Lösungsansatz

Die Challenge lag bei diesem Projekt, neben den üblichen Herausforderungen wie großen unstrukturierten Datenmengen oder Silostrukturen in der Datenhaltung, darin, dass innerhalb der DKV Mobility zahlreiche Daten-Use-Cases vorlagen, ohne dass Klarheit über Datenvolumina oder die benötigte Performance herrschte.

Deshalb begann das 3- bis 5-köpfige b.telligent Team in einem ersten Schritt damit, sämtliche Use Cases zu sammeln, zu priorisieren und mithilfe einer Anforderungsanalyse geeignete Tools für eine analytische Datenbank zu identifizieren. Aufgrund der internen Microsoft-only Policy der DKV sollte es eine Azure-kompatible Lösung sein.

Zur Auswahl standen schließlich insgesamt vier Anbieter, von denen sich letztlich Snowflake als Mittel der Wahl im Pitchprozess durchsetzen konnte. Dieser Entscheidung folgte ein Architekturentwurf von b.telligent für Azure Services, der u. a. Databricks on Azure und Power BI sowie Snowflake beinhaltete. Insbesondere auf eine sichere Einbettung von Snowflake wurde Wert gelegt.

Snowflake überzeugt mit Flexibilität und Skalierbarkeit

Die Entscheidung, Snowflake als Cloud-Datenplattform für DKV Mobility einzusetzen, hat sich als ideale Wahl herausgestellt. Snowflake ließ sich problemlos in das Microsoft-Ökosystem rund um Azure AD und Power BI einbetten, wobei auch die Nutzung der Azure Data Factory als „Cockpit“ der Datenplattform zur Steuerung von Prozessen und Datenquellen reibungslos gelang.

Den größten Mehrwert bot aber die hohe Skalierbarkeit der Snowflake Data Platform, die zusätzliche Ressourcen quasi „on the fly“ bereitstellt. Gerade durch die ständig wachsende Anzahl an Use Cases wuchs auch der Bedarf an Plattformkapazitäten stetig. Durch die Flexibilität, die Snowflake bietet, konnte DKV Mobility mit nur sehr geringen Kosten starten, die sich je nach umgesetztem Use Case individuell erhöhten, dabei aber auch zusätzliche Mehrwerte generieren – ein deutlicher Vorteil einer Cloud-Lösung, die eine bedarfsgetriebene Skalierung erlaubt!