ersetzt werden, sondern können nach und nach angebunden werden. Gerade für KMU ist dieser evolutionäre Ansatz oft entscheidend, um Ordnung in Daten zu bringen, ohne die Organisation zu überfordern.

Zu Beginn einer Einführung der Snowflake-Plattform stehen die unternehmerischen Fragestellungen im Zentrum: Welche Fragen müssen beantwortet werden, um unternehmerisch weiterzukommen? Und welche Unsernehmensdaten werden dazu benötigt?

Erst wenn diese Punkte definiert worden sind, beginnen wir die technische Implementierung. Unser Team aus Data Engineers verfügt über umfangreiche Erfahrung mit unterschiedlichsten Datenquellen – vom ERP-System bis hin zu IoT-Sensoren, wie sie in industriellen Umgebungen eingesetzt werden.

Bereits bei der Integration der Daten überlegen wir uns, wie diese für Analysen und den Einsatz von Artificial-Intelligence-Tools aufbereitet werden müssen. Denn AI-Systeme benötigen strukturierte Unternehmensdaten, um verlässliche Aussagen zu liefern.

Als Snowflake Services Partner haben wir Zugriff auf Support und Schulungsdokumente von Snowflake. Zudem sind unsere Mitarbeiter Snow Pro Core zertifiziert. Damit stellen wir einen optimalen Einsatz von Snowflake sicher bei Ihrem Unternehmen.

Economist Impact (2024): Mastering the data challenge in AI
https://impact.economist.com/new-globalisation/mastering-the-data-challenge-in-ai