Near-Zero Admi­nis­tra­tion - Snow­flake über­nimmt das Infra­struk­tur­ma­nage­ment auto­ma­tisch – von Ska­lie­rung über Per­for­mance-Tuning bis hin zur War­tung. Teams kön­nen sich auf Daten kon­zen­trie­ren, anstatt Sys­teme zu verwalten.

Snow­park für Ent­wick­ler – Snow­park ermög­licht es Daten­in­ge­nieu­ren und Ent­wick­lern, Python, Java und Scala direkt in Snow­flake aus­zu­füh­ren – für leis­tungs­starke Daten­ver­ar­bei­tung und KI-Anwendungen.

Cor­tex – KI in Snow­flake – Mit Snow­flake Cor­tex ste­hen Unter­neh­men inte­grierte KI- und Machine-Lear­ning-Funk­tio­nen zur Ver­fü­gung, um prä­dik­tive Ana­ly­sen ohne kom­plexe Inte­gra­tio­nen zu nutzen.

Naht­lose Ska­lier­bar­keit - Com­pute und Sto­rage ska­lie­ren unab­hän­gig von­ein­an­der – für opti­male Per­for­mance, egal ob bei klei­nen Abfra­gen oder unter­neh­mens­wei­ten Analysen.

Daten-Sha­ring ohne Gren­zen – Snow­flake ermög­licht siche­res, sofor­ti­ges und naht­lo­ses Tei­len von Daten – intern und extern – ohne auf­wen­dige Kopien oder ETL-Prozesse.

Ein­heit­li­che Daten­platt­form – Eine zen­trale Platt­form für Data Ware­housing, Data Lake, Data Engi­nee­ring und Data Sci­ence – ohne Silos oder kom­plexe Integrationen.