Im Zusammenhang mit dem Begriff Data Warehouse hat “Snowflake” zwei verschiedene Bedeutungen:
Snowflake-Schema:
Hierarchisch aufgebaute Datenmodellierungstechnik
(komplexer als das Star-Schema).
Snowflake Software:
Cloudbasierte Datenplattform zur Speicherung, Analyse und Nutzung von Daten. Dient der Entwicklung datengetriebener Anwendungen, unterstützt vielfältige Workloads im Bereich Künstliche Intelligenz.
Einführung zu Snowflake
Snowflake ist ein 2012 gegründetes Unternehmen, das sich seit seiner Gründung ganz auf cloudbasierte Datenplattformen spezialisiert hat. Die Gründer hatten von Anfang an das Ziel, ein Data Warehouse zu entwickeln, das hochskalierbar und einfach zu bedienen ist, ohne dabei von On-Premises-Hardware abhängig zu sein.
Snowflake setzt dabei konsequent auf eine Cloud-first-Architektur: Das bedeutet, dass sämtliche Komponenten – vom Speicher über die Rechenleistung (Compute) bis hin zu Sicherheitsmechanismen – in der Cloud betrieben werden.
Kern der Architektur ist, dass Speicher und Rechenleistung voneinander getrennt sind. Diese Trennung ermöglicht es, beide Ressourcen in den Cloud-Umgebungen der großen Anbieter unabhängig voneinander zu nutzen.
Damit zählt Snowflake heute zu den führenden Anbietern, wenn es um hochskalierbare, leistungsfähige und zugleich unkompliziert zu verwaltende Data-Warehouse-Lösungen geht.
Warum ist Snowflake als Data Warehouse relevant?
Snowflake löst viele der klassischen Herausforderungen von On-Premises-Lösungen, indem es eine hochskalierbare Infrastruktur in der Cloud bereitstellt. Unternehmen müssen sich nicht länger selbst um den Aufbau und Betrieb großer Serverlandschaften kümmern.
Stattdessen finden sie in Snowflake ein Data Warehouse, das mitwächst, bei Bedarf mehr Ressourcen zur Verfügung stellt und bei geringerer Last wieder herunterskaliert. Gleichzeitig setzt Snowflake auf ein durchdachtes Sicherheitskonzept, unterstützt unterschiedlichste Datenformate (z.B. JSON, Parquet) und ermöglicht eine relativ unkomplizierte Einbindung in bestehende Datenlandschaften.
Insbesondere die Trennung von Speicher und Rechenleistung führt zu einer enormen Effizienz: Wer nur kurzfristig hohe Leistung benötigt, zahlt auch nur in diesem Zeitraum mehr.
Nachteile (und Probleme) klassischer Data-Warehouses
Klassische, sprich selbst aufgebaute und betriebene Data Warehouses leiden unter denselben Problemen, die on-premises-Lösung für gewöhnlich mit sich bringen.
Hohe Anfangsinvestitionen
- Hardware: Für ein on-premises DWH benötigen Unternehmen oft sehr leistungsstarke und teure Hardware (Server, Storage, Netzwerk), die von Anfang an so groß dimensioniert werden muss, dass sie zukünftige Lastspitzen abfangen kann.
- Software-Lizenzen: Zusätzlich zu Hardwarekosten fallen oft beträchtliche Lizenzgebühren für Datenbank- und ETL-/ELT-Tools an.
- Infrastruktur und Personal: Man braucht eigenes oder zugekauftes Fachpersonal für Aufbau und Betrieb (IT-Architektur, Sicherheit, Netzwerk, Wartung etc.).
Eingeschränkte Skalierbarkeit
Ein klassisches DWH hat in der Regel nur skalierbare Kapazitäten, wenn man neue Hardware bereitstellt. Das kann Wochen bis Monate dauern und ist mit hohen Kosten und möglicher Downtime verbunden.
Außerdem können in Spitzenlastzeiten Engpässe auftreten, da die vorhandene Hardware nicht ohne Weiteres „mitwächst“.
Aufwendiges Management und Wartung
- Manuelle Routineaufgaben: Speicherverwaltung, Kapazitätsplanung, Backup-Strategien und Updates sind meist manuelle Prozesse und binden interne Ressourcen.
- Komplexe Upgrades: Datenbank-Upgrades oder Patches müssen im laufenden Betrieb sorgfältig geplant und ausgeführt werden. Das bringt potenzielle Risiken für Stabilität und Verfügbarkeit mit sich.
Ressourcenkonflikte
In klassischen Architekturen teilen sich ETL-Prozesse, Ad-hoc-Analysen und geplante Berichte die gleichen Ressourcen. Dadurch kann es bei gleichzeitiger Ausführung zu erheblichen Performanceeinbußen kommen.
Fehlende Flexibilität
On-premises Data Warehouses sind in ihrer Konfiguration oft „starr“. Änderungen an Datenmodellen, zusätzliche Anforderungen oder neue Datenquellen können zeit- und kostenintensiv sein.
Im Vergleich zur Cloud ist das schnelle Ausprobieren neuer Ansätze oder das kurzfristige Einbinden neuer Technologien oft nur eingeschränkt möglich. Schlussendlich ist man immer an die Leistungsfähigkeit gebunden, die die aktuell installierte Hardware bereitstellt.
Vorteile cloudbasierter Data-Warehouses
Am Beispiel von Snowflake als cloudbasierter Data Warehouse-Anbieter lassen sich die allgemeinen Vorteile cloudbasierter Systeme gut verdeutlichen:
Skalierung nach Bedarf (Elasticity)
Man kann Rechenressourcen (Compute) und Speicher in der Cloud weitgehend unabhängig voneinander hoch- oder herunterskalieren. Dadurch zahlt man nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen und vermeidet Überkapazitäten und damit verbundene Kosten. Andererseits lassen sich die Kapazitäten auch frei nach oben hin erweitern – ohne größere Investition und vor allem: reversibel.
Automatisierte Routineaufgaben
Viele Cloud-DWHs (inkl. Snowflake) nehmen dem Nutzer Aufgaben wie Hardwareverwaltung, Datenbank-Upgrades, Sicherheits-Patches, Backups und Verschlüsselung ab. Dies reduziert den administrativen Aufwand erheblich und minimiert das Risiko menschlicher Fehler.
Isolierte Ressourcen für ETL und Analysen
Snowflake bietet das Konzept mehrerer Data Warehouse-Cluster, sogenannte virtuelle Warehouses bei Snowflake, die unabhängig voneinander betrieben werden können.
So können ETL/ELT-Jobs und analytische Abfragen getrennt ausgeführt werden, ohne sich gegenseitig auszubremsen (kein Ressourcenkonflikt).
Stets aktuelle und historische Daten abrufbar
Dank Echtzeit-Integrationen können analytische Abfragen auf nahezu aktuellen Daten ausgeführt werden: “near real-time”. Auch die Abfrage und Nutzung von historischen Daten wird von Snowflake abgedeckt.
Hohe Verfügbarkeit und Sicherheit
Ein Cloud-Anbieter, in unserem Falle Snowflake, stellt die hochverfügbare Infrastruktur sowie Redundanz- und Failover-Konzepte. Die Verschlüsselung (sowohl in Ruhe als auch bei der Übertragung) sowie Compliance-Standards (z. B. GDPR, HIPAA) sind in der Regel inbegriffen oder optional buchbar.
Schnelle Implementierung und Time-to-Market
Mit Cloud-DWHs kann man schnell starten – oft ist es nur eine Frage weniger Klicks, bis die Infrastruktur bereitsteht. Der erhebliche Vorteil daraus lautet: Anstatt Zeit an den Aufbau der Infrastruktur zu verlieren, liegt der Fokus erheblich schneller auf der Datenintegration und -analyse. Sprich: Mit einem Cloudsystem kommt das Team viel schneller ins Handeln.
Pay-as-you-go-Kostenmodell
Bei der Nutzung von Cloud-Diensten zahlt man meist nur für tatsächlich genutzte Ressourcen. Das ist bei dynamischen Lasten, so wie sie sich zum Beispiel in saisonalen Schwankungen ausdrücken, deutlich kosteneffizienter als eine starre Hardwarevorhaltung. Diese müsste immer am Leistungsmaximum orientiert werden, um das Team selbst in Spitzenzeiten nicht zu bremsen.
Gerade für mittelständische Unternehmen kann sich die nutzungsbasierte Zahlung in vielen Fällen als kostengünstigere Lösung erweisen.
| Klassische (on-premises) Data Warehouses: | Cloudbasierte Data Warehouses: |
| ❌ hohe Anfangsinvestition
❌ begrenzte Skalierbarkeit ❌ hoher Wartungsaufwand ❌ Ressourcenkonflikte bei gleichzeitigen Prozessen |
✅ elastische Skalierung
✅ automatisiertes Management ✅ vereinfachte Datenintegration ✅ Abrechnung nach Verbrauch ✅ wenig Ressourcen-Konflikte |
Bimanu auf Basis von Snowflake
Die bimanu Cloud macht sich die Vorteile von Snowflake zunutze. Wir erweitern in unserem System die bereits hohe Leistungsfähigkeit des Data Warehouses um eine automatisierte Business Intelligence.
Mit dieser Kombination erreichen wir ein hohes Maß an Datenhygiene und -Verfügbarkeit, die direkt der Analyse in der BI zugutekommen. Anstatt also zwei unabhängige Systeme aufzubauen, erhalten unsere Kunden ein leistungsstarkes Gesamtwerk für ihre Daten und deren Analysen.
Gleichzeitig halten wir per Low-Code-Lösung die Zugänglichkeit unserer Plattform sehr hoch, sodass auch weniger technisch versierte Kollegen im Unternehmen Zugang zu den Analysemöglichkeiten erhalten.
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Snowflake Data Warehouse – Häufige Fragen und Antworten
Was ist der Unterschied zwischen einem klassischen und einem cloudbasierten Data Warehouse?
Ein klassisches Data Warehouse wird On-Premises betrieben, erfordert eigene Hardware, IT-Management sowie -Personal und manuelle Skalierung. Ein cloudbasiertes Data Warehouse läuft auf der Infrastruktur eines Cloud-Anbieters und bietet automatische Skalierung, flexible Abrechnung und geringeren Administrationsaufwand.
Was sind die Vorteile eines cloudbasierten Data Warehouses?
Cloudbasierte Data Warehouses bieten flexible Skalierung, automatisierte Wartung und Updates, integrierte Sicherheit, geringere Betriebskosten, schnelle Bereitstellung und verbesserte Performance für parallele Abfragen und Analysen.
Was ist Snowflake?
Snowflake ist eine cloudbasierte Datenplattform, die Data Warehousing, Datenanalyse und Datenfreigabe in einer skalierbaren, hochverfügbaren Umgebung ermöglicht.
Welche Vorteile bietet Snowflake gegenüber traditionellen Data Warehouses?
Snowflake trennt Rechenleistung und Speicher, skaliert automatisch, bietet hohe Performance für parallele Workloads, hat eine nutzungsbasierte Abrechnung und unterstützt semistrukturierte Daten wie JSON und Parquet.
Unterstützt Snowflake nur das Snowflake-Schema?
Nein, Snowflake (die Plattform) unterstützt verschiedene Datenmodellierungsmethoden, einschließlich Star-Schema, Snowflake-Schema und flache Tabellenstrukturen.
Kann man Snowflake mit BI-Tools verbinden?
Ja, Snowflake kann mit BI- und Analyse-Tools verbunden werden. Die bimanu Cloud bietet genau diese Verbindung als Gesamtlösung – ohne jeglichen Hardwareaufwand für unsere Kunden.
