Steigern Sie den Wert Ihrer modernen Datenplattform: ein Drei-Phasen-Ansatz

Eine leistungsstarke, moderne Datenplattform bildet die Grundlage für die Daten- und Analytics-Vision Ihres Unternehmens. Vielleicht nutzen Sie Ihre Datenplattform zunächst „nur“ als Single Source of Truth, um betriebliche Verbesserungen zu erzielen. Doch viele Unternehmen merken schnell, dass sich durch zusätzliche Anwendungsfälle noch weitaus größere Vorteile erreichen lassen. In diesem Blog verraten wir Ihnen, wie Sie Snowflakes Funktionen rund um Daten und KI nutzen können, um Apps zu entwickeln und Innovation zu ermöglichen. 

Nachdem Unternehmen ihre alten Datensysteme zu einer cloudbasierten Datenplattform migriert haben, kommt die Entwicklung dieser Plattform oftmals ins Stocken – insbesondere wenn Unternehmen einen Lift-and-Shift-Ansatz nutzen. 

Doch wenn Unternehmen zu Snowflake migrieren, stehen ihnen zahlreiche Funktionen offen, die sie frei erkunden können. Indem sie diese Funktionen voll ausschöpfen, können sie neue Anwendungsfälle abdecken und neue Daten-, KI- und App-Initiativen fördern, um die Kundenerfahrung zu verbessern und ihre Datenplattform zu erweitern.

Bei LTIMindtree, einem wichtigen Systemintegrator und Partner von Snowflake, sind wir der Meinung, dass ein Drei-Phasen-Ansatz die beste Methode ist, um den Funktionsumfang Ihrer Datenplattform zu erweitern:

• Phase 1 – Migration: Übertragen Sie die Daten und Analytikfunktionen Ihrer alten Plattform zu Snowflake. Wenn Sie erfahren möchten, wie Sie Ihre Migration beschleunigen können, klicken Sie hier.
• Phase 2 – Modernisierung: Erweitern Sie Ihre Datenplattform um neue technische und geschäftliche Funktionen.
• Phase 3 – Monetarisierung: Integrieren Sie Funktionen, um mehr Umsatz zu generieren und die Kundenerfahrung zu verbessern.

In der Migrationsphase übertragen Sie Ihre Daten und Workloads zu Snowflake, um Ihr altes Data Warehouse abzulösen und so Kosten zu optimieren und Performance-Engpässe zu beseitigen. In dieser Phase bauen Sie eine Grundlage auf, um Ihre Datenplattform linear zu skalieren. Hierzu ordnen Sie die gewünschten Geschäftsfunktionen präzise den technischen Funktionen von Snowflake zu und entwickeln eine übergreifende Datenvision. Hier einige Schwerpunktbereiche dieser Phase:

• Aktuelle Datenfunktionen und KPIs zu Snowflake migrieren
• Architektur und skalierbares Datenmodell bestimmen, um künftig weitere Quellsysteme hinzufügen zu können 
• Neue Geschäftsfunktionen und Anwendungsfälle ausarbeiten, damit sie in den nächsten Phasen umgesetzt werden können

Einer der wichtigsten Vorteile der Snowflake-Migration ist die Multi-Cluster Shared Datenarchitektur, die Skalierbarkeit und hohe Performance ermöglicht. Funktionen wie die automatische Aussetzung von Funktionen oder das nutzungsbasierte Abrechnungsmodell helfen Ihnen dabei, Kosten zu sparen. Und zusätzliche Verarbeitungsfunktionen mit SQL sowie Snowflake-eigene Funktionen wie Stored Procedures, Snowpark, Streams und Tasks ermöglichen die Optimierung des Betriebs.  

PolarSled Accelerator von LTIMindtree unterstützt Sie bei der Migration Ihrer Altsysteme wie SAP, Teradata und Hadoop zu Snowflake. Sie können auch die integrierten Authentifizierungs-, Autorisierungs- und Sicherheitsfunktionen von Snowflake nutzen, um die Governance durchgängig zu verbessern, und eine grundlegende DataOps-Umgebung schaffen, um CI/CD zu implementieren. 

Snowflake Cortex bietet Ihnen die Möglichkeit, mit sofort einsatzbereiten GenAI-Funktionen (generative KI) zu experimentieren. Diese Funktionen können Sie bei der Migration und Integration unterstützen: beispielsweise die Generierung von SQL-Code durch Prompts in Ihrer Muttersprache, die Verbesserung der Durchsuchbarkeit oder das Gewinnen von Einblicken aus Dokumenten und serverlosen Funktionen.

Verbesserungen in der Migrationsphase: 

• Betriebskosten alter MPP-Datenplattformen verringern
• Risiken von Altsystemen reduzieren, die Skalierbarkeit und Performance beeinträchtigen
• Schnelle Einblicke ermöglichen
  

In der Modernisierungsphase dreht sich alles darum, Verfügbarkeit und Agilität zu steigern. Sie erweitern Ihre grundlegenden Snowflake-Funktionen, indem Sie neue Anwendungsfälle erkunden, die Vorteile für technische und geschäftliche User:innen bieten. Hier einige Schwerpunktbereiche dieser Phase:

• Geschäftliche Funktionen in Snowflake ermöglichen, indem neue Anwendungsfälle ermittelt werden
• Operationalisierte Snowflake-Plattform optimieren
• Zusätzliche Quellsysteme integrieren und neue Nutzungsmuster unterstützen
• Funktionen für Beobachtbarkeit nutzen, darunter Rückbuchungen und Kostenoptimierung
• Mitarbeitende durch Datendemokratisierung unterstützen

Die Implementierung von Verarbeitungs- und Reporting-Funktionen, die nahezu in Echtzeit ablaufen, ist ein guter erster Schritt in dieser Phase. Mit diesen Funktionen können Stakeholder:innen schnelle Entscheidungen treffen, was bedeutet, dass sie schneller Einblicke gewinnen und reagieren können. 

Ausgehend von dieser Grundlage können Sie dann komplexere Anwendungsfälle implementieren, beispielsweise das Erstellen einer 360-Grad-Übersicht Ihrer Kundschaft. Hierzu können Sie Systeme wie CRM, ERP, Marketingapplikationen, Social-Media-Handles oder andere Datenquellen integrieren. Indem Sie den Snowpipe-Streamingservice implementieren, können Sie Ihre Daten nahezu in Echtzeit einspeisen, was die Agilität Ihrer Datenverarbeitung steigert. Und indem Sie Ihre täglichen und wöchentlichen Batch-Aufträge stattdessen stündlich oder in Mikrobatches ausführen, können Sie geschäftlichen User:innen häufiger Updates und Berichte bereitstellen. 

Auf diese Weise entsteht eine zentrale Ansicht der unternehmensweiten Daten, und zwar nahezu in Echtzeit. So können Ihre Marketingteams personalisierte Empfehlungen und Angebote besser zuschneiden und in den entscheidenden Momenten des Kaufzyklus bereitstellen. Hierdurch wird nicht nur die Effektivität Ihrer Kampagnen, sondern auch die gesamte Kundenerfahrung verbessert. Um Datenzugriff und -interaktionen weiter zu verbessern, können Sie Streamlit in Ihre Datenworkflows integrieren. Hiermit können Datenanalyst:innen und Data Scientists visuelle und interaktive Apps entwickeln, die sowohl den Mitarbeitenden als auch Endbenutzer:innen intuitive Datenerfahrungen bereitstellen.

Doch die Teams in den verschiedenen Geschäftsbereichen sind nicht die einzigen, die von einer Erweiterung Ihrer Datenplattform-Funktionen profitieren. Tools, die erweiterte Funktionen zur Optimierung der Plattformkosten (z. B. die FinOps-Funktionen von LTIMindtree oder die Kostenoptimierungen von Snowflake, die im Snowflake Marketplace verfügbar sind), zur Überwachung sowie zur Nachverfolgung der Datenqualität bieten, können Ihr operatives Team bei proaktiven Maßnahmen in Daten-Pipelines unterstützen. So werden Workflows optimiert und Teams können schnell potenzielle Probleme beheben. 

Ihr operatives Team kann außerdem DataOps automatisieren und optimieren, um die Produktivität zu steigern und neue Initiativen schneller umzusetzen. Und mit den Governance-Funktionen von Snowflake können Sie Datenintegritäts-, Compliance- und Sicherheitsrichtlinien durchsetzen.

Wenn Sie neue Anwendungsfälle angehen, stellen Sie möglicherweise fest, dass Sie hierfür zusätzliche Daten benötigen, um den Kontext zu erweitern und Ihre Analysen zu vertiefen. Indem Sie Drittanbieter-Datenprodukte aus dem Snowflake Marketplace integrieren, können Sie Ihre Einblicke um neue Dimensionen erweitern. Und weil im Snowflake Marketplace nicht nur Datasets, sondern auch Apps und Services angeboten werden, können Sie neue Funktionen in Ihre Workflows integrieren, um zusätzliche Einblicke zu gewinnen. 

Auf dem aktuellen Markt beinhaltet praktisch jede Modernisierung auch KI. Und viele Unternehmen konzentrieren sich darauf, KI-Teams aufzubauen und KI-Funktionen zu erweitern, um den geschäftlichen Bedarf an GenAI-Funktionen zu bedienen. Snowflake Cortex stellt sofort einsatzbereite GenAI-Funktionen als verwalteten Dienst bereit, um die alltägliche Analytik sowie die Entwicklung von KI-Apps zu unterstützen. 

Mit serverlosen KI-/ML-Funktionen erhalten sämtliche Snowflake-Nutzende Zugang zu ML-Modellen und LLMs – ganz unabhängig von ihrer Erfahrungsstufe. So können alle schnell und sicher KI einsetzen und sich ihre Leistungsfähigkeit zunutze machen. Entwickler:innen dient Snowpark ML als Toolkit, mit dem sie eigene KI-/ML-Modelle entwickeln, trainieren und bereitstellen können. Mit diesen Modellen kann Ihr Unternehmen dann tiefgreifendere und individuell abgestimmtere Einblicke aus seinen Daten gewinnen.

Verbesserungen in der Modernisierungsphase:

• Kosten weiter senken, mit einem Fokus auf FinOps
• Kosten optimieren und Risiken reduzieren, dank der verbesserten Operationalisierungsmöglichkeit der Datenplattform
• Governance verbessern
• Eine datengestützte Kultur sowie den breiteren Einsatz von KI fördern, mit neuen, vielfältigen Datenquellen und Applikationen

Nachdem Sie nun die Verwendung Ihrer Datenplattform erweitert und modernisiert haben, können Sie sie in einen Umsatztreiber verwandeln. In dieser Phase können Sie verschiedene Streams einrichten, um messbare Gewinne zu erzielen: beispielsweise durch direkte Verkäufe von Datasets oder auch die Einführung von „Insights-as-a-service“-Angeboten, über die Sie gewonnene Einblicke und Trends an interessierte Kunden verkaufen. 

Doch die Umsatzsteigerung ist nur eine Komponente der Monetarisierung. Sie können auch verschiedene Aspekte der Nutzererfahrung optimieren, indem Sie Daten und Apps einfach verfügbar machen. Hier einige Schwerpunktbereiche dieser Phase:

• Datenprodukte und -services monetarisieren und gleichzeitig die Verfügbarkeit von Daten und Einblicken für Endnutzende verbessern
• Innovation unter Stakeholder:innen fördern, indem Sie fortschrittliche Geschäftsfunktionen ermöglichen 
• Erfahrung von Stakeholder:innen und Datennutzenden optimieren 
• KI- und GenAI-gestützte Funktionen implementieren und bereitstellen
• Neue Analytics- und GenAI-Apps und -Datenprodukte entwickeln

Um Ihre Daten, Services und Apps zu monetarisieren, können Sie die Funktionen von Snowflake Collaboration sowie den Snowflake Marketplace nutzen. Mit Snowflake Secure Data Sharing und den Cross-Cloud Snowgrid-Funktionen können Sie Daten und Echtzeit-Einblicke mit Partnern, Anbietern und Lieferanten in all Ihren Clouds und Regionen teilen – und das alles mit optimalem Datenschutz. Der Snowflake Marketplace ist die Storefront für die von Ihnen angebotenen Datasets und Snowflake Native Apps – hier können Sie sie interessierten Kunden oder in der gesamten Snowflake AI Data Cloud bereitstellen. Mit den integrierten Marketplace Monetization-Funktionen können Sie die Verwaltung und Abrechnung managen, wodurch der Prozess für Sie und Ihre Kunden vereinfacht wird. 

Mit den Daten, KI-Funktionen und Apps der Snowflake-Datenplattform können Sie KI- und GenAI-Anwendungsfälle umsetzen und neue Geschäftsfunktionen entdecken. Sie können beispielsweise Ihr Webportal nahezu in Echtzeit personalisieren, um maßgeschneiderte Seiten bereitzustellen, die auf die Interessen Ihrer Kundschaft zugeschnitten sind und so die Konversionsraten steigern. Und indem Sie Chatbots GenAI-Funktionen hinzufügen, damit sie Fragen in natürlicher Sprache beantworten können, verbringen Stakeholder:innen weniger Zeit mit der Suche nach Materialien und Antworten – ganz zu schweigen von der Verbesserung des Online-Kundenservice. 

Unterstützen Sie Ihre Entwickler:innen, Analyst:innen und Data Engineers mit den KI-Services von Snowflake, darunter Snowpark ML, Cortex und Snowflake Native Apps mit Snowpark Container Services. Mit diesen Services können Sie Ihre Teams inspirieren und die Funktionen Ihrer Datenplattform erweitern. Entwickler:innen können Apps oder Benutzerschnittstellen in jeder beliebigen Programmiersprache (C/C++, Node.js, Python, R, React usw.) erstellen, in Paketen bereitstellen und können Apps in Snowpark Container Services hosten. Hierdurch können Sie nicht nur Ihre internen Abläufe verbessern – Sie können die harte Arbeit Ihrer Teams auch in eine Einnahmequelle verwandeln, indem Sie Ihre Snowflake Native Apps im Snowflake Marketplace anbieten.

Verbesserungen in der Monetarisierungsphase:

• Aus Daten, Services und Applikationen im Snowflake Marketplace mehr Umsatz generieren 
• Mit KI und Apps die Geschäftsfunktionen erweitern
• Kundenerfahrung und -zufriedenheit verbessern

Mit den leistungsstarken Snowflake-Funktionen für Daten, KI und Apps können Sie die Nutzungsmöglichkeiten Ihrer Datenplattform ganz einfach weiterentwickeln. Und Sie können diese Entwicklung noch beschleunigen – mit einem klaren, stufenweisen Ansatz, der sich auf drei Aspekte konzentriert: die Realisierung eines unternehmerischen Mehrwerts, einen greifbaren Beitrag zum Unternehmensumsatz sowie die Verbesserung der Kundenerfahrung. Unternehmen ergreifen den ersten Schritt, die Migration, und sobald die richtige Grundlage vorhanden ist, können sie erweiterte Snowflake-Funktionen einführen, um den Wert zu steigern, den sie aus ihren Daten gewinnen (siehe Abbildung unten). 

Der Drei-Phasen-Ansatz ist eine logische und bewährte Methode, die bei vielen Unternehmen Anwendung findet. Doch er ist keinesfalls in Stein gemeißelt: Weder muss Ihre Entwicklung strikt in den beschriebenen Phasen verlaufen, noch müssen Sie alle genannten Funktionen innerhalb einer Phase implementieren, bevor Sie zur nächsten übergehen. Die Snowflake-Architektur ist flexibel und erfordert keine umfassenden technischen Abhängigkeiten. Das heißt, dass Sie Anwendungsfälle ganz einfach anhand Ihrer Ziele, Ihrer Vision und Ihrer dynamischen Anforderungen angehen können. 

Sehen Sie sich PolarSled FinOps, das Kostenoptimierungs-Framework von LTIMindtree, im Snowflake Marketplace an. Weitere Informationen über die Migration zu Snowflake erhalten Sie in unseren On-Demand-Webinaren und unserem E-Book „5 Fragen, die Sie sich hinsichtlich einer Migration zu Snowflake stellen sollten“. Wenn Sie Ihren Data Lake mit Snowflake modernisieren wollen, bieten wir auch hierfür ein On-Demand-Webinar an. Und wenn Sie mit Ihren Daten und Apps Umsatz generieren wollen, dann lesen Sie diesen Blog oder laden Sie das E-Book „Modern Data Monetization Strategies“ herunter.