Zwei Plattformen im Zentrum. Methoden, die zum Problem passen.
Wir arbeiten vor allem mit Snowflake und Microsoft Fabric. Welche Plattform passt, entscheiden Ihre vorhandenen Systeme, Ihr Team und Ihre Datenarten, nicht unsere Vorliebe.
Snowflake oder Microsoft Fabric?
Die häufigste Frage im Erstgespräch. Beide Plattformen tragen ein Data Warehouse und KI-Anwendungen; sie unterscheiden sich vor allem darin, wie sie in Ihre bestehende Landschaft passen.
| Kriterium | Snowflake | Microsoft Fabric |
|---|---|---|
| Ansatz | SnowflakeEigenständige Cloud-Datenplattform, betrieben auf AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud. | Microsoft FabricIntegrierte Analytics-Plattform als SaaS im Microsoft-Umfeld, mit OneLake als gemeinsamem Datenspeicher. |
| Bausteine | SnowflakeData Warehouse, Data Engineering und die KI-Funktionen von Snowflake Cortex, u. a. Cortex Search, Cortex Analyst und Agents. | Microsoft FabricData Factory, Data Engineering, Data Warehouse, Lakehouse, Real-Time Intelligence und Power BI in einer Umgebung. |
| Passt gut, wenn … | Snowflakeeine cloudunabhängige Plattform gewünscht ist oder SQL- und dbt-basiertes Engineering im Mittelpunkt steht. | Microsoft FabricMicrosoft 365, Azure und Power BI bereits gesetzt sind und die Werkzeuge in einer Umgebung zusammenkommen sollen. |
Es gibt keinen pauschalen Gewinner. Wir empfehlen die Plattform anhand Ihrer Lizenzen, Teamkompetenzen, Datenarten und des erwarteten Betriebsaufwands.
Herstellerangaben: Snowflake · Microsoft Learn
Methoden und Werkzeuge
Was die Begriffe bedeuten, und in welcher Leistung wir sie einsetzen.
- Data Vault
Modellierungsansatz für historisierte, nachvollziehbare Daten aus vielen Quellen. Keine Plattform, sondern eine Entscheidung für das Datenmodell.
Eingesetzt in Data Warehouse- dbt
Transformationen als versionierter, getesteter Code statt als manuelle Skripte. Macht Datenmodelle prüfbar und wartbar.
Eingesetzt in Data Warehouse- Data Lakehouse
Kombiniert die günstige Ablage eines Data Lake mit den Auswertungsmöglichkeiten eines Warehouse; sinnvoll bei vielen unstrukturierten Daten.
Eingesetzt in Data Warehouse- RAG
Retrieval-Augmented Generation: Ein Sprachmodell beantwortet Fragen aus Ihren eigenen Dokumenten und nennt die Quelle.
Eingesetzt in RAG-Lösungen- Snowflake Cortex
KI-Funktionen direkt auf den Daten in Snowflake, etwa Suche über Dokumente oder Fragen an strukturierte Daten.
Eingesetzt in RAG-Lösungen- KI-Agenten
Anwendungen, die eine Aufgabe in mehreren Schritten mit festgelegten Werkzeugen und Grenzen bearbeiten.
Eingesetzt in KI-Agenten
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