SNOWFLAKE-ANWENDUNGSFALL

Fortschrittliche Analytics mit ERP-Daten in der Cloud

Sparen Sie Kosten, schaffen Sie mehr Transparenz bei den Ausgaben und bieten Sie Ihren Analytics-, KI- und ML-Ökosystemen mehr Flexibilität und Kapazität, indem Sie analytische Workloads von ERP-Systemen auf Snowflake verlagern.

Unternehmensweite Transparenz

Konsolidieren Sie Daten aus allen ERP-Quellen und schaffen Sie so die Grundlage für zukünftiges Geschäftswachstum. Ergänzen Sie interne Daten mit Daten von Branchenpartnern und aus dem Snowflake Marketplace.

Integration von OT- und IT-Daten zur Förderung intelligenter Fertigung

Integrieren Sie Unternehmensdaten (IT) mit Betriebsdaten (OT), um Initiativen für die intelligente Fertigung mithilfe von KI & ML in Snowpark zu ermöglichen.

Schnellere Wertschöpfung

Die Snowflake AI Data Cloud ist ein Managed Service mit echter elastischer Skalierbarkeit. Durch die Unterstützung mehrerer offener Programmiersprachen befähigt Snowflake mehr Menschen, mit Daten zu arbeiten.

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Siemens hatte einen der weltgrößten On-Premises SAP HANA Data Lakes. Dieser war schwer zu skalieren und hatte Probleme, eine Mischung aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu unterstützen. Wir haben diese Workloads mit Snowflake von der On-Premises-Infrastruktur in die Cloud migriert und nutzen die zusätzlichen Vorteile, um unsere Partner effektiver zu unterstützen. Snowflake konnte zudem unsere hohen Anforderungen an die Cybersicherheit erfüllen und die Betriebskosten optimieren.

Christian Meyer
Head of Data & AI Ops, Siemens AG
VIRTUELLE VERANSTALTUNG

Branchenexpert:innen bei Accelerate Manufacturing

Sehen Sie sich Sessions und Demos unserer Kunden und Partner an, die Anwendungsfälle in der Fertigung für Lieferkette, KI und intelligente Fertigung vorstellen.

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Nutzen Sie branchenführende „Powered by Snowflake“-Lösungen für Ihre Anforderungen in den Bereichen Betrugserkennung (Fraud Detection), KYC (Know Your Customer) und AML (Anti-Money Laundering).

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Finden und testen Sie auf dem Snowflake Marketplace alternative Daten, einschließlich demografischer Daten, Verbraucherdaten und KYC- oder AML-Daten.

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