Datenintegration mit Salesforce und Snowflake: vom Datenchaos zum Wettbewerbsvorsprung

Künstliche Intelligenz (KI) reichert immer mehr IT-Anwendungen, Geräte und Prozesse an – im Privaten wie im Geschäftlichen. Täglich kommen neuen Funktionen hinzu. Erst im Herbst 2024 führte etwa Salesforce mit Agentforce seine KI-Agenten ein. Die autonomen, individuellen KI-Assistenten ergänzen seitdem sämtliche Salesforce Lösungen und das bedeutet: jede Menge Daten werden gebraucht!

Diese Daten sind Grundlage für fundierte Entscheidungen und zielgerichtetes Handeln. Wer Zugriff auf umfangreiche, konsistente und aktuelle Daten hat, kann schneller auf Markt- und Kundenanforderungen reagieren. Und verfügt damit über einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Für viele Unternehmen ist Salesforce ist diesem Zusammenhang eine zentrale Anlaufstelle. Das CRM-System gilt weltweit als führend, wenn es darum geht, Kundendaten zu erfassen und zu pflegen. Allerdings stößt es an Grenzen, sobald enorme Datenmengen in Echtzeit analysiert, zusammengeführt oder über den klassischen CRM-Rahmen hinaus genutzt werden sollen.

Hier kommen Datenplattformen wie Snowflake ins Spiel. Sie erlauben es, große Datensätze aus unterschiedlichen Quellen zu speichern und zu analysieren.

Snowflake ist die cloudbasierte Datenplattform des gleichnamigen Software-as-a-Service-Anbieters. Die Lösung für Datenmanagement und -analyse wird vollständig von Snowflake betrieben. Dadurch müssen Unternehmen keine eigene, komplexe Infrastruktur aufbauen oder warten.

Snowflake‘s AI Data Cloud kombiniert die Funktionalitäten eines Data Warehouse und eines Data Lake in einer einzigen Plattform. Sie ist darauf ausgelegt, sämtliche Daten zu verarbeiten – von strukturierten Datensätzen bis hin zu semi- und unstrukturierten Daten. Das Besondere dabei ist nicht nur, wie Snowflake Daten speichert, sondern auch die Echtzeit-Analyse komplexer Daten.

Klassische Datenbanken haben oft einen festen Umfang an Speicher und Rechenleistung. Snowflake hingegen trennt die beiden Ressourcen und skaliert sie unabhängig voneinander. So kann die Plattform auch kurzfristige Spitzenlasten ohne Performance-Verluste bewältigen. Rechenleistung und Speicherkapazitäten passen sich den Anforderungen automatisch an.

Darüber hinaus bietet Snowflake umfassende Sicherheitsmechanismen, um sensible Informationen zu schützen und Datenschutzbestimmungen einzuhalten. Ein Pay-as-you-go-Modell sorgt dafür, dass Kunden ausschließlich die Leistung bezahlen, die sie tatsächlich abrufen.

Wer das CRM-System von Salesforce nutzt, kennt seine Stärken: die strukturierte Erfassung von Kundendaten, benutzerfreundliche Workflows und eine solide Basis für das Kundenbeziehungsmanagement. Doch sobald umfangreiche Datensätze gebraucht werde, etwa bei KI-Anwendungen wie Agentforce, gerät das CRM-System ins Straucheln.

Drei typische Schwachstellen fallen dabei besonders auf:

• Datenvolumen: Die Menge der Daten, die Salesforce problemlos verarbeiten kann, ist limitiert.

• Integration: Die Anbindung verschiedener Datenquellen, zum Beispiel externer ERP-Systeme oder unstrukturierter Daten, ist meist anspruchsvoll und zeitintensiv.

• Aktualität: Bei sehr großen Datenmengen sinkt die Aktualität. Echtzeit-Analysen geraten ins Stocken. Sie liefern weniger aussagekräftige Ergebnisse und sind zu langsam für zeitkritische Entscheidungen.

Um diese Herausforderungen zu umgehen, hat sich das Prinzip „Bring Your Own Lake (BYOL)“ etabliert. Anstatt sich ausschließlich auf die CRM-eigenen Funktionen zu verlassen, integrieren Unternehmen zusätzliche, hochperformante Datenplattformen wie Snowflake. Auf diese Weise können sie ihre Datenbasis beliebig erweitern, ohne dass Salesforce an Leistungsfähigkeit einbüßt.

Die Kombination der Salesforce Data Cloud und der Snowflake AI Data Cloud vereint die Expertise im Kundenmanagement mit einer leistungsstarken Datenplattform. Gemeinsam decken sie den gesamten Prozess des Datenmanagements ab – von der Erfassung und Pflege von Daten über ihre Integration und Analyse bis hin zu automatisierten Handlungsempfehlungen. Die Synergie der beiden Lösungen wird zum Vorteil für Unternehmen.

1. Nahtlose Datenintegration

Unterschiedliche Daten aus CRM- und ERP-Systemen oder externen Quellen lassen sich mit Salesforce und Snowflake nahtlos zusammenführen. Anstelle von Datensilos und redundanten Schnittstellen entsteht eine zentrale Datenplattform, die strukturierte und unstrukturierten Informationen verwaltet und verknüpft.

2. Zero-Copy-Integration

Die Zero-Copy-Integration (Zero-ETL) von Salesforce unterstützt die nahtlose Datenintegration. Durch den bidirektionalen Datenaustausch zwischen der Salesforce Data Cloud und Snowflake sind Daten sofort verfügbar, ohne physisch kopiert oder verschoben werden zu müssen. Das verhindert Redundanzen oder Inkonsistenzen, verringert die Latenz und ermöglicht, schnell aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

3. Echtzeit-Analysen

Snowflake verarbeitet Daten in Echtzeit und spiegelt Änderungen umgehend wider. Dadurch können Nutzer:innen stets mit aktuellen und genauen Informationen arbeiten. Auch die Customer Journey lässt sich live verfolgen, wobei jede Interaktion direkt in das CRM-System einfließt und automatisierte Prozesse anstößt. So entstehen optimierte Marketing-Touchpoints und personalisierte Kundenansprachen.

4. Hohe Datenqualität

Wer von Salesforce belastbare Ergebnisse erhalten möchte, muss konsistente und korrekte Daten auswerten. Snowflake bietet deshalb integrierte Monitoring- und Bereinigungsfunktionen, die Inkonsistenzen aufdecken, Versionierungen verwalten und eine hohe Datenqualität sicherstellen. Gleichzeitig hilft die Plattform dabei, DSGVO- und andere Compliance-Vorgaben einzuhalten.

5. Personalisierte Kundenansprache

Für Marketing- und Vertriebsteams reicht eine grobe Segmentierung häufig nicht aus. Sie möchten Zielgruppen mit fein abgestimmten Maßnahmen erreichen. Snowflake analysiert dazu umfangreiche Datenmengen und gewährt den Teams tiefe Einblicke in das Verhalten und die Vorlieben ihrer Kunden. Salesforce übernimmt die personalisierte Ansprache, zum Beispiel durch automatisierte Workflows, die unterschiedliche Zielgruppen dynamisch zu bedienen.

6. Flexible Skalierbarkeit

Systemausfälle bei Lastspitzen sind der Super-GAU einer jeder datengetriebenen Organisation. Deshalb ist es von enormem Vorteil, wenn die Datenarchitektur mitwächst. Die Snowflake AI Data Cloud ist skalierbar, ohne dass Unternehmen zusätzliche Hardware beschaffen oder große IT-Projekte starten müssen. Das Datenvolumen und die Zahl der Nutzer:innen sind nicht limitiert. Verändern sich die Anforderungen, passt sich die Plattform in Echtzeit an.

Datenauswertungen sind längst kein statisches, rückblickendes Instrument mehr. Salesforce und Snowflake zeigen, wie ganzheitliches Datenmanagement aussehen kann: automatisiert, skalierbar, vernetzt und in Echtzeit.

Die Zahl der Anwendungsfälle für KI und maschinelles Lernen wird weiter steigen. Für Unternehmen heißt das, Datenprozesse noch performanter, autonomer, schneller und präziser aufsetzen zu müssen. Wer jetzt in eine professionelle und skalierbare Dateninfrastruktur investiert, verschafft sich einen nachhaltigen Vorsprung gegenüber Wettbewerbern.

Die Integration von Salesforce und Snowflake bildet dafür eine solide Grundlage. Sie senkt Ausfallrisiken, erhöht die Datenqualität und ermöglicht nahezu unbegrenztes Wachstum. Unternehmensweit können so datengetriebene Geschäftsprozesse entstehen, die nicht nur die Effizienz steigern, sondern auch das Verständnis für Kundenbedürfnisse verbessern.