DWH-Architekturen mit Snowflake

Worum geht es?

Legacy-Data-Warehouses stoßen an Grenzen, die sich mit wachsenden Datenmengen und AI-Anforderungen immer deutlicher zeigen. Neue Hardware erfordert lange Vorlaufzeiten und hohe Budgets, Experimente sind teuer und riskant, und moderne AI-Anwendungen benötigen zusätzliche Infrastruktur und Spezialwissen. Eine moderne Cloud-Datenplattform löst diese Probleme strukturell.

In diesem Webinar zeigen wir Dir anhand einer Live-Demo auf Snowflake, wie deklarative Pipelines die Komplexität klassischer ETL-Stacks deutlich reduzieren. Du siehst außerdem, wie AI direkt auf strukturierten Daten arbeitet, wenn der fachliche Kontext sauber im Semantic Layer abgebildet ist: von der Geschäftsfrage in natürlicher Sprache bis zur fertigen Visualisierung.

Das nimmst Du mit vom DWH-Architekturen mit Snowflake Webinar

• Du kannst Cloud DWH, Lakehouse und End-to-End-Plattformen besser einordnen und verstehst, warum Unternehmen On-Prem-Systeme ablösen.
• Du siehst live, wie Dynamic Tables als deklarative Pipelines klassische ETL-Stacks ersetzen: eine SQL-Definition pro Tabelle, kein Scheduling, kein Airflow.
• Du verstehst, wie ein Semantic Layer AI von der Geschäftsfrage zur Visualisierung führt und was fachlich korrekte Antworten voraussetzt.
• Du erlebst das Setup direkt auf der Snowflake-Plattform und kannst die Ansätze auf eigene Anforderungen übertragen.

Zielgruppe und Vorkenntnisse

Das Webinar richtet sich an Data Engineers, BI-Spezialist:innen, Datenarchitekt:innen und IT-Entscheider:innen, die ein Legacy-DWH betreiben und eine Cloud-Migration evaluieren oder planen.

SQL-Grundlagen sind hilfreich, aber nicht zwingend. Wer Begriffe wie ETL, Data Warehouse und Datenmodell einordnen kann, folgt dem Webinar problemlos.

Trainingsinhalte

Warum On-Prem-DWH an Grenzen stößt (ca. 10 Min.)

Strukturelle Einschränkungen klassischer Systeme: Skalierbarkeit, Experimentierkosten und AI-Integration. Einordnung der drei Plattform-Kategorien am Markt: Cloud DWH, Lakehouse und End-to-End.

Deklarative Pipelines mit Dynamic Tables (ca. 20 Min.)

Live-Demo in Snowflake: Aufbau eines analytischen Layers aus Rohdaten und Einblick in die Arbeit mit Dynamic Tables als deklarativem Ansatz für Datenpipelines.

AI auf dem Datenlayer (ca. 20 Min.)

Wie ein Semantic Layer fachlichen Kontext für AI-gestützte Analysen bereitstellen kann. Anhand einer Live-Demo verfolgen wir den Weg von einer Geschäftsfrage in natürlicher Sprache bis zur Analyse und Visualisierung.

Q&A (ca. 10 Min.)

Zeit für offene Fragen zu Snowflake, DWH-Architekturen und den gezeigten Ansätzen.