Snowflake ist eine Cloud-basierte Datenplattform, die Unternehmen bei der Speicherung, Verwaltung und Analyse großer Datenmengen unterstützt und sich seit 2025 zusätzlich selbst als „AI Data Cloud Company“ positioniert. Daher laufen hier sowohl Data Warehousing, Data Engineering und native KI-Agenten wie Cortex AI oder Snowflake Intelligence in einer SaaS-Lösung zusammen.
Die Plattform ermöglicht es, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und komplexe Analysen durchzuführen. Außerdem läuft sie auf AWS, Microsoft Azure und Google Cloud und kostet ab 2,00 USD pro Compute-Credit in der Standard-Preisstufe. Für klassische SQL-Analysen und Datenverwaltung ist Snowflake stark, für anspruchsvolle Anwendungen des maschinellen Lernens lohnt sich meist zusätzlich ein Blick auf Databricks.
Alles was Sie über Snowflake wissen müssen finden Sie außerdem in unserem neusten YouTube Video:
In diesem Artikel erklären wir, was Snowflake ist, welche Vorteile es bietet, wie es funktioniert und vieles mehr.
Was ist Snowflake?
Snowflake wurde 2012 gegründet und ist eine vollständig verwaltete Software as a Service (SaaS). Der Name Snowflake entstand aus der gemeinsamen Leidenschaft der Gründer Benoit Dageville, Thierry Cruanes und Marcin Żukowski für den Skisport.
Snowflake bietet eine einzige Plattform für:
- Data Warehousing,
- Data Lakes,
- Data Engineering,
- Data Science,
- die Entwicklung von Datenanwendungen sowie
- die sichere Freigabe und Nutzung von Echtzeit- und gemeinsam genutzten Daten
- Agentische KI
Außerdem liefert die Cloud-basierte Datenplattform sofort einsatzbereite Funktionen, wie
- die Trennung von Speicher und Rechenleistung,
- on-the-fly skalierbare Rechenleistung,
- Datenfreigabe,
- Datenklonen und
- Unterstützung für Tools von Drittanbietern,
…um die anspruchsvollen Anforderungen wachsender Unternehmen zu erfüllen.
Sehen wir uns nun die Architektur von Snowflake an.
Woraus besteht die Snowflake-Plattform? (Architektur)
Die Architektur von Snowflake besteht aus drei Hauptkomponenten. Diese bilden die Grundlage der Multi-Cluster-Datenarchitektur für die Cloud-Datenplattform von Snowflake:
- Cloud-Services: Snowflake verwendet ANSI-SQL für Cloud-Dienste, die es den Nutzern ermöglichen, ihre Daten zu optimieren und ihre Infrastruktur zu verwalten. Snowflake sorgt für die Sicherheit und Verschlüsselung der gespeicherten Daten. Die Dienstleistungen umfassen Authentifizierung, Infrastrukturmanagement, Abfrageanalyse und -optimierung, Metadatenmanagement und Zugriffskontrolle.Das Unternehmen verfügt über robuste Data-Warehousing-Zertifizierungen wie PCI DSS und HIPAA. Mittlerweile kommen für den deutschen Mittelstand zusätzlich deutlich relevantere Nachweise hinzu. Dazu gehören eine gültige ISO/IEC 27001:2022-Zertifizierung (ausgestellt 28.04.2025), SOC 2 Type II sowie das C5-Testat des BSI (Snowflake Docs: C5-Zertifizierung).
- Rechenleistung/ Compute-Cluster: Die Rechenschicht von Snowflake besteht aus virtuellen Cloud Data Warehouses, die es ermöglichen, Daten durch Abfragen zu analysieren. Jedes virtuelle Snowflake-Warehouse ist ein unabhängiger Cluster und konkurriert weder um Rechenressourcen noch beeinträchtigt es die Leistung der anderen.
- Speicherebene: In einer Snowflake-Datenbank werden die hochgeladenen strukturierten und semistrukturierten Datensätze eines Unternehmens zur Verarbeitung und Analyse gespeichert. Snowflake verwaltet automatisch alle Teile des Datenspeicherprozesses, einschließlich Organisation, Struktur, Metadaten, Dateigröße, Komprimierung und Statistiken.
Ähnlich wie bei der Shared-Disk-Datenbank werden die Daten in einem einzigen Repository gespeichert, das von allen Rechenknoten aus zugänglich ist. Andererseits führt Snowflake Abfragen unter Verwendung von MPP (Massively Parallel Processing)-Rechenclustern durch, die mit Shared-Nothing-Architekturen insofern vergleichbar sind, als dass jeder Knoten eine Teilmenge des vollständigen Datensatzes lokal verwaltet.
Mit dieser Strategie werden die Leistungs- und Skalierungsvorteile der Shared-Nothing-Architektur mit der Einfachheit der Shared-Disk-Architektur kombiniert.
Neuerdings sind außerdem Snowpark Container Services allgemein verfügbar. Seit dem 4. August 2025 lassen sich auf AWS, Azure und Google Cloud beliebige in Containern, also isolierte, portable Softwareumgebungen, verpackte Anwendungen betreiben. Diese reichen von Bedienoberflächen bis zu Berechnungen großer Sprachmodelle (LLMs) mit Zugriff auf Grafikprozessoren (GPUs), direkt innerhalb der Snowflake-Sicherheitsgrenze. Snowflake senkte die Kosten für alle Instanztypen im Zuge der Verfügbarkeit um 50 Prozent.
Was sind die Vorteile von Snowflakes Architektur?
Wir haben die größten Vorteile von Snowflakes Architektur für Sie in einer Tabelle festgehalten:
| Skalierbarkeit | Die Skalierung eines virtuellen Lagers ist ohne Unterbrechung oder Beschädigung möglich |
| Keine Konkurrenz | Dank dedizierter Hardware ist kein Data Warehouse von einem anderen abhängig. |
| Auto-Wiederaufnahme | Wenn eine neue SQL-Abfrage ausgeführt werden muss, kann sie innerhalb von Millisekunden wieder aufgenommen werden. |
| Datenänderungen | Alle Datenänderungen werden aufgrund der gemeinsamen Datenspeicherung sofort an alle weitergegeben. |
| Auto-Suspend | Wenn in einem Data Warehouse keine Abfragen laufen, wird es automatisch angehalten. |
| Abrechnung nach Aufwand | Sie zahlen nur für die Rechenressourcen, die Sie als Rechenleistung nutzen, und der Speicher ist bei Snowflake entkoppelt. |
Wir haben Snowflake und seine Architektur kennengelernt, aber was sind die Nachteile der Verwendung von Snowflake? Lassen Sie uns in die verschiedenen Nachteile eintauchen!
Was sind die Nachteile von Snowflake?
- Kosten der Verarbeitung
- Hohe Kosten für die Verarbeitung umfangreicher ETL-Workloads
- Geringe Transparenz der Kostenaufschlüsselung – ETL, Ingress/Egress, und BI–> für die Datenaufnahme über Snowpipe seit Dezember 2025 durch einen vereinfachten Fixpreis verbessert
- Datenabhängigkeit
- Offene Tabellenformate wie Apache Iceberg sind über den Polaris Catalog verfügbar, proprietäre native Snowflake-Formate dominieren jedoch und schränken die Wahlfreiheit bei der Werkzeugauswahl ein
- Kostenpflichtige Verschiebung von Daten aus Snowflake zur Verwendung mit anderen Systemen (z.B. zu ML- oder BI-Tools)
- Duplizierter Speicher
- Hohe Kosten für Cloud-Speicher
- Keine „Single Source of Truth“
- Hohe Ingress/Egress-Computekosten
So bauen wir bei Datasolut Datenplattformen in der Verkehrsinfrastruktur auf.
Snowflake Cortex AI und Snowflake Intelligence
Snowflake hat seinen KI-Layer beim Summit 2025 fast komplett neu aufgebaut.
Cortex AISQL erweitert SQL um generative KI-Funktionen, sodass Analysten multimodale Daten, also Text, Bilder und Dokumente, direkt per SQL-Syntax verarbeiten können. Nach Anbieterangabe sinken Kosten für Filter- und Join-Operationen dadurch um bis zu 60 Prozent gegenüber klassischen Pipelines.
Snowflake Intelligence ist seit November 2025 als „Snowflake CoWork“ allgemein verfügbar und stellt eine konversationelle Oberfläche dar, mit der Fachanwender ohne SQL-Kenntnisse in natürlicher Sprache Fragen an strukturierte und unstrukturierte Unternehmensdaten stellen können. Nach Angaben des Snowflake-CEOs Sridhar Ramaswamy verzeichnete die Funktion die schnellste Adoptionsrate in der Firmengeschichte, da über 6.100 Accounts Snowflakes KI wöchentlich nutzten (Stand Q3 des Geschäftsjahres 2026).
Data Science Agent automatisiert die Schritte des Arbeitsablaufs für maschinelles Lernen, wie beispielsweise Datenvorbereitung, die Aufbereitung von Modell-Merkmalen (Feature Engineering) und Training per natürlicher Sprache. Cortex Search und Cortex Analyst liefern außerdem die Bausteine zum gezielten Wiederauffinden von Informationen (Retrieval) beziehungsweise zur automatischen Umwandlung natürlicher Sprache in SQL-Abfragen.
Angetrieben wird der KI-Layer über mehrere Partnerschaften. Seit Februar 2025 integriert Snowflake OpenAI-Modelle über Microsoft Azure OpenAI Service, im Dezember 2025 kam eine 200-Millionen-US-Dollar-Partnerschaft mit Anthropic hinzu, die Claude-Modelle für mehr als 12.600 Snowflake-Kunden verfügbar macht.
Wann Sie sich für Snowflake entscheiden sollten?
- Snowflakes Data Cloud verwendet eine einzige elastische Performance-Engine, die hohe Geschwindigkeit und Skalierbarkeit bietet. Sie unterstützt parallele Verarbeitung, von interaktiv bis Batch, dank der Multi-Cluster-Ressourcenisolierung.
- Mit der Unterstützung von SQL-Abfragen und dem Snowpark-Entwickler-Framework für Java- und Scala-Zugriff macht Snowflake es Anwendern aller Qualifikationsniveaus leicht, Daten zu nutzen.
- Snowpark unterstützt seit längerem auch die Programmiersprache Python, in der Praxis die meistgenutzte Sprache für Datenaufbereitung und Datenanalyse, sowie seit August 2025 mit Snowpark Container Services in Containern verpackte Anwendungen inklusive Zugriff auf GPUs.
- Unternehmen haben keine Zeit mehr für die manuelle Datenverwaltung und -pflege und bauen auf Automatisierung. Snowflake ermöglicht Unternehmen die Automatisierung von Datenmanagement, Sicherheit, Governance, Verfügbarkeit und Datenstabilität. Dies fördert die Skalierbarkeit, optimiert die Kosten, reduziert Ausfallzeiten und trägt zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz bei.
- Außerdem hebt Snowflake Datensilos und ETL mit nahtlosen, Cloud- und Regionen übergreifenden Verbindungen und Datenfreigaben auf. Jeder, der Zugriff auf gemeinsam genutzte, sichere Daten benötigt, kann eine einzige Kopie über die Datenwolke abrufen und sich darauf verlassen, dass die Governance- und Compliance-Richtlinien eingehalten werden.
- Darüber hinaus bietet der Snowflake Data Marketplace Daten von Drittanbietern an und ermöglicht es Ihnen, sich mit Snowflake-Kunden zu verbinden, um Workflows mit Datenservices und Anwendungen von Drittanbietern zu erweitern.
- Seit dem Summit 2025 erweitert der Marketplace dies um Cortex Knowledge Extensions, Wissensquellen wie Associated Press, USA TODAY oder Stack Overflow direkt für KI-Agenten, um das Teilen fachlicher Datenmodelle beziehungsweise Semantic Models sowie um erste eigenständig handelnde KI-Anwendungen, sogenannte Agentic Native Apps.
Die Vorteile von Snowflake sind nun klar, doch was kostet Sie die Verwendung der Cloud-Datenplattform?
Warum Lakehouses die Daten-Architektur der Zukunft sind
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Wie sieht das Kostenmodell von Snowflake aus?
Snowflake bietet ein flexibles Preismodell, bei dem Sie für die tatsächlich genutzte Rechenleistung und den Cloud-Speicher bezahlen. Für Snowflake-Accounts werden verschiedene Preisoptionen angeboten, darunter On-Demand-Preise pro Sekunde ohne langfristige Verpflichtungen oder im Voraus gekaufte Snowflake-Kapazitätsoptionen. Die Rechnernutzung wird sekundengenau abgerechnet, mit einem Minimum von 60 Sekunden. Das Unternehmen bietet eine kostenlose Testphase an.
| Edition | Preis pro Credit | Zusatzfunktionen |
| Standard | 2,00 USD | Elastisches Compute, automatische Verschlüsselung, Snowpark, Data Sharing, Time Travel |
| Enterprise | 3,00 USD | Zusätzlich mehrere parallele Rechencluster, granulare Kontrollen für Datenverwaltung und Datenschutz |
| Business Critical | 4,00 USD | Zusätzlich Tri-Secret Secure, private Konnektivität, Failover/Failback für Disaster Recovery, HIPAA-Support |
| Virtual Private Snowflake | Individuell | Alle Business-Critical-Funktionen, vollständig isolierte Umgebung |
Speicher wird separat abgerechnet mit 23,00 USD pro Terabyte und Monat im On-Demand-Modell (Snowflake Pricing-Seite).
Benötigen Sie Unterstützung?
Gerne helfen wir Ihnen bei den ersten Schritten zur eigenen Datenplattform oder begleiten Sie auf Ihrem Weg zur Data Driven Company.
Herkömmliche Data-Warehouse-Software baut auf bestehenden lokalen Datenbanken oder Software-Plattformen auf. Snowflake hingegen wurde von Grund auf für die Cloud entwickelt, um die Möglichkeiten der Massenspeicherung von Daten in der Cloud zu nutzen, je nach gewählter Plattform mit Microsoft Azure, Amazon S3 oder Google Cloud. Die zugrundeliegende Speicherebene bleibt dabei für Endanwender transparent.
Was unterscheidet Snowflake von Databricks?
Sowohl Snowflake als auch Databricks bieten eine Lösung, um die Massen an Daten im Unternehmen zu verwalten. Die beiden Cloud-Giganten Databricks und Snowflake haben sich auf die Lösung dieser Herausforderung spezialisiert und konkurrieren um den Platz der besten Datenspeicher-Architektur.
Historisch fokussierte sich Snowflake auf Speicherung und Verarbeitung von Daten über einen auf Data Warehouses basierenden „Data Ocean“, während Databricks mit einem um Delta Lake erweiterten Data Lake auf die Datenverarbeitung setzte. Stand 2026 haben sich beide Plattformen stark angenähert. Snowflake hat mit Cortex AI, Snowpark ML und Polaris Catalog umfassende KI- und Data-Lake-Funktionen aufgebaut, während Databricks mit Lakebase 2025 eine PostgreSQL-kompatible Datenbank für viele kleine, schnelle Transaktionen (OLTP) eingeführt hat. Wie weit diese Annäherung inzwischen reicht, zeigt der Gartner Magic Quadrant 2025 für Cloud Database Management Systems. Databricks wurde dort zum fünften Jahr in Folge als Leader eingeordnet, auch dank Lakebase, und Google Cloud zum sechsten Jahr in Folge.
| Dimension | Snowflake | Databricks |
| Governance | Snowflake Horizon Catalog | Unity Catalog |
| Native KI-Agenten | Snowflake Intelligence, Cortex AISQL | Eigene Agenten-Systeme auf Basis von Mosaic AI |
| Offene Tabellenformate | Apache Iceberg über Polaris Catalog | Delta Lake, ebenfalls mit Anbindung an Apache Iceberg |
| Operative Fähigkeiten (OLTP) | Snowflake Postgres/Unistore | Lakebase (PostgreSQL-kompatibel, seit 2025) |
| Zielgruppen-Schwerpunkt | Fachanwender, SQL-Analysten, Unternehmen mit hohem Anspruch an Datenverwaltung | Teams für Datenaufbereitung und maschinelles Lernen mit Python/Spark-Erfahrung |
Wir haben der Unterscheidung der beiden Cloud-Giganten einen ganzen Blogbeitrag gewidmet. Snowflake vs. Databricks: Was sind die Unterschiede?
Lohnt sich Snowflake für deutsche Unternehmen?
Mit der AWS European Sovereign Cloud und Snowflake als Launch-Partner (angekündigt 8. Juli 2025) steht erstmals eine Infrastrukturoption zur Verfügung, die volle EU-Datenresidenz kombiniert. Dazu kommt das C5-Testat des BSI, speziell relevant für deutsche Auftraggeber mit hohen Sicherheitsanforderungen.
Wie groß der Nachholbedarf deutscher Unternehmen insgesamt noch ist, zeigt eine aktuelle Bitkom-Studie. 41 Prozent der 605 befragten deutschen Unternehmen nutzen das Potenzial ihrer verfügbaren Daten „gar nicht“ oder „eher wenig“.
Expertentipp Laurenz Wuttke, CTO bei Datasolut: Ein häufiger Fehler, den wir bei unseren Kunden mit frühem Reifegrad im Umgang mit Daten beobachten ist, dass sie sich für eine Plattform entscheiden, ohne zu wissen, welche Anforderungen an Datenverwaltung und Regelkonformität wirklich verbindlich sind. Unsere Empfehlung lautet daher zuerst intern C5, ISO 27001 oder branchenspezifische Anforderungen zu klären, bevor Sie die Plattformwahl treffen.
Fazit
Snowflake ist eine moderne Cloud-basierte Datenplattform, die Unternehmen dabei unterstützt, große Datenmengen effizient zu verwalten und zu analysieren. Mit seiner einzigartigen Architektur ermöglicht Snowflake eine skalierbare und elastische Datenverarbeitung, die es Unternehmen ermöglicht, schnell auf ihre Daten zuzugreifen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Snowflake bietet zudem eine hohe Sicherheit und Datenschutzstandards, was es zu einer vertrauenswürdigen Lösung für Unternehmen macht.
Obwohl Snowflake viele Vorteile bietet, ist es wichtig zu beachten, dass die Implementierung und Nutzung von Snowflake eine gewisse Lernkurve erfordern kann. Dennoch ist Snowflake eine leistungsstarke Plattform, die Unternehmen dabei unterstützt, ihre Datenstrategie zu optimieren und datengetriebene Entscheidungen zu treffen.
FAQ – Die wichtigsten Fragen schnell beantwortet
Snowflake ist eine Cloud-basierte Datenplattform, die Unternehmen dabei hilft, große Mengen an Daten zu speichern, zu verwalten und zu analysieren. Sie bietet Skalierbarkeit, Flexibilität und hohe Leistungsfähigkeit. Mit Snowflake können Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen, in Echtzeit analysieren und von fortschrittlichen Sicherheitsfunktionen profitieren. Seit 2025 gehört außerdem ein eigener KI-Layer dazu. Mit Cortex AI und Snowflake Intelligence können Fachanwender ohne SQL-Kenntnisse Fragen in natürlicher Sprache an Unternehmensdaten stellen.
Snowflake bietet verschiedene Vorteile. Unter anderem:
1. Snowflake bietet eine skalierbare und flexible Datenplattform, die es Unternehmen ermöglicht, große Datenmengen effizient zu verwalten und zu analysieren.
2. Durch die Verwendung von Cloud-Computing-Technologien ermöglicht Snowflake eine einfache Skalierung der Dateninfrastruktur, ohne dass zusätzliche Hardware oder Software erforderlich ist.
3. Snowflake bietet auch eine hohe Datensicherheit und Datenschutz, da die Daten in der Cloud verschlüsselt und durch umfangreiche Sicherheitsmaßnahmen geschützt werden.
4. Seit 2025 ist zudem ein nativer KI-Layer hinzugekommen, der Fachanwendern konversationellen Zugriff auf Unternehmensdaten ermöglicht.
Snowflake ist eine vollständig verwaltete Cloud-Datenplattform, die ursprünglich für Data Warehousing und SQL-Analysen entwickelt wurde. Seit 2025 bietet sie jedoch mit Cortex AI, Snowflake Intelligence und dem Data Science Agent auch native KI- und Data-Science-Funktionen direkt in der Plattform.
Databricks ist eine auf Apache Spark basierende Unified-Analytics-Plattform mit Fokus auf Data Engineering und maschinellem Lernen, die 2025 mit Lakebase eine ProgresSQL-kompatible Datenbank für klassische Transaktionsverarbeitung ergänzt hat.
Snowflake berechnet die genutzte Rechenleistung nach Credits, mit Listenpreisen von 2,00 USD (Standard) bis 4,00 USD (Business Critical) pro Credit, sowie Speicher separat mit 23,00 USD pro Terabyte und Monat bei nutzungsabhängiger Abrechnung (On-Demand). Auch eine kostenlose Testphase ist verfügbar.
Snowflake erfüllt mit ISO 27001:2022, SOC 2 Type II und dem C5-Testat des BSI zentrale europäische Compliance-Anforderungen. Mit der AWS European Sovereign Cloud steht seit 2025 zusätzlich eine Option mit vollständiger EU-Datenresidenz zur Verfügung.
Cortex AI ist Snowflakes KI-Layer. Mit Cortex AISQL lassen sich generative KI-Funktionen direkt per SQL nutzen. Snowflake Intelligence ist die darauf aufbauende, seit November 2025 verfügbare Oberfläche für konversationelle Abfragen ohne SQL-Kenntnisse.
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