Webinar am 17. Februar
Snowflake & SAP: Unlock the Power of Your Data to Unleash Enterprise Ready AI
Produktkategorie
Seien Sie bereit für KI und erschließen Sie die Möglichkeiten der Zukunft mit einer führenden Analyse-Engine für unterschiedlichste Datentypen und Architekturen – und das bei erstklassiger Performance zu erstklassigen Preisen.
Anwendungsfälle
Migrationen
KI-gestützte BI
Lakehouse Analytics
Angewandte Analytics
Interaktive Analytics
Effektive Migration
Modernisieren Sie Daten auf einer einfachen, zuverlässigen und vernetzten Plattform. Dank automatisiertem Cluster-Management, integrierter Governance und Zero-ETL-Kollaboration sparen Sie Zeit und Geld.
Migrieren Sie auf intelligente Weise mit SnowConvert AI, um Kosten zu reduzieren und Risiken zu minimieren. SnowConvert AI ist kostenlos und ermöglicht Ihnen die Migration in Ihrem eigenen Tempo oder mit kompetenter Partnerunterstützung, sodass Sie die Migration schneller und mit weniger Fehlern durchführen können.
Im Dialog mit Ihren Daten
Verwandeln Sie unstrukturierte Daten in tiefere Business Intelligence. Anwender:innen auf allen Ebenen können Text, Bilder und Audiodateien mit einfachem, KI-gestütztem SQL abfragen.
INTEGRATION OFFENER DATEN
Verdoppeln Sie die Abfrageperformance von Apache Iceberg-Tabellen, indem Sie unsere führende Analyse-Engine auf offene Tabellenformate erweitern.
Erhalten Sie fortschrittliche Erkenntnisse wie Prognosen, Anomalieerkennung und Stimmungsanalyse über alle Datenquellen hinweg.
Von Daten zu Geschäftsergebnissen
Meistern Sie mühelos komplexe Herausforderungen mit nativen Geodaten- und Zeitreihenanalysen für präzisere Trendprognosen.
Erzielen Sie schneller Ergebnisse durch intelligente Abfrageoptimierungen, die die Kosten für die Ausführung umfangreicher, komplexer Abfragen senken.
Entwickeln Sie Anwendungen schneller und gewährleisten Sie langfristige Performance und Zuverlässigkeit durch saubereren Code.
Skalierbare Analysen in Sekundenschnelle
Vereinfachen Sie Ihre gesamte Datenstrategie, indem Sie transaktionale, analytische und Serving-Workloads auf einer einzigen Plattform konsolidieren.
Interaktive Analysen sind für Serving-Workloads optimiert und liefern jedem Endnutzenden Einblicke mit minimaler Latenz – ganz ohne Ressourcenkonflikte.
Stärken Sie agentenbasierte Workflows, die eine deutlich höhere Parallelität erfordern, mit konsistenter Performance in Sekundenschnelle, um die Markteinführung zu beschleunigen.
Vorteile
Einfach
Intelligent
Schnell
WHOOP verbessert KI/ML-Finanzprognosen bei gleichzeitiger Verbesserung der Kundenerfahrung
Mit Snowflake und Apache Iceberg konnten die WHOOP-Teams den Datenzugriff zentralisieren, gleichzeitig die Komplexität reduzieren, Kosten senken und kritische Prozesse wie Finanzprognosen und die Entwicklung von Features verbessern.
Ressourcen
Data Architect
Data Analyst
Anwendungsentwickler:innen
Erste Schritte
Snowflake für Analytics
Ihre wichtigsten Fragen zum Einstieg in Snowflake für Analytics, zur Performance-Optimierung und zum Einsatz von KI zur Verbesserung Ihrer Datenanalyse werden hier beantwortet.
Um mit Analytics in Snowflake zu starten, stehen Ihnen verschiedene Optionen zur Verfügung:
Melden Sie sich für einen kostenlosen Testzeitraum an: Snowflake bietet eine 30-tägige kostenlose Testphase mit kostenlosen Credits, um die Funktionen zu erkunden.
Entdecken Sie unsere Quickstart Guides: Snowflake bietet praktische Tutorials, die Sie durch die Einrichtung Ihrer Umgebung, das Laden von Daten und die Durchführung verschiedener analytischer Aufgaben führen – von einfachen Abfragen bis hin zu fortgeschritteneren Analytics.
Snowflake bietet zahlreiche KI-Funktionen zur Verbesserung Ihrer Analytics:
Snowflake Cortex: Nutzen Sie Snowflake Cortex für Aufgaben wie Textzusammenfassung, Stimmungsanalyse und das Abfragen von Daten in natürlicher Sprache. Mithilfe von Document AI können Sie auch Einblicke aus Dokumenten extrahieren und integrierte ML-Funktionen für Prognosen oder Anomalieerkennung nutzen.
Snowpark ML: Sie können benutzerdefinierte ML-Modelle mit Python direkt in Snowflake erstellen, trainieren und bereitstellen. So können Sie prädiktive Analytics (z. B. für Abwanderungsprognosen oder Bedarfsprognosen) erstellen und Ergebnisse nahtlos in Ihre analytischen Workflows integrieren.
Ja, Snowflake verarbeitet verschiedene Datentypen. Es unterstützt nativ sowohl strukturierte (einschließlich Apache Parquet) als auch semistrukturierte Daten (wie JSON, Avro, XML) und kann unstrukturierte Daten für umfassendere analytische Erkenntnisse speichern und integrieren.
Snowflake bietet Integrationen mit führenden BI-Tools wie Tableau, Power BI, Looker, Sigma und vielen anderen. Es bietet dedizierte Konnektoren (ODBC, JDBC, native Konnektoren), mit denen diese Tools Daten direkt in Snowflake abfragen können, sodass Anwender:innen interaktive Dashboards und Berichte effizient erstellen können.
Snowflake bietet eine umfangreiche Auswahl an SQL-Funktionen und -Erweiterungen für Analytics. Dazu gehören Fensterfunktionen, allgemeine Tabellenausdrücke, die Unterstützung komplexer Joins und spezifische Funktionen zur Verarbeitung semistrukturierter Daten, Geodatenanalysen und Zeitreihendaten. Dies macht es für jede Art von Datenanalyse leistungsstark.
Die Preise von Snowflake sind verbrauchsabhängig. Besuchen Sie unsere Snowflake-Preisübersicht für eine detaillierte Preisaufschlüsselung und die aktuelle Consumption Table.
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¶Performance-Verbesserungen von Snowflake basierend auf zentralen Analytics-Workloads in einem 2XL-Warehouse, gemessen am 3. Mai 2024 mit Standard Warehouse und am 2. Mai 2025 mit Gen2.
