Snowflake-Entwicklung und -Beratung
Snowflake-Entwicklung und -Beratung: Design und Implementierung von Data Warehouses, Ingestion mit Snowpipe und Openflow, Transformationen mit dbt und Dynamic Tables, Migrationen von Teradata, Oracle, SQL Server und Redshift, Snowpark und Cortex AI, Data Sharing, Sicherheit und Kostenoptimierung, mit dedizierten Snowflake-Entwicklern für Ihr Team oder einem Snowflake-Projekt, das wir Ende-zu-Ende umsetzen.
Was wir mit Snowflake bauen
Design von Snowflake-Konto und Warehouses
Datenbanken, Schemas, Rollen und Warehouses in Terraform angelegt, Roh-, bereinigte und fachlich aufbereitete Schichten als Sternschemata oder Data Vault modelliert, Zero-Copy-Clones für Testumgebungen und Apache-Iceberg-Tabellen, wo andere Engines dieselben Daten lesen müssen.
Ingestion mit Snowpipe und Openflow
Massenladungen mit COPY INTO, kontinuierliche Ladeläufe mit Snowpipe und Snowpipe Streaming sowie Datenbanken und SaaS-Anwendungen, die über Openflow, den auf Apache NiFi aufbauenden verwalteten Integrationsdienst von Snowflake, oder über Fivetran und Airbyte angebunden werden.
dbt und Dynamic Tables
Transformationen in dbt, aus Ihrem Orchestrator oder als dbt Projects on Snowflake ausgeführt, Dynamic Tables, die auf eine Ziel-Verzögerung aktualisieren, und Streams und Tasks für änderungsgetriebene Verarbeitung, mit Tests für jedes Modell in der CI.
Migrationen zu Snowflake
Workloads aus Teradata, Oracle, SQL Server, Amazon Redshift, Azure Synapse, BigQuery und Db2 werden mit SnowConvert AI konvertiert und von Hand fertiggestellt, Daten in geübten Läufen verschoben und jede Tabelle abgeglichen, bevor Berichte umgestellt werden.
Snowpark und Python in Snowflake
Datenverarbeitung, Feature Engineering und Modelltraining in Snowpark Python und Snowflake ML, benutzerdefinierte Funktionen und Stored Procedures in Python, Java oder SQL und interne Tools als Streamlit-in-Snowflake-Apps, alles direkt neben den Daten ausgeführt.
Cortex AI auf Snowflake
Cortex AI Functions für Klassifikation, Extraktion und Zusammenfassungen in SQL, Cortex Search für Retrieval über Dokumente, Cortex Analyst, der Fragen in einfacher Sprache über Semantic Views beantwortet, sowie Cortex Agents und Snowflake CoWork (früher Snowflake Intelligence) für Fachanwender.
Snowflake-Sicherheit und -Zugriff
Eine Rollenhierarchie mit Berechtigungen nach dem Prinzip der minimalen Rechte, Masking- und Row-Access-Richtlinien für personenbezogene Daten, Netzwerkrichtlinien und private Konnektivität, Trust-Center-Prüfungen und Service-Benutzer, die von Passwörtern auf Key-Pair- oder OAuth-Anmeldung umgestellt werden, was Snowflake inzwischen verlangt.
Snowflake-Credit- und Kostenkontrolle
Die Credits werden aus den Account-Usage-Views nach Warehouse, Abfrage und Team aufgeschlüsselt und dann mit passend dimensionierten Warehouses, kurzem Auto-Suspend, Gen2-Warehouses, wo Abfragen früher fertig sind, Clustering nur dort, wo es sich lohnt, sowie Resource Monitors und Budgets mit Alarmen gesenkt.
Data Sharing und Native Apps
Kontrolliert geteilte Daten für Kunden und Partner über Secure Data Sharing und Snowflake-Marketplace-Einträge, Data Clean Rooms für gemeinsame Analysen ohne Offenlegung von Rohdaten und auf dem Snowflake Native App Framework gebaute Produkte.
Snowflake-Entwickler einstellen
Dedizierte Snowflake-Entwickler
Snowflake-Entwickler, die in Vollzeit zu Ihrem Team gehören, in Ihren Repositories, Ihrem Tracker und Ihren Meetings arbeiten und an Ihren Lead berichten. Sie führen die Interviews; wir tragen den ukrainischen Vertrag, die Gehaltsabrechnung, die Rechnungsstellung und den Urlaub.
Projektumsetzung mit Snowflake
Ein Team, das das Snowflake-Projekt vom Scope bis zum Release führt: Schätzung, Umsetzung, Tests und Deployment, mit einem Tech Lead auf unserer Seite, der Plan und Qualität verantwortet.
Support und Übernahmen für Snowflake
Ein bestehendes Snowflake-System, das von einem anderen Team übernommen oder am Laufen gehalten wird: zuerst eine rein lesende Prüfung und eine schriftliche Risikoliste, dann Fixes und neue Funktionen in der Reihenfolge ihrer Wirkung.
Die Seite zum dedizierten Team erklärt, wie Spezialisten zu Ihrem Team stoßen, und die Seite zum Outsourcing behandelt Projektlieferung, Übernahmen und unsere Abrechnung.
Wer an Ihrem Snowflake-Projekt arbeitet
Snowflake-Entwickler
SQL, Snowpark, Ingestion und Performance
Data Engineers
Pipelines, Orchestrierung und Migrationen
Analytics Engineers
dbt-Modelle, Semantic Views und Tests
BI-Entwickler
Power BI, Tableau und Looker auf Snowflake
Cloud- und DevOps-Ingenieure
Terraform, privates Netzwerk und CI/CD
Schnelle Abfragen, planbare Rechnungen
Snowflake rechnet die Sekunden ab, in denen ein Warehouse läuft, daher werden Design und Kosten gemeinsam entschieden: pro Workload dimensionierte Warehouses, die kurz nach dem Leerlauf pausiert werden, aufwendige Abfragen im Query Profile geprüft, inkrementelle Modelle statt vollständiger Neuaufbauten und ein Kostenbericht pro Team ab dem ersten Monat.
Alles ist Code: Rollen, Berechtigungen, Warehouses und Richtlinien in Terraform, Transformationen in dbt mit Tests in der CI und Deployments über GitHub Actions oder Azure DevOps, die sich als Service-Benutzer mit Schlüsseln oder OAuth anmelden, nie mit einem gemeinsamen Passwort.
Weitere Daten- und KI-Leistungen von uns
KI und Machine Learning
Services für die Entwicklung von KI und Machine Learning: Prognosen, Betrugserkennung, Empfehlungssysteme, Computer Vision, NLP und Spracherkennung sowie MLOps, mit dedizierten Machine-Learning-Engineers oder Projektlieferung.
Data Engineering
Services für Data Engineering: ETL-Pipelines, Spark, dbt und Streaming, Data Warehouses und Lakehouses auf Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift und Microsoft Fabric, mit dedizierten Data Engineers oder Projektlieferung.
Datenanalyse und Power BI
Services für Datenanalyse und Power BI: Dashboards in Power BI, Tableau und Looker, Produktanalytik, A/B-Tests, Finanz- und Marketing-Reporting, mit dedizierten Datenanalysten und BI-Entwicklern oder Projektlieferung.
Datenbankentwicklung
Services für Datenbankentwicklung und -administration: Schema-Design, Query-Tuning, Migrationen und Backups auf SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle und MongoDB, mit dedizierten Datenbankentwicklern und DBAs oder Projektlieferung.
Entwicklung von Computer Vision
Services für die Entwicklung von Computer Vision: Objekterkennung, visuelle Inspektion, OCR, Videoanalyse, medizinische Bildgebung und Modelle auf Edge-Geräten, mit dedizierten Computer-Vision-Engineers oder Projektlieferung.
Datenannotation
Services für Datenannotation und Labeling für KI: Labeling von Bildern, Videos, Texten, Audio und LiDAR, RLHF- und Evaluierungsdaten, mit Qualitätskontrolle bei jedem Batch, durch dedizierte Datenannotatoren oder Projektlieferung.
MLOps
Services und Beratung für MLOps: ML-Plattformen, CI/CD für Modelle, Model Registries, Serving und Autoskalierung, GPU-Infrastruktur, Drift-Monitoring und LLMOps, mit dedizierten MLOps-Engineers oder Projektlieferung.
Databricks-Entwicklung
Databricks-Entwicklung und -Beratung: Lakehouse-Einrichtung, Lakeflow-Pipelines, Unity Catalog, Migrationen, AI/BI, Machine Learning und Kostenkontrolle, mit dedizierten Databricks-Engineers oder Projektlieferung.
Kafka und Event Streaming
Apache-Kafka-Entwicklung und -Beratung: ereignisgesteuerte Architektur, Kafka Connect und Debezium, Flink und Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK und Event Hubs, mit dedizierten Kafka-Engineers oder Projektlieferung.
Workflow-Automatisierung
Services für Workflow- und KI-Automatisierung: Flows in n8n, Make, Zapier und Power Automate, KI-Agenten in Workflows, Automatisierungen für CRM, Finanzen und Dokumente, mit dedizierten Automatisierungsentwicklern oder Projektlieferung.
Fragen zur Snowflake-Entwicklung
In welchen Branchen arbeiten Ihre Snowflake-Entwickler?
Fintech, Banken und Versicherung, für Finanz-, Risiko- und Meldewesen-Reporting; E-Commerce und Handel, für Umsatz-, Bestands- und Kundendaten; Enterprise-SaaS, für Produktnutzungsdaten und Analytics im Produkt; KI- und Datenprodukte, einschließlich Daten, die über den Marketplace verkauft oder geteilt werden; Healthcare, für Abrechnungs- und klinische Daten unter Masking-Richtlinien; Werbung und Marketing, für Zielgruppendaten und Clean Rooms; und Logistik, für Sendungs- und Lieferkettendaten.
Können Sie uns von Teradata, Oracle oder SQL Server zu Snowflake umziehen?
Ja. SnowConvert AI konvertiert den größten Teil von Schema, SQL und Stored Procedures, und Entwickler stellen den Rest von Hand fertig und testen ihn. Daten wandern in geübten Läufen, jede Tabelle wird über Zeilenzahlen und Summen abgeglichen, und Berichte werden gruppenweise umgestellt.
Wie senken Sie eine Snowflake-Rechnung?
Indem zuerst gemessen wird: Credits pro Warehouse, Abfrage und Team aus den Account-Usage-Views. Die üblichen Ursachen sind überdimensionierte oder dauerhaft laufende Warehouses, vollständige Neuaufbauten, die inkrementell sein könnten, und Dashboards, die viel häufiger aktualisiert werden, als jemand sie liest, und jede Korrektur wird vorher und nachher gemessen.
Wie schnell können Snowflake-Entwickler starten?
Steht für die Position Snowflake-Entwickler eine passende Person zur Verfügung, hängt der Start nur von Ihrem Interview sowie von NDA und IP-Übertragung ab. Andernfalls starten wir eine Suche, die typischerweise innerhalb von zwei bis drei Wochen Kandidatenprofile liefert, und niemand beginnt, bevor Sie zugestimmt haben.
Wie stellen wir Snowflake-Entwickler über BigTree108 ein?
Nennen Sie uns die Aufgabe, die Seniorität und die benötigten Stunden. Wir schlagen ein oder zwei Personen mit ihren Profilen vor, Sie führen die Interviews so, wie Sie Ihre eigene Neueinstellung interviewen würden, unterzeichnen einen Vertrag mit BIG TREE 108 LLC und erhalten eine Rechnung im Monat.
Wem gehören die Arbeitsergebnisse?
Sie. Jeder Spezialist hat einen unterzeichneten Vertrag mit BigTree108, der alle Arbeitsergebnisse dem Unternehmen überträgt, und unser Vertrag mit Ihnen überträgt sie an Sie weiter. Code, Designs und Dokumente werden in Ihre eigenen Repositories und Tools geliefert und nicht dort aufbewahrt, wo nur wir sie ändern können.
Bauen Sie auf Snowflake oder zahlen Sie dafür zu viel?
Sagen Sie uns Ihre Quellen, Ihre Workloads und was Snowflake Sie heute kostet. Sie erhalten innerhalb eines Werktags eine Antwort: einen Plan, ein Kosten-Review oder Kandidatenprofile.