Sievert SE – Datenbasis statt Datensilos
Datensilos und sinkendes Vertrauen in die Kennzahlen prägten die Lage bei Sievert SE. cimt baute mit Talend, Snowflake und Power BI ein Cloud Data Warehouse für Controlling und Vertrieb auf.
Cloud Data Warehouse
Snowflake Beratung für Ihr Cloud Data WarehouseArchitektur, Datenintegration und Betrieb
Mit unserer Snowflake Beratung bauen Sie eine skalierbare Datenplattform in der Cloud auf: Wir planen die Architektur, integrieren SAP und weitere Quellen, modellieren Ihre Daten und sorgen für einen sicheren, wirtschaftlichen Betrieb.
Select Partner
offizieller Snowflake-Partner
Data Vault 2.0
Nachvollziehbare Datenmodelle
SAP & Qlik Talend
Datenintegration aus einer Hand
ISO 27001
zertifizierte Informationssicherheit
Warum Snowflake
Eine Datenplattform statt vieler Insellösungen
Snowflake trennt Speicher und Rechenleistung und skaliert beides unabhängig – Sie zahlen nur, was Sie tatsächlich nutzen. Data Warehouse, Data Lake und Data Sharing laufen auf einer gemeinsamen Plattform, ohne eigene Infrastruktur.
Entscheidend für den Erfolg ist aber nicht die Plattform allein, sondern wie die Daten hineinkommen und wie sie modelliert werden. Als Snowflake Select Partner verbinden wir in unserer Snowflake Beratung beides: saubere Datenintegration – etwa mit Qlik Talend – und nachvollziehbare Modelle wie Data Vault 2.0.
Einsatzszenarien
Wofür Unternehmen unsere Snowflake Beratung nutzen
SAP-Daten in die Cloud
Daten aus SAP S/4HANA, SAP BW und weiteren Systemen strukturiert nach Snowflake bringen – inkrementell und nachvollziehbar.
Automatisierte Datenintegration
Ladestrecken mit Qlik Talend und Snowflake-Bordmitteln wie Snowpipe, Streams und Tasks automatisieren – bis hin zu Change Data Capture.
Data Vault Modellierung
Historisierte, prüfbare Datenmodelle mit Data Vault 2.0 – als belastbare Grundlage für Reporting und Analytics.
DWH-Migration
Bestehende On-Premises-DWH oder SAP BW schrittweise nach Snowflake überführen – mit klarem Migrationspfad.
Governance und Sicherheit
Rollenbasierte Zugriffe, Row Access Policies und Tagging – damit sensible Daten geschützt und Anforderungen erfüllt sind.
Analytics und KI
Daten in Snowflake für Analytics und KI nutzbar machen – etwa mit Snowflake Cortex oder angebundenen BI-Werkzeugen wie Qlik.
Plattformwahl
Snowflake oder Databricks?
Beide Plattformen sind stark – aber für unterschiedliche Schwerpunkte. Wir beraten herstellerunabhängig und wählen mit Ihnen, was zu Ihren Anforderungen, Ihrem Team und Ihrem Budget passt.
Snowflake
Stark als zentrales Data Warehouse mit SQL im Mittelpunkt – wenig Betriebsaufwand, klare Kostensteuerung, einfaches Data Sharing.
Databricks
Stark bei Data Engineering, Machine Learning und Lakehouse-Architekturen – mit mehr Gestaltungsspielraum und mehr Verantwortung im Team.
Unsere Rolle
Wir bewerten Anforderungen, Kosten und Betriebsmodell und planen eine Architektur, die zu Ihrer Datenstrategie passt – unabhängig vom Hersteller.
Referenzen
Datenplattformen aus der Praxis
Veolia Umweltservice GmbH – Aufbau eines Cloud-DWH
Die Veolia Umweltservice GmbH stieß mit ETL-Jobs im Cloud-DWH an Performance-Grenzen. cimt stellte auf einen ELT-Ansatz um, entwickelte eine Talend-Komponente für schemalosen CSV-Import und richtete ein Monitoring ein.
porta holding – Integration von strukturierten und semi-strukturierten Stammdaten
Für die Multibrand Storefront von porta baute cimt im Green-Field-Projekt eine Talend-Integrationsplattform auf, die Produktdaten aus dem PIM mit kurzen Latenzzeiten liefert, und schulte die Entwickler.
FAQ
Häufige Fragen zur Snowflake Beratung
Was umfasst eine Snowflake Beratung?
Eine Snowflake Beratung begleitet Sie von der Architektur über die Datenintegration und Modellierung bis zum Betrieb. Ziel ist eine Datenplattform, die verlässliche Daten liefert und deren Kosten planbar bleiben.
Snowflake oder Databricks – was passt besser?
Snowflake eignet sich besonders als zentrales Data Warehouse mit SQL im Mittelpunkt und geringem Betriebsaufwand. Databricks spielt seine Stärken bei Data Engineering, Machine Learning und Lakehouse-Architekturen aus. Wir bewerten beide Optionen herstellerunabhängig für Ihren Anwendungsfall – mehr dazu in unserem Fachartikel.
Wie kommen SAP-Daten nach Snowflake?
SAP-Daten lassen sich über Integrationswerkzeuge wie Qlik Talend strukturiert und inkrementell nach Snowflake laden. Wichtig sind dabei ein sauberes Datenmodell und die Abstimmung mit Ihrer SAP-Landschaft.
Welche Rolle spielt die Datenintegration?
Snowflake speichert und verarbeitet Daten, die Integration der Quellsysteme ist eine eigene Aufgabe. Als Qlik Elite Partner setzen wir dafür häufig Qlik Talend ein – ergänzt um Snowflake-Bordmittel wie Snowpipe, Streams und Tasks. Mehr zu unserer Datenintegration.
Wie lassen sich die Kosten von Snowflake steuern?
Snowflake rechnet nutzungsbasiert ab. Die Kosten lassen sich gut steuern – etwa über passende Warehouse-Größen, automatisches Pausieren und ein laufendes Kosten-Monitoring. Das planen wir von Anfang an mit ein.
Wie startet eine Snowflake Beratung mit cimt?
Am besten mit einem konkreten Anwendungsfall, etwa einer Datenquelle oder einem Reporting, das heute zu langsam oder zu aufwändig ist. In einem Erstgespräch klären wir Quellen, Ziele und das passende Vorgehen.
Kontakt
Sprechen Sie mit uns über Ihre Datenplattform
Sie planen ein Cloud Data Warehouse, wollen SAP-Daten nach Snowflake bringen oder eine bestehende Umgebung prüfen lassen? Wir melden uns zeitnah für ein unverbindliches Erstgespräch.
Ansprechpartner
Ihr Ansprechpartner
Michael Schwarz
Head of Business Enablement & Customer Relations
Hinweis: Dieser Text wurde mit KI-Unterstützung erstellt oder überarbeitet.