KI-Innovation mit nahtloser Kollaboration

Seien wir ehrlich: Wenn Sie nicht darüber nachdenken, wie Sie KI in Ihre Produkte und internen Prozesse integrieren können, Ihre Mitbewerbenden – und potenziellen Kunden – tun dies. Die Fähigkeit, das transformative Potenzial von KI schnell zu nutzen, kann den Unterschied zwischen Markterfolg oder Stagnation bedeuten. Und der Schlüssel für den Wechsel von KI-Experimenten zu echtem unternehmerischem Mehrwert liegt in der Art und Weise, wie Sie Ihre Daten nutzen – wie gut Sie sie teilen, finden, auf diese zugreifen, mit ihnen entwickeln, sie monetarisieren und nutzen können. 

Vor diesem Hintergrund zielt Snowflake darauf ab, die Art und Weise, wie Unternehmen Daten und KI nutzen, mit einer Reihe von Erweiterungen neu zu definieren, die die Verbindung zu externen Ressourcen und internen Teams und die Zusammenarbeit mit diesen erleichtern, Ihre Snowflake-Plattform um bisher unerreichbare KI- und Analytikfunktionen zu erweitern und KI-gestützte Apps zu entwickeln und bereitzustellen, während gleichzeitig private Daten geschützt werden.

Beseitigung kommerzieller Hindernisse für KI

Snowflake führt neue Funktionen ein, die kommerzielle und Integrationsbarrieren bei der Verwendung von Drittanbieterdaten in KI-Anwendungen und Agentensystemen beseitigen. Dank dieser Innovationen können Unternehmen ihre eigenen internen Daten einfach und zuverlässig mit externen Wissensquellen – einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten – verbinden und kontextualisieren.

Agentic Snowflake Native Apps im Snowflake Marketplace

Snowflake unterstützt nun Agentic Snowflake Native Apps im Snowflake Marketplace – eine neue Möglichkeit für Anbieter, Snowflake Native Apps zu entwickeln und anzubieten, die auf Cortex Agent APIs verweisen. Diese interoperablen agentischen Produkte können Data Engineers, Data Scientists und anderen Unternehmen einen schnellen Weg zur Bereitstellung und Wertschöpfung aus Agentic AI bieten. Anbieter können Agentic Native Apps von Drittanbietern mit allem entwickeln, von vorgefertigten Daten und vortrainierten ML-Modellen bis hin zu optimierten LLMs. Die Apps können innerhalb von Snowflake Intelligence oder als Baustein in anderen Agentic Apps verwendet werden, die auf Snowflake Cortex AI basieren. 

Da Agentic Native Apps zu den proprietären Daten des Kunden gebracht und in der Snowflake-Instanz des Kunden ausgeführt werden können, müssen die Daten nicht kopiert oder verschoben werden, um von den Vorteilen von Agentic AI zu profitieren. So können Ihre Teams schnell agentische Erfahrungen von Drittanbietern in ihre Anwendungen integrieren, agentische Erfahrungen mit Snowflake Intelligence anreichern und die Entwicklung und Monetarisierung von KI beschleunigen. Wenn Anbieter Agentic Snowflake Native Apps entwickeln möchten, um Aufgaben zu orchestrieren oder auszuführen, können sie mit Snowflake Cortex Agents zusammenarbeiten. 

Cortex Knowledge Extensions und Sharing von semantischen Modellen auf dem Snowflake Marketplace

Snowflake Cortex Knowledge Extensions (demnächst allgemein verfügbar) ermöglichen Ihrem Unternehmen, direkt über den Snowflake Marketplace mit unstrukturierten Daten von Medien- und Inhaltsverlagen wie The Associated Press, Washington Post, USA TODAY Network, Packt, Stack Overflow und CB Insights über KI-Assistenten und Agentensysteme zu sprechen. Dabei wird das geistige Eigentum von Verlegern und kommerzielle Bedingungen respektiert und eine ordnungsgemäße Attribution unterstützt. Entdecken Sie alle jetzt im Snowflake Marketplace verfügbaren Cortex Knowledge Extensions und chatten Sie jetzt mit den offiziellen Snowflake-Dokumenten über die Cortex Knowledge Extension – sehen Sie sich die Snowflake-Dokumentation an.

Snowflake-Kunden können nun dank dem Teilen von Semantic Models (Private Preview) ganz einfach KI-fähige interne Datasets oder strukturierte Daten von Drittanbietern in ihre KI-Assistenten und agentischen Systeme integrieren, wodurch Zeit und Aufwand für die Erstellung semantischer Modelle für freigegebene Daten entfällt. Unabhängig davon, ob die Daten von internen Dateneigentümern, SaaS-Anbietern oder kommerziellen Datenanbietern geteilt werden: Ihre Teams können jetzt in natürlicher Sprache mit Daten „sprechen“ – einschließlich Daten von Anbietern wie CARTO, CB Insights, Cotality powered by Bobsled, Deutsche Börse, IPinfo und truestar. Denn die Anbieter haben das semantische Modell für ihre Datasets bereits erstellt.

Bei diesen KI-fähigen Technologien müssen Sie keine zusätzliche Semantik definieren, um diese Daten in Snowflake Cortex-fähige Anwendungen wie Snowflake Intelligence zu integrieren. So können KI-Assistenten und agentische Systeme einfacher mit externen strukturierten oder unstrukturierten Daten angereichert werden, die in der Regel hinter Paywalls geschützt wären, um das geistige Eigentum der Datenanbietenden zu schützen.

Einfachere Beschaffung und Integration von Datenprodukten aus dem Snowflake Marketplace

Das Marketplace Capacity Drawdown Program wird erweitert und bietet Snowflake-Kunden noch mehr Flexibilität bei der Verwendung ihrer Snowflake Credits. Anspruchsberechtigte Kunden können ab sofort zugesagte Kapazitäten nutzen, um Angebote von integrierten AI Data Cloud-Produktpartnern wie dbt, Immuta, Monte Carlo, Sigma, Matillion und mehr zu kaufen. Indem Sie Ihre Daten- und KI-Ausgaben im Rahmen Ihres Snowflake-Vertrags konsolidieren, vermeiden Sie zusätzliche Budgetgenehmigungen und Anbieterüberprüfungen und beschleunigen Sie die Zeit für die Arbeit mit den benötigten Lösungen. (Es gelten Programmbeschränkungen; Details finden Sie in der Dokumentation.) 

Mit der Einführung von Angeboten auf dem Snowflake Marketplace (demnächst in Public Preview) können Snowflake-Kunden beim Kauf von Partnerprodukten auf der Plattform auch benutzerdefinierte Bedingungen und Preise verhandeln, die speziell auf die Anforderungen ihres Unternehmens zugeschnitten sind. Mit diesen Angeboten können mehr Partner ihre Lösungen im Snowflake Marketplace anbieten und gleichzeitig die Benutzerfreundlichkeit, die Kontrollen und die Geschwindigkeit beim Abschluss von stark verhandelten Deals auf Snowflake verbessern. 

Darüber hinaus erhalten Snowflake Native App-Anbieter noch mehr Optionen in den angebotenen Monetarisierungsmodellen. Das Commitment + Usage Model (demnächst in Private Preview) vereinfacht die Preisverhandlungen durch die direkte Abstimmung mit dem Snowflake-Preismodell. Der zeitbasierte Aufpreis von Snowpark Container Services (demnächst in Public Preview) richtet den Preis an dem Wert auf der Grundlage der Ressourcenzeitnutzung von Snowpark Container Services aus.

Höhere Messlatte für die Sicherheit und den Datenschutz verbessernde, interoperable Kollaboration mit Snowflake Native Apps

Sicherheit hat für uns alle oberste Priorität und wir ergreifen entsprechende Maßnahmen, um sie in jede auf Snowflake entwickelte App zu integrieren. Unsere neuesten Verbesserungen am Snowflake Native App Framework dienen der Verbesserung der Sicherheit und Interoperabilität.

Die erste Verbesserung konzentriert sich auf die Anwendungsversionierung. Um das CI/CD- und Release-Management zu optimieren, können Anbieter nun leistungsstarke neue Funktionen nutzen: 

• Gleichzeitige Multiversions-App-Bereitstellungen ermöglichen eine nahtlose Koexistenz für schrittweise Rollouts und A/B-Tests.

• Individuelle Kennzahlen direkt aus dem App-Code sorgen für bessere Beobachtbarkeit.

• Der Session-Debug-Modus bietet präzise Kontrolle über App-Objekte und die Ausführung und vereinfacht so die Fehlersuche und Entwicklung.

Anbieter können nun sowohl allgemeine als auch Vorabversionen einer App gleichzeitig für Kunden bereitstellen und so Übergänge und Funktionstests vereinfachen. So können Akzeptanztests optimiert und Performance-Tracking und Fehlerbehebung vereinfacht werden, was die Beobachtbarkeit erhöht und die Entwicklung zuverlässiger Anwendungen beschleunigt.

Die Erlaubnis für Snowflake Native App wird ebenfalls aktualisiert. Anbieter können nun den Zugriff auf ihre Apps einfacher konfigurieren – sowohl für sich selbst als auch für App-Benutzer:innen. Dazu können sie automatisierte Berechtigungsgewährungen, rollenbasierte Zugriffskontrollen und benutzerkontextbezogene Vorgänge nutzen. Dank dieser Funktionen können Teams die Einrichtungskomplexität reduzieren und zusätzliche Bereitstellungen vermeiden, sich an Kundensicherheitsmodellen ausrichten und präziser auf Datenbankobjekte zugreifen, während sie gleichzeitig eine starke administrative Governance wahren. 

Mit der Metrics-Registerkarte in Snowflake Trail erhalten Benutzer:innen und Entwickler:innen von Snowflake Native Apps außerdem eine bessere App-Beobachtbarkeit. Auf der Metrics-Registerkarte werden die CPU/GPU- und Speichernutzung der Apps sowie wichtige App-Ereignisse wie Service Fails, Neustarts, Upgrades und sogar benutzerdefinierte Kennzahlen angezeigt, die aus der App protokolliert werden. All das erleichtert das Aufspüren von Performance-Problemen und die Fehlerbehebung.  

Kunden, die Snowflake Native Apps von Anbietern wie Amdocs, Neo4J und NuSummit für eine bestmögliche Aktion oder Betrugserkennung nutzen, können das Modell der Applikation jetzt sicher mit ihren eigenen Daten trainieren. Indem der Code und die KI zu den Daten gebracht werden, verbleiben die Daten in der Snowflake-Instanz des Kunden, was das Risiko einer Sicherheitsverletzung reduziert und die Prognosegenauigkeit verbessert.

Mit der Einführung eines Compliance Badging erleichtert Snowflake Anwender:innen außerdem das schnelle Identifizieren von Snowflake Native Apps, die bestimmte Compliance-Anforderungen erfüllen. Wir haben unsere cloudübergreifende Zuverlässigkeit erweitert, da die Snowflake Native App Framework-Integration mit Snowpark Container Services jetzt in Public Preview auf der Google Cloud Platform verfügbar ist. Unser Support für die größten Cloud-Plattform-Anbieter hilft Kunden, das Risiko regionaler Ausfälle bei der Nutzung von Drittanbieter-Apps und Datenprodukten zu reduzieren: Dank der Failover-Funktionen von Snowflake können die Anwendungen weiterarbeiten und gleichzeitig das Risiko von Ausfallzeiten minimieren. 

Demokratisierung des Datenzugriffs ohne Beeinträchtigung des Datenschutzes

Die Bereitstellung von Daten für mehr Menschen – unter Wahrung des Datenschutzes – ist ein wertvolles Werkzeug, um den Fortschritt zu fördern und Innovationen anzustoßen. Snowflake hat sich zum Ziel gesetzt, die Zusammenarbeit innerhalb von und zwischen Unternehmen nahtlos und einfach zu gestalten, indem es Mitarbeitenden hilft, die benötigten Datenressourcen zu finden, zu nutzen und gemeinsam zu nutzen, ohne dabei mehrere Reifen durchspringen zu müssen.

Snowflake Data Clean Rooms sind zu einem unverzichtbaren Werkzeug geworden, um Daten von mehreren Partnern sicher zusammenzuführen, um die Zusammenarbeit zu fördern, geistiges Eigentum zu schützen und Assets zu schützen. Insbesondere die Werbebranche hat sich diese kollaborativen Räume zunutze gemacht, doch die Messung der Werbung ist nach wie vor fragmentiert, insbesondere mit dem Aufkommen von Streaming-Medien. Werbetreibende und Publisher haben mit dem Tracking und der Attribution über mehrere Plattformen hinweg zu kämpfen und sind mit eingeschränkten Einblicken in die Kampagnen-Performance konfrontiert.

Um diese Herausforderungen zu meistern, treibt Snowflake kontinuierlich Innovationen im Bereich der Data Clean Rooms voran, indem es eine einheitliche, auf den Datenschutz zugeschnittene Kollaborationsumgebung für die Messung von Werbung ermöglicht. Diese Orchestrierungsfunktion lässt sich in Snowflake Data Clean Rooms integrieren, um Medienverlage, Werbetreibende und Messpartner in einer neutralen, flexiblen Umgebung miteinander zu verbinden, in der sie Daten sicher teilen und individuelle Messungen durchführen können. 

Durch den Verzicht auf starre, einheitliche Lösungen gibt dieser Ansatz den Teilnehmenden die Flexibilität, Werbeprotokolle zu verwalten, benutzerdefinierte Messlogik zu definieren und einheitliche Echtzeiteinblicke zu gewinnen. So können die Teilnehmenden skalierbare, datenschutzkonforme Anzeigenmessungen durchführen und Kampagnen präzise optimieren.

Snowflake Horizon Catalog macht es für Kunden außerdem einfacher denn je, aus sensiblen Daten einen Nutzen zu ziehen. Der erste Schritt ist die Entdeckung, die wir durch Verbesserungen von Horizon Universal Search optimiert haben, die den Suchprozess nach den gewünschten Daten, Apps und KI-Produkten beschleunigen und vereinfachen. Und in Kürze wird Horizon Discovery auch Daten von Drittanbietern umfassen, um externe Assets zu finden und zu erkunden, ohne die Plattform von Snowflake zu verlassen.

Gleichzeitig können Data Governors mit der Einführung eines Request for Access Workflows im Snowflake Internal Marketplace nun auch sensible Daten sicher erkennen. Datenteams, die nicht über die nötigen Berechtigungen verfügen, können sich einfach das benutzerdefinierte Profil eines Datenprodukts ansehen und Zugriff beantragen. Das fördert nicht nur die effiziente unternehmensübergreifende Nutzung von Daten-Assets, sondern erleichtert auch die datengestützte Zusammenarbeit.

Und mit der allgemeinen Verfügbarkeit von Egress Cost Optimizer macht Snowflake das globale Data Sharing effizienter und kostengünstiger. Diese Funktion hilft Datenanbietern, die Verfügbarkeit ihrer Daten weltweit zu erhöhen, Betriebskosten zu senken und mehr Kontrolle über die Kosten für das regionsübergreifende Data Sharing zu erlangen, da sie Initiativen über Unternehmen und Ökosysteme hinweg skalieren.

Nächste Schritte

Möchten Sie mehr über diese Snowflake-Erweiterungen erfahren und erfahren, wie Sie Apps schneller entwickeln und bereitstellen, sich mit externen Ressourcen verbinden und Ihre Snowflake-Funktionen erweitern können? Starten Sie hier:

• Sehen Sie sich diese Snowflake Summit 2025 Sessions an: Erfahren Sie alles, was Sie über die Verbindung Ihres Unternehmens mit Zero-Copy Data Sharing wissen müssen.

• Sehen Sie sich unsere Data-Mesh-Demo an: Erfahren Sie, wie Sie Datenprodukte in Snowflake entwickeln und kontrollieren.

• Seien Sie beim Snowflake Native App Bootcamp dabei: Erfahren Sie in diesem umfassenden 120-minütigen Bootcamp, wie Sie Apps entwickeln, vermarkten, monetarisieren und an Kunden in der gesamten AI Data Cloud vertreiben können.

   

Zukunftsgerichtete Aussagen

Dieser Artikel enthält zukunftsgerichtete Aussagen, unter anderem über künftige Produktangebote. Diese Aussagen stellen keine Garantie dar, dass diese Angebote wirklich bereitgestellt werden. Die tatsächlichen Ergebnisse und Angebote können abweichen und unterliegen bekannten und unbekannten Risiken und Unsicherheiten. Weitere Informationen finden Sie in unserem jüngsten 10-Q-Formular.