Warum Snowflake-Consulting den Unterschied macht

Ein Snowflake-Account ist schnell angelegt, aber ebenso schnell falsch konfiguriert. In Projekten sehen wir regelmäßig unnötigen Credit-Verbrauch, zu spät gedachte Rollenmodelle und schlicht migrierte Datensilos. Unser Snowflake-Consulting verbindet Produkt-Know-how, Architekturverständnis und Erfahrung aus realen Transformationsprojekten zwischen erstem Proof of Concept und produktiver Datenplattform.

Unsere Snowflake-Leistungen

Als offizieller Snowflake-Partner verbinden wir Data-Plattform-Architektur, Cloud Engineering, Governance und AI-Readiness. Dadurch entsteht nicht nur eine funktionierende Plattform, sondern eine belastbare Grundlage für Reporting, Data Sharing, Copilot-Szenarien und künftige KI-Use-Cases.

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Part 1

Strategie & Architektur

Wir bewerten, wo Snowflake in Ihrer Zielarchitektur den größten Hebel hat: als AI Data Cloud, Reporting-Fundament oder Integrationsschicht zwischen ERP, CRM und Fachsystemen. Dazu gehören Zielbild, Multi-Cloud-Setup, Sicherheits- und Rollenmodell sowie die ehrliche Einordnung gegenüber Fabric, Databricks oder bestehenden DWH-Lösungen.

Part 2

Einführung, Migration & Microsoft-Integration

Von der ersten Umgebung bis zum produktiven Rollout begleiten wir Account-Setup, Warehouse-Design, ELT-Strecken, Datenmodellierung und die schrittweise Migration bestehender Data-Warehouse-Landschaften. Besonders stark sind wir dort, wo Snowflake auf Azure, Power BI, Fabric und Microsoft 365 Copilot trifft und Daten aus der Plattform direkt in operative Arbeitsabläufe fließen sollen.
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Unser Blueprint-Ansatz

Wir nutzen das Beste aus Snowflake und Databricks, um Ihre Datenarchitektur zukunftssicher zu skalieren. Durch die Vorbereitung der Gold-Schicht für RAG und die Anbindung via MCP sind Ihre Daten sofort bereit für autonome Agenten (Devin/Windsurf/Microsoft Agents). Dank automatisierter Ingestion und dbt-gestützter Transformation verkürzen wir den Weg vom Rohdatum zum wertschöpfenden Insight drastisch.

  • Die Bronze-Schicht: Revisionssichere Daten-Landephase

    In der ersten Stufe kopieren wir sämtliche Datenströme Ihrer Quellsysteme (ERP, CRM, Legacy) verlustfrei in die Data Cloud.

    Der Wertschöpfungs-Ansatz: Wir schaffen eine unveränderliche Historie Ihrer Unternehmensdaten. Dies garantiert volle Compliance und Revisionssicherheit, während die Data Cloud als stabiles Fundament dient, das Ihre operativen Systeme entlastet und Daten für die Ewigkeit sichert.

  • Die Silver-Schicht: Validierte Datenprodukte via dbt

    Mithilfe von dbt transformieren und harmonisieren wir die Rohdaten in der Cloud. Wir eliminieren Dubletten und bereinigen Silo-Informationen.

    Der Wertschöpfungs-Ansatz: Hier entsteht Ihre „Single Source of Truth“. Wir erstellen konsistente Datenmodelle, die als verlässliche Basis für unternehmensweites Reporting dienen. Keine widersprüchlichen Excel-Listen mehr – stattdessen validierte Datenprodukte, die fundierte Business-Entscheidungen in Echtzeit ermöglichen.

  • Die Gold-Schicht: Das AI-Ready Kraftwerk

    In der Gold-Schicht werden Daten final für maximale Performance veredelt. Diese Schicht ist der direkte Treibstoff für Ihre AI Factory.

    Der Wertschöpfungs-Ansatz: Wir bereiten Datenprodukte so auf, dass sie sofort konsumierbar sind – ob für klassisches High-End-Reporting oder als Wissensbasis (RAG) für KI-Anwendungen. Dabei sind Sie vollflexibel: Nutzen Sie die Daten nativ innerhalb der Snowflake AI Services oder binden Sie sie via MCP (Model Context Protocol) nahtlos an externe Frameworks wie das Microsoft Agent Framework an. So sichern Sie sich den entscheidenden Vorsprung durch automatisierte Workflows und intelligente Agenten.

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Part 3

Governance, Security & Kostenoptimierung

Rollen- und Berechtigungskonzepte, Datenklassifizierung, DSGVO-konforme Datenflüsse und Auditierbarkeit gehören für uns von Anfang an dazu. Gleichzeitig schaffen wir Transparenz im Credit-Modell mit Warehouse-Sizing, Auto-Suspend, Resource Monitors und sauberer Workload-Trennung, damit Snowflake nicht nur leistungsfähig, sondern auch wirtschaftlich bleibt.

Part 4

Von Reporting bis KI-Use-Case

Unternehmen nutzen Snowflake mit uns als performantes Fundament für Reporting und BI, zur Konsolidierung verteilter Datenquellen, für sicheres Data Sharing und als Ausgangspunkt für KI- und Analytics-Szenarien mit Snowpark, Cortex oder Copilot-Anbindungen. Der entscheidende Punkt: Die Plattform muss nicht nur Daten speichern, sondern fachlich nutzbar und operativ anschlussfähig werden.
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Der Consumption Layer

Hier verwandeln wir Ihre Datenprodukte in messbare Ergebnisse. Wir schaffen die Schnittstellen, über die Ihre Fachbereiche und Ihre KI-Systeme auf das Wissen des Unternehmens zugreifen – agnostisch, performant und sicher.

  • Klassische Insights: Visualisierung & Self-Service

    Wir bringen Ihre Daten dort hin, wo Entscheidungen getroffen werden.

  • BI-Integration

    Nahtlose Anbindung an Power BI oder Tableau für unternehmensweites, valides Reporting.

  • Native Apps

    Entwicklung von maßgeschneiderten Daten-Applikationen mit Streamlit, um komplexe Analysen in intuitive, interaktive Werkzeuge zu verwandeln.

  • Intelligent Insights: AI Agents & Chat-Schnittstellen

    Wir machen Ihre Daten für Sprachmodelle „lesbar“. Ihre Daten werden zur Wissensbasis für die nächste Generation der Automatisierung.

  • Agentic Frameworks

    Integration in das Microsoft Agentic Framework oder native KI-Lösungen in Snowflake. Wir entwickeln „Agent Skills“, mit denen KI-Agenten Ihre Daten nicht nur finden, sondern interpretieren und darauf basierend Aufgaben ausführen.

  • LLM-Agnostik

    Durch unsere saubere Gold-Struktur können führende LLMs (GPT-4, Claude, Llama) Ihre Daten konsistent verstehen.

  • MCP-Access (Model Context Protocol)

    Wir implementieren den MCP-Zugriff, der als standardisierte Brücke dient. So haben Ihre KI-Modelle sicheren Echtzeit-Zugriff auf den Kontext Ihrer Daten – die Voraussetzung für echte, halluzinationsfreie Business-Intelligence.

Der Consumption Layer: vom Datenfundament zur Nutzung

Snowflake entfaltet seinen Wert erst dann vollständig, wenn aus sauber integrierten Daten ein nutzbarer Consumption Layer für Reporting, Self-Service, Data Sharing und KI-Anwendungen wird.

Unser Reifepfad dafür:
  • Schritt 1

    Datenquellen konsolidieren

    ERP, CRM, Fachsysteme und externe Quellen werden in einer belastbaren Datenbasis zusammengeführt. So entsteht aus verteilten Datentöpfen Schritt für Schritt eine steuerbare Single Source of Truth.

  • Schritt 2

    Daten modellieren

    Rohdaten werden in belastbare Modelle überführt, damit Kennzahlen, Hierarchien und fachliche Zusammenhänge stabil und nachvollziehbar nutzbar werden.

  • Schritt 3

    Governance verankern

    Rollen, Berechtigungen, Klassifizierung und Auditierbarkeit werden direkt in die Plattform eingebaut, damit der spätere Consumption Layer kontrolliert nutzbar bleibt.

  • Schritt 4

    Consumption Layer definieren

    Wir strukturieren Datenmodelle so, dass Fachbereiche konsistente Kennzahlen, saubere Semantik und wiederverwendbare Datenprodukte erhalten. Genau hier wird aus einer Plattform ein wirklich nutzbarer Reporting- und Analyse-Layer.

  • Schritt 5

    BI & Self-Service aktivieren

    Power BI und Fachbereiche erhalten kontrollierten Zugriff auf genau die Daten, die sie brauchen. Das schafft schnellere Auswertungen und weniger manuelle Schleifen.

  • Schritt 6

    Data Sharing ausbauen

    Datenprodukte werden auch für Partner, Töchter oder weitere interne Einheiten nutzbar, ohne dass unnötige Kopien und neue Datensilos entstehen.

  • Schritt 7

    Copilot- und KI-Use-Cases anschließen

    Ist der Consumption Layer sauber aufgebaut, lassen sich Snowflake-Daten auch für Cortex-, Copilot- oder andere KI-Szenarien kontrolliert nutzbar machen. So wird aus dem Data Layer eine operative Grundlage für echte Geschäftsprozesse.

Ihre Benefits

Warum Unternehmen Snowflake mit eBiz als Partner aufbauen und weiterentwickeln.
Offizieller Snowflake-Partner

Direkter Zugang zu aktuellem Produkt-Know-how, Enablement und Partnerressourcen trifft bei uns auf Umsetzungserfahrung in Cloud, Data und AI. So bleibt die Beratung fachlich aktuell und operativ belastbar.

Microsoft- und Snowflake-Kompetenz

Viele Snowflake-Szenarien leben im Microsoft-Ökosystem. Wir verbinden Azure, Power BI, Fabric und Copilot mit Snowflake so, dass Daten nicht isoliert bleiben, sondern in echte Geschäftsprozesse wirken.

Governed AI statt Plattform-Silo

Wenn KI auf Snowflake-Daten zugreift, dann kontrolliert: mit Berechtigungen, Auditierbarkeit, klaren Datenflüssen und einem Betriebsmodell, das Sicherheit und Skalierung dauerhaft mitträgt.

Planbare Agilität & volle Transparenz

Dank unseres iterativen Ansatzes mit Figma-Visualisierung wissen Sie immer genau, was gebaut wird. Wir überführen Anforderungen in klare Epics und Dokumentationen – für eine Zusammenarbeit ohne „Blackbox“-Risiko.

Entlastung durch Managed Services (MSP)

Wir übernehmen den kompletten Betrieb, die Governance und die kontinuierliche Innovation Ihrer Plattform. Ihre IT kann sich auf das Kerngeschäft konzentrieren, während wir die Skalierbarkeit und Sicherheit (KRITIS/DSGVO) garantieren.

Boutique-Betreuung mit Enterprise-Power

Bei uns sind Sie keine Ticket-Nummer. Sie erhalten die persönliche Nähe und Flexibilität einer Boutique-Beratung, kombiniert mit der Umsetzungskraft aus Projekten für 7 von 40 DAX-Konzernen.

Unsere Partner & Technologien

 Wir arbeiten mit den führenden Technologien im Data & AI Ökosystem. 

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Der Consumption Layer: vom Datenfundament zur Nutzung

Snowflake entfaltet seinen Wert erst dann vollständig, wenn aus sauber integrierten Daten ein nutzbarer Consumption Layer für Reporting, Self-Service, Data Sharing und KI-Anwendungen wird.

Unser Reifepfad dafür:
  • Schritt 1

    Datenquellen konsolidieren

    ERP, CRM, Fachsysteme und externe Quellen werden in einer belastbaren Datenbasis zusammengeführt. So entsteht aus verteilten Datentöpfen Schritt für Schritt eine steuerbare Single Source of Truth.

  • Schritt 2

    Daten modellieren

    Rohdaten werden in belastbare Modelle überführt, damit Kennzahlen, Hierarchien und fachliche Zusammenhänge stabil und nachvollziehbar nutzbar werden.

  • Schritt 3

    Governance verankern

    Rollen, Berechtigungen, Klassifizierung und Auditierbarkeit werden direkt in die Plattform eingebaut, damit der spätere Consumption Layer kontrolliert nutzbar bleibt.

  • Schritt 4

    Consumption Layer definieren

    Wir strukturieren Datenmodelle so, dass Fachbereiche konsistente Kennzahlen, saubere Semantik und wiederverwendbare Datenprodukte erhalten. Genau hier wird aus einer Plattform ein wirklich nutzbarer Reporting- und Analyse-Layer.

  • Schritt 5

    BI & Self-Service aktivieren

    Power BI und Fachbereiche erhalten kontrollierten Zugriff auf genau die Daten, die sie brauchen. Das schafft schnellere Auswertungen und weniger manuelle Schleifen.

  • Schritt 6

    Data Sharing ausbauen

    Datenprodukte werden auch für Partner, Töchter oder weitere interne Einheiten nutzbar, ohne dass unnötige Kopien und neue Datensilos entstehen.

  • Schritt 7

    Copilot- und KI-Use-Cases anschließen

    Ist der Consumption Layer sauber aufgebaut, lassen sich Snowflake-Daten auch für Cortex-, Copilot- oder andere KI-Szenarien kontrolliert nutzbar machen. So wird aus dem Data Layer eine operative Grundlage für echte Geschäftsprozesse.

Unsere Experten und Expertinnen

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Ireen Raue
Head of Data & AI

ireen.raue@ebizcon.de

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Andreas Pohl
Geschäftsführer eBiz Consulting GmbH

andreas.pohl@ebizcon.de

Sprechen wir über Ihre Snowflake-Plattform

Im unverbindlichen Erstgespräch klären wir, wo Snowflake in Ihrer Datenlandschaft den größten Hebel hat und wie ein realistischer Weg dorthin aussieht.