Traditionelle Data Warehouses können mit dem Bedarf nach Daten und Analysen nicht länger Schritt halten. Gleichzeitig weisen Big-Data-Lösungen Komplexitäten und Limitierungen auf, die den Anforderungen datenbasierter Unternehmen nicht gerecht werden. Snowflake bietet eine für die Cloud entwickelte Data-Warehouse-Lösung an, die sich am Performance-, Einfachheits- und Parallelitätsbedarf moderner Datenanalysen orientiert.
Studie
Eine Forrester Consulting Total Economic Impact™ (TEI)-Studie im Auftrag von Snowflake hat gezeigt, dass Kunden von Snowflake einen ROI von 604 %, einen Barwert von 5,97 Millionen Dollar sowie eine Amortisationszeit von weniger als drei Monaten erzielen können.
Fallstudie
Erfahren Sie, warum sich PDX zur Unterstützung seines Analyseservice für Apotheken für Snowflake entschied.
Fallstudie
Erfahren Sie, wie es CapSpecialty gelungen ist, Analysen mit Snowflake um das bis zu 200-Fache zu beschleunigen.
We went from using 14 technologies to a stack of four powerhouses — AWS, Snowflake, Fivetran and MicroStrategy – all managed by a single person.
– Joseph Bates, Head of Analytics, ShareThrough
We feel very confident that whatever we run into, we’ll scale Snowflake to meet the performance requirements of our pharmacy customers.
– John Foss, Director of Business Intelligence at PDX
Snowflake has rid Chime of the restriction of a rigid data modeling world, allowing for a much faster pace of business and far greater efficiencies for our small technology team.
– Ethan Erchinger, Director of Operations at Chime
We are an early adopter of Virtual Private Snowflake because it gives us the ability to process data at lightning fast speed and deliver automated, intelligent solutions to our customers in real time.
– Linda Apsley, Vice President of Data Engineering, Capital One
Snowflake macht es einfach, mit der Einrichtung von Datenanalysen und Anwendungen zu beginnen, die Ihr Unternehmen benötigt. Melden Sie sich noch heute für Snowflake an, um die Vorteile eines für die Cloud entwickelten Data Warehouse zu nutzen und die Probleme traditioneller Data-Warehousing- und Big-Data-Lösungen hinter sich zu lassen.
