Snowflake ist der Enterprise Data Warehouse-Standard für Marken, die über Shopify Analytics und Google Sheets hinausgewachsen sind. Wir entwerfen und bauen Snowflake-Umgebungen, die die Daten aller Tools in Ihrem Stack vereinheitlichen und Ihrem Team so eine einzige Informationsquelle für Umsatz, Marketing, Betrieb und Kundenanalysen bieten.
Snowflake ist die richtige Wahl, wenn Sie Daten von mehreren Plattformen (Shopify + Klaviyo + Meta + Google + 3PL) zur Analyse zusammenführen müssen, wenn Ihr Datenvolumen die Verarbeitung von Google Sheets oder grundlegenden BI-Tools übersteigt oder wenn Sie Analysten und Datenwissenschaftler benötigen, die mit einer einzigen zuverlässigen Datenquelle arbeiten. Die meisten Marken, die diesen Übergang vollziehen, erwirtschaften einen Jahresumsatz von über 5 Mio. £.
Beide sind ausgezeichnet. Snowflake bietet eine einfachere Verwaltung, bessere Funktionen zur Datenfreigabe und eine konsistentere Leistungsskalierung. BigQuery ist eng in das Google-Ökosystem integriert und bietet wettbewerbsfähige Preise für unregelmäßige Arbeitslasten. Wir empfehlen Snowflake für Marken, die einen breiteren, nicht-Google-Analyse-Stack verwenden, und BigQuery für Marken, die stark in Google Cloud und Looker Studio investieren.
Wir verwenden eine Kombination aus verwalteten Konnektoren (Fivetran für Shopify, Klaviyo, Meta, Google Ads, TikTok) und benutzerdefinierter Python-Aufnahme für Plattformen ohne native Konnektoren. Alle Daten landen in rohen Staging-Tabellen und werden durch DBT-Modelle in saubere, analysebereite Tabellen umgewandelt.
dbt (Data Build Tool) ist der Analytics-Engineering-Standard zur Umwandlung von Rohdaten in Ihrem Lager in saubere, dokumentierte und getestete Modelle. Es bringt Best Practices für die Softwareentwicklung – Versionskontrolle, Tests, Dokumentation – in SQL-Transformationen ein. Wir verwenden dbt, um Datenmodelle auf Basis von Snowflake zu erstellen, denen Analysten vertrauen und auf die sie sich selbst verlassen können.
Eine Standardimplementierung – Kontoeinrichtung, Kerndatenpipelines für 5–10 Quellen, DBT-Modelle und BI-Tool-Verbindung – dauert normalerweise 6–10 Wochen. Komplexe Umgebungen mit mehr als 20 Datenquellen, benutzerdefinierten Transformationen und Sicherheitsanforderungen des Unternehmens dauern 12–16 Wochen.
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