„Die Datengrundlage, die wir mit Snowflake aufgebaut haben, ermöglicht uns eine schnelle Anpassung und gleichzeitig den Schutz der Kundendaten.“
John Saunders
VP of Product, Power Digital
Produktkategorie
Snowflake für Data Engineering
Konzentrieren Sie sich auf die Datenqualität statt auf die Optimierung der Infrastruktur. Nutzen Sie jetzt das volle Potenzial Ihrer Daten – von der Erfassung bis zu den Erkenntnissen – dank Data Engineering mit ZeroOps, grenzenloser Interoperabilität und KI auf Unternehmensniveau.
Anwendungsfälle
Von Rohdaten zu KI-fähigen Daten
Zuverlässige Datenbewegung
Schnellere Erstellung, Bereitstellung und Optimierung von Daten-Pipelines
- Optimieren Sie den gesamten Pipeline-Lebenszyklus und implementieren Sie schnell neue Data-Engineering-Praktiken – oder führen Sie bestehende Workflows zusammen.
- Demokratisieren Sie das Data Engineering mit den End-to-End-Workflows von Snowflake, die eine wachsende Anzahl nativer Funktionen und enge Integrationen mit offenen Standards und Data-Engineering-spezifischen Tools umfassen.
Zentrale Datenspeicherung in offenem Format
Aufbau oder nahtlose Integration Ihres Open Lakehouse
- Profitieren Sie von flexiblen Open-Source-Standards, um Ihr Open Lakehouse schneller zu erstellen und gleichzeitig die Zuverlässigkeit und Sicherheit der AI Data Cloud zu erhalten.
- Integrieren Sie nahtlos mit bestehenden Lakehouse-Architekturen oder erstellen Sie ein Open-Lakehouse-Format von Grund auf, um Datensilos aufzubrechen und schnelleren Nutzen zu erzielen.
Innovation mit KI
Erfolgreiche Umsetzung fortschrittlichster KI-Anwendungsfälle
- Greifen Sie auf eine Vielzahl von unstrukturierten und semistrukturierten Daten zu und verarbeiten Sie diese – mit einer offenen, flexiblen Architektur.
- Snowflake vereinfacht die Komplexität des Data Engineering entlang der gesamten Pipeline. Dadurch wird es überraschend einfach, GenAI-Applikationen zu erstellen, AI Agents mit Datenflüssen nahezu in Echtzeit zu versorgen und vieles mehr.
Verbindung mit jeder Quelle
Datenerfassung für KI und Interoperabilität
- Ermöglichen Sie nahtlose Datenerfassung. Verbinden Sie jede beliebige Datenquelle mit einer einzigen, einheitlichen Plattform, egal ob strukturiert, unstrukturiert, Batch oder Streaming.
- Unterstützen Sie Ihre KI-Initiativen mit bidirektionalen Datenflüssen nahezu in Echtzeit.
- Mit den offenen und erweiterbaren Lösungen von Snowflake können Sie sich an jede Datenarchitektur anpassen und Zuverlässigkeit und Governance auf Unternehmensniveau gewährleisten.
Entwicklererfahrung
Verwaltung der Bereitstellung Ihrer KI-Datengrundlage
- Mit Tools für die Entwicklerproduktivität wie nativen Entwicklungsumgebungen, Git-Integration sowie Observability Views und Alerts können Sie sich effizienter auf Ihre Arbeit konzentrieren.
- Mit DevOps in Snowflake können Sie den Softwareentwicklungszyklus für all Ihre Snowflake-Umgebungen optimieren und automatisieren.
Vorteile
Neue Standards setzen für Data Engineering
Data Engineering mit ZeroOps
Sichere Programmierung und Automatisierung von Pipelines
Halten Sie Daten-SLAs ein, automatisieren Sie sich wiederholende Aufgaben und liefern Sie Ergebnisse, die wirklich etwas bewirken. Indem Sie sich auf Ergebnisse statt auf Infrastruktur konzentrieren, können Sie dank nativer Data-Engineering-Funktionen und Integration mit offenen Standards – darunter Apache Spark™, Apache Iceberg™, Apache Nifi™, dbt, pandas und mehr – den betrieblichen Aufwand reduzieren.
Grenzenlose Interoperabilität
Geringere TCO, verbesserte Performance und reduzierte Anbieterbindung
Die End-to-End-Data-Engineering-Plattform von Snowflake ermöglicht grenzenlose Entwicklung. Die Plattform ist interoperabel mit Ihren bevorzugten Technologien – sowohl innerhalb als auch außerhalb der Plattform.
- Snowflake Openflow ist ein offener, erweiterbarer, verwalteter, multimodaler Datenintegrationsdienst, der kostenlose Datenbewegung zwischen Datenquellen und Zielen ermöglicht.
- Optimieren Sie Datentransformationsworkflows mit dbt Projects auf Snowflake.
- Bringen Sie mit Snowpark Ihren Code zu den Daten und beschleunigen Sie so die Entwicklung über verschiedene Programmiersprachen hinweg.
KI-Boost
Erfüllung des KI-Versprechens
Ermöglichen Sie es AI Agents zu kollaborieren, Kontext zu teilen und Entscheidungen zu treffen – alles in Maschinengeschwindigkeit – durch die Unterstützung strukturierter und unstrukturierter Datenformate in bidirektionalen Datenflüssen nahezu in Echtzeit.
Mit den unternehmensgerechten Funktionen von Snowflake, die plattformweit integriert sind, können Sie selbst Ihre anspruchsvollsten Geschäftslösungen mit einer agilen, effizienten und zuverlässigen Datenarchitektur erfolgreich umsetzen.
„Mit Snowflake haben wir weniger vorübergehende Ausfälle sowie mehr Transparenz. Wir verfügen nun über eine Plattform, die viel einfacher und kostengünstiger zu betreiben ist als Managed Spark.“
David Trumbell
Head of Data Engineering, CTC
- Erstmalig wird die Frist für die Datenverfügbarkeit täglich eingehalten
- 54 % Kosteneinsparung beim Umstieg von Managed Spark auf Snowflake
Ressourcen
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Erste Schritte
Gehen Sie den nächsten Schrittmit Snowflake
Starten Sie noch heuteIhre kostenfreie 30-tägige Testversion
- Nutzen Sie Ihre 400 $ kostenfreies Startguthaben
- Erhalten Sie sofort Zugriff auf die AI Data Cloud
- Setzen Sie Ihre wichtigsten Daten-Workloads erfolgreich um
Data Engineering
Häufig gestellte Fragen
Hier finden Sie Antworten auf die häufigsten Fragen zu den Data-Engineering-Funktionen von Snowflake, von der Pipeline-Erstellung bis hin zu KI-Assistenten
Unterstützt Snowflake die Erstellung von Daten-Pipelines?
Ja, Snowflake bietet umfassende Unterstützung für die Erstellung robuster und skalierbarer Daten-Pipelines, einschließlich effizienter Datenerfassung aus verschiedenen Quellen, Datentransformation und optimiertem Speicher. Snowflake bietet außerdem robuste Funktionen für Beobachtbarkeit und Governance, die gewährleisten, dass Ihre Pipelines zuverlässig, sicher und einfach zu verwalten sind.
Welche Open-Source-Standards unterstützt Snowflake?
Zu den wichtigsten Open-Source-Technologien und -Standards, die Snowflake unterstützt, gehört Apache Iceberg, ein beliebtes Open-Source-Tabellenformat für riesige analytische Datasets. Wir bieten auch eine starke Integration mit dbt für die Datentransformation, Unterstützung für Modin, um pandas-Workflows zu skalieren, und Integration mit Streamlit zur Entwicklung von Datenapplikationen. Snowflake lässt sich auch mit Tools wie Apache NiFi für die Datenerfassung integrieren.
Welche Speicherformate unterstützt Snowflake?
Snowflake bietet verschiedene Datenspeicherfunktionen, die eine breite Palette von Formaten unterstützen. Sie können strukturierte Daten (einschließlich Apache Parquet), semistrukturierte Daten (wie JSON, Avro, XML) und unstrukturierte Daten (wie Bilder, Videos, PDFs) auf einer einzigen Plattform speichern und analysieren.
Bietet Snowflake KI-Unterstützung in seinen Daten-Pipelines?
Ja, absolut. Mit Document AI können Sie beispielsweise wertvolle Einblicke aus Dokumenten gewinnen. Entwickler:innen bietet Snowflake Copilot Programmierunterstützung, um die Entwicklung von Daten-Pipelines und Applikationen zu optimieren. Mit Snowflake Cortex LLM erhalten Sie Zugang zu leistungsstarken KI-Funktionen, mit denen Sie Aufgaben wie Textvervollständigung, Klassifizierung, Extraktion, Parsing, Stimmungsanalyse, Zusammenfassung, Übersetzung und das Generieren von Einbettungen ausführen können. Weitere Details finden Sie in unserer Dokumentation zu Snowflake Cortex LLM Functions.
Was sind die Kosten für Data Engineering auf Snowflake?
Die beiden wichtigsten Kostenfaktoren sind Rechenressourcen und Speicher. Für Rechenressourcen verwendet Snowflake ein verbrauchsabhängiges Modell. Die Speicherkosten richten sich nach der Datenmenge (gemessen in Terabyte pro Monat), die in Snowflake gespeichert wird. Besuchen Sie unsere Snowflake-Preisübersicht für eine detaillierte Preisaufschlüsselung und die aktuelle Consumption Table.
