Snowflake ist die Warehouse-Alternative, wenn die Cloud-Strategie über die Technik entscheidet. Multi-Cloud, EU-Region, dbt-nativ. Bei uns die bewusste Wahl, nicht der Default. Der heißt BigQuery.
Was ist Snowflake?
Snowflake ist ein Cloud Data Warehouse, das Compute und Storage elastisch trennt. Heißt: Rechenleistung skaliert unabhängig vom Speicher, und mehrere Workloads laufen ohne gegenseitige Bremse. Der Unterschied zu BigQuery liegt weniger in der Leistung als in der Strategie: Snowflake läuft auf AWS, Azure oder GCP, BigQuery lebt im Google-Ökosystem.
Für ein DACH-Setup heißt das: Snowflake ist die richtige Wahl, wenn Ihre Cloud-Landschaft schon woanders steht oder Multi-Cloud Pflicht ist. Sonst ist BigQuery meist der pragmatischere Weg.
Wann Snowflake passt, und wann nicht
Sinnvoll, wenn:
- eine Multi-Cloud-Strategie oder eine bestehende AWS- oder Azure-Landschaft zählt
- konzernweite Governance ein eigenes Warehouse verlangt
- Daten aus mehreren Domains zusammenlaufen, nicht nur Marketing
- elastische Skalierung über viele Workloads gefragt ist
Eher nicht, wenn:
- es ein reines Marketing-Setup im Google-Umfeld ist
- BigQuery mit GA4-Nähe schon der natürliche Weg ist
- das Budget bei wachsenden Credits knapp wird
Snowflake vs. BigQuery
| Kriterium | BigQuery | Snowflake |
|---|---|---|
| Cloud | GCP | AWS, Azure, GCP |
| GA4-Nähe | nativ | über Pipelines |
| EU-Region | ja | ja |
| Preismodell | on-demand oder Editions | Credits |
| dbt | nativ | nativ |
| Bester Fit | Google-Umfeld | Multi-Cloud, Konzern |
Was Datascale mit Snowflake baut
Wir setzen das Warehouse auf und machen es nutzbar:
- Architektur und Account-Setup in der EU-Region
- Schema-Design, Staging- und Mart-Layer
- Transformationen mit dbt
- Anbindung von Quellen und Reverse-ETL über Hightouch
- Kostenkontrolle und Monitoring der Credits
Das ganze Bild steht im Marketing Data Lakehouse. Wir verkaufen Snowflake nicht als Statussymbol, sondern nur, wenn Ihre Cloud-Strategie es wirklich verlangt.
