Przejdź do treści

Snowflake Partner

Snowflake — jedno miejsce na dane, wektory i modele AI

Data lakehouse na Snowflake zamiast 3 osobnych narzędzi. Wbudowany vector store dla RAG. Cortex AI uruchamia LLM na danych bez wyprowadzania ich poza infrastrukturę. Dane w regionie EU – Frankfurt lub Amsterdam.

Dane w silosach, LLM bez kontekstu?

Pierwsze środowisko Snowflake z vector store w 3 tygodnie.

Umów spotkanie Poproś o wycenę Snowflake

Dlaczego SNOK

4 powody, dla których warto

  • 1

    Budujemy data lakehouse łączący SAP (S/4HANA, BW), bazy operacyjne i pliki nieustrukturyzowane – w jednym miejscu, bez kopiowania danych.

  • 2

    Vector store na Snowflake (typ VECTOR + Cortex Search) skraca czas budowy warstwy RAG o 4–6 tygodni vs. samodzielne narzędzia (Qdrant, Chroma, pgvector).

  • 3

    Cortex AI – LLM (Llama 3.3, Mistral, Arctic) działa wewnątrz Snowflake, dane nie opuszczają Twojej przestrzeni. Żaden token danych nie trafia do zewnętrznego API.

  • 4

    Regiony EU: AWS eu-central-1 (Frankfurt), Azure westeurope (Amsterdam) – dane nie opuszczają EOG. GDPR i NIS2 z pudełka.

Zakres usługi

Co dostarczamy

Architektura data lakehouse

Projekt warstw: raw / cleansed / semantic. Iceberg tables, external stages, data sharing. Sizing compute i storage.

Integracja z SAP

Snowflake Connector for SAP (ABAP SDK) lub pipeline ETL/ELT (dbt, Fivetran, custom). Tabele delta z SAP w czasie rzeczywistym.

Vector store i embeddingi

Kolumna VECTOR, Cortex Search, embedding modeli (e5, snowflake-arctic-embed). Chunking, re-ranking, metadata filtering pod RAG.

Cortex AI – LLM bez zewnętrz. API

COMPLETE(), CLASSIFY_TEXT(), SUMMARIZE() – modele Llama 3.3, Mistral Large, Arctic bezpośrednio w SQL. Dane nie wychodzą z Snowflake.

Pipelines i orkestracja

Snowflake Tasks + DAGs, Snowpark (Python), Dynamic Tables. Alternatywa: dbt Cloud lub Apache Airflow z Snowflake operator.

Governance i bezpieczeństwo

Row/column access policies, Dynamic Data Masking, object tagging, Snowflake Horizon Catalog. Audit trail i lineage out-of-the-box.

Monitoring i koszty

Query profiler, Resource Monitors, budget alerts. Optymalizacja warehouse sizing – typowa oszczędność 20–35% vs. domyślnych ustawień.

Jak pracujemy

Timeline projektu

  1. 1

    Tydzień 1–2: Design

    Warsztaty z data ownerami. Mapa źródeł danych (SAP, DB, pliki). Decyzja o regionie cloud, warstwy Iceberg vs. native tables.

  2. 2

    Tydzień 3–5: Core

    Konfiguracja konta Snowflake, strefy sieciowe, SSO. Pierwsze pipeline'y ETL/ELT. Tabele semantyczne dla kluczowych domenFROM.

  3. 3

    Tydzień 6–8: AI layer

    Vector store, embeddingi, Cortex Search. Pierwsza aplikacja RAG na danych produkcyjnych.

  4. 4

    Tydzień 9+: Produkcja

    Governance policies, monitoring, handover. Opcjonalnie: wsparcie 24/7 lub dalszy rozwój.

Wycena

Jak wyceniamy

Model: Snowflake = Twój kontrakt z vendorem (kredyty compute + storage). SNOK = architektura, wdrożenie, integracja – fixed fee lub T&M. Typowy projekt MVP: 6–10 tyg., wycena po warsztacie.

Poproś o konkretną ofertę

FAQ

Najczęściej zadawane pytania

Czy Snowflake zastępuje nasz obecny data warehouse?
Może, ale nie musi. Często wdrażamy Snowflake jako warstwę semantyczną i analityczną nad istniejącym systemem (SAP BW, Oracle DWH), stopniowo przejmując workloady. Zero-copy cloning pozwala testować migrację bez ryzyka.

Jakie modele LLM są dostępne w Cortex?
Llama 3.3 70B, Llama 3.1 405B, Mistral Large, Snowflake Arctic, Claude 3.5 Sonnet (przez Cortex). Wybór zależy od use case i dostępności w Twoim regionie EU.

Czy dane opuszczają EOG?
Nie – przy wyborze regionu EU (Frankfurt/Amsterdam). Cortex AI przetwarza dane wewnątrz Twojego konta Snowflake w tym samym regionie. Żaden token nie trafia do zewnętrznego API.

Jak wygląda integracja z SAP?
Snowflake Connector for SAP ABAP SDK (CDC w czasie rzeczywistym) lub pipeline batch ELT (dbt + Fivetran). Wybór zależy od wolumenu i wymaganej częstotliwości odświeżania. Obsługujemy oba.

Jakie są koszty Snowflake?
Opłaty za compute (kredyty Virtual Warehouse) i storage (ok. $23/TB/mies. w EU). Dla większości enterprise – po optymalizacji warehouse sizing – całkowity koszt jest niższy niż utrzymanie własnego DWH on-prem.

Snowflake — data lakehouse, vector store i LLM w jednej platformie

30 minut z ekspertem SNOK - konkretna diagnoza, oferta w 48h, bez sprzedażowego pitchu.

Poproś o ofertę 26 projektów, 12 sektorów – zobacz