Snowflake Summit 2026: Die wichtigsten Produktankündigungen im Überblick

Snowflake Datastream - Private Preview

Die wichtigste Ingestion-Ankündigung. Snowflake Datastream ist ein vollständig verwalteter, Kafka-Wire-kompatibler Streaming-Service, der direkt in Snowflake integriert ist. Ganz im Snowflake-Stil trennt er Storage und Compute, ermöglicht Zero-Copy-Streaming mit Latenzen unter einer Sekunde – und weil er Kafka-Wire-kompatibel ist, können alle Ihre bestehenden Kafka-Clients und -Anwendungen mit wenig mehr als einer Konfigurationsänderung direkt hineinstreamen. Topics landen als governance-konforme Snowflake- oder Iceberg-Tabellen und erben RBAC, Masking, Lineage und Time Travel automatisch.

Das ist ein großer Wurf. Viele von uns haben einen separaten Kafka-Stack an Snowflake angeflanscht, nur um Events upstream zu erfassen – und jetzt will Snowflake diese gesamte Schicht in die Plattform aufnehmen. Wenn Latenz, Exactly-Once-Semantik und Kosten im großen Maßstab halten, ist das ein Anbieter weniger und eine Stelle weniger, an der die Governance auseinanderläuft. Datastream geht in Kürze in die Private Preview.

OpenFlow wird programmierbar, privat und breiter

Alles muss headless sein, um mit Coding-Agents zu funktionieren; so entwickelt sich die Welt nun einmal. Ein Jahr nach der Einführung von OpenFlow (dem verwalteten, NiFi-basierten Ingestion-Service) schließt Snowflake die Lücken. Es gibt jetzt eine programmatische API und ein Objektmodell zur Konfiguration von OpenFlow, sodass Sie Pipelines als Code erstellen und verwalten können, statt sich durch eine UI zu klicken (und ja, CoCo kann das für Sie übernehmen). Für Sicherheitsbewusste bringt ein OpenFlow Data Connectivity Proxy private Konnektivität zu Ihren Quellen. Und die Connector-Bibliothek wächst weiter: Der Oracle-Connector ist jetzt GA (agentenloses CDC via Oracle XStream), die Connectors für Veeva, BigQuery und MongoDB sind in der Public Preview.

Snowflake AIM (AI-powered Migrations) - GA

Snowflake hat alle Migrationsinitiativen (SnowConvert AI, den Snowpark Migration Accelerator und die Datometry-Technologie) unter einem Dach vereint: AIM, AI-powered Migrations – und es ist ab sofort allgemein verfügbar. Ein Migrations-Agent in CoCo übernimmt Bewertung, Konvertierung, Validierung und Deployment, und Snowflake gibt an, dass sich Code-Migrationen damit im Schnitt um 88 % beschleunigen lassen. Soweit ich das beurteilen kann, ist das praktisch gesehen ein Plugin für CoCo – also ein Set aus Skills und Connectors zu Legacy-Systemen.

Updates für Snowflake Postgres

Snowflake Postgres, der vollständig verwaltete PostgreSQL-Service, der im Februar GA ging, wurde dieses Jahr in Sachen Enterprise-Tauglichkeit deutlich aufgerüstet: Private-Link-Unterstützung, kundenverwaltete Schlüssel und Secrets – die Sicherheitsfunktionen, die Sie von Snowflake erwarten, erstrecken sich damit jetzt auch auf Ihre operative Datenbank. Snowflake hat außerdem Anfang des Jahres eine verwaltete Version von PG Lake als Open Source veröffentlicht – eine Extension, die Postgres-Daten in einen offenen, interoperablen Lake synchronisiert und später in diesem Jahr GA geht.

Postgres Data Mirroring - Public Preview

Die Echtzeit-Replikationslösung, auf die viele Teams gewartet haben. Mit einem Schalter spiegeln Sie eine Tabelle von Postgres nach Snowflake, und Snowflake übernimmt Change Data Capture und Synchronisation mit sehr geringer Latenz – ganz ohne zusätzliches Tooling. So landen operative Daten in Ihrer Analyseumgebung, ohne dass Sie eine separate CDC-Pipeline aufsetzen müssen.

Adaptive Compute geht GA

Die große Story in Sachen Wirtschaftlichkeit. Adaptive Compute, der Service, der das T-Shirt-Sizing von Warehouses beendet, indem er automatisch die richtige Menge an Compute für jede Query ermittelt, geht in die General Availability (Rollout in Kürze). Laut Snowflake ist das neue Modell etwa doppelt so schnell wie die ursprünglichen Warehouses der ersten Generation. Wenn Sie je gegrübelt haben, ob ein Job ein XS oder ein Large braucht, lautet das Versprechen: Sie müssen nicht mehr darüber nachdenken. Snowflake übernimmt das Right-Sizing des Compute und berechnet Ihnen nur, was Sie tatsächlich nutzen.

Interactive Compiler

Einer der unauffälligeren, aber wirklich spannenden Launches. Snowflake hat einen brandneuen interaktiven Query-Compiler vorgestellt. Jede Query verbringt Zeit mit dem Kompilieren, bevor sie ausgeführt wird, und dieser neue Compiler ist deutlich speichereffizienter. Mit den üblichen Vorbehalten gegenüber absoluten Zahlen: Snowflake berichtet, dass frühe Workloads bei einem seiner größten Kunden eine 40-mal schnellere Kompilierzeit zeigten, was den gesamten Workload dieses Kunden um das 3- bis 4-Fache beschleunigte. Das erklärte Ziel des Teams: Sie sollen in Snowflake nie wieder über Kompilierzeit nachdenken müssen.

Interactive Workloads und ein schnellerer Unistore

Interactive Tables und Interactive Warehouses sind im Dezember 2025 gestartet, und auf dem Summit hat Snowflake neues Cluster-Sizing, Key Selection und Pre-Caching obendrauf gelegt. CoCo verfügt jetzt über Skills für Optimierung und Key Selection, die Ihnen beim Tuning helfen.

Unistore Engine Optimization — Public Preview

Wenn Sie sich Unistore seit dem Launch nicht mehr angesehen haben, ist jetzt der richtige Zeitpunkt. Kurz zur Erinnerung: Unistore ist Snowflakes Antwort auf das klassische Problem, separate transaktionale (OLTP) und analytische (OLAP) Datenbanken zu betreiben. Auf Basis von Hybrid Tables nutzt es eine Dual-Storage-Architektur – zeilenbasiert für schnelle Einzelzeilen-Lese- und -Schreibzugriffe, spaltenorientiert für Analytics –, sodass Sie beide Workloads auf denselben Daten innerhalb von Snowflake abwickeln können, ohne ETL zwischen Systemen. Der Haken war bisher die Performance. Auf dem Summit kündigte Snowflake eine große Engine-Optimierung an, die Latenz und Durchsatz um rund das 8-Fache verbessert. Wer Hybrid Tables früh ausprobiert und wieder verworfen hat, sollte einen zweiten Blick riskieren.

AI_COMPLETE versteht jetzt Audio und Video

Cortex AISQL ist nach wie vor eine der häufigsten Arten, wie Menschen AI tatsächlich auf ihre Daten anwenden, und die große Neuerung dieses Jahr: AI_COMPLETE akzeptiert jetzt auch Audio und Video als Input, nicht nur Text und Bilder. Sentiment, Klassifizierung, Content-Insights – die multimodalen Anwendungsfälle vervielfachen sich, und alles bleibt ein einfacher SQL-Funktionsaufruf.

Cortex AI Function Studio

Das ist eine große Ankündigung. Wenn AI Functions die Schnittstelle zu den Modellen sind, dann können Sie mit dem Cortex AI Function Studio eigene, spezialisierte AI Functions bauen: eine Funktion erstellen, evaluieren und genau steuern, welche AI-Operationen die Nutzer Ihrer Plattform ausführen dürfen. Ein starkes Argument für Governance und Standardisierung: Statt dass alle ihre Prompts selbst zusammenbasteln, kann Ihr Plattform-Team geprüfte, evaluierte Funktionen veröffentlichen. Verfügbar in der Public Preview.

Grok kommt zu Cortex

Snowflake verspricht seit jeher, immer die neuesten und besten Modelle anzubieten – und das heißt dieses Jahr: Die Grok-Modelle von xAI sind jetzt in Cortex verfügbar (die "SpaceX AI"-Formulierung in der Keynote hat einige verwirrt, gemeint ist xAI). Sie reihen sich neben Anthropic, OpenAI, Google, Meta, Mistral und DeepSeek ein. Das Argument: Grok wird bei Preis und Performance zunehmend wettbewerbsfähig, und Modellauswahl in Cortex bedeutet – taucht morgen etwas Besseres auf, bringt Snowflake es zu Ihnen.

Agentic Search

Cortex Search ermöglicht bereits semantische Suche über unstrukturierte Daten und findet die relevantesten Textabschnitte zu einer Frage. Agentic Search löst ein anderes Problem: Was, wenn Sie eine präzise, analytische Antwort brauchen statt einer sortierten Dokumentenliste? Statt relevanten Text zurückzugeben, extrahiert es mit AI Functions strukturierte Fakten aus Ihren unstrukturierten Dokumenten und führt darauf eine echte analytische Query aus. "Wie viele Verträge sind auf 2025 datiert?" wird mit einer Zahl beantwortet, nicht mit einem Stapel Vertragsauszüge. Verfügbar über CoWork und Cortex Agents.

Code Bundles - Public Preview

Wenn Sie heute ein Python-Skript in Snowflake ausführen wollen, können Sie es nicht einfach übergeben. Sie müssen es in eine Stored Procedure verpacken, sich mit Staging herumschlagen, Berechtigungen verwalten und den Code so einfügen oder referenzieren, dass Snowflake ihn versteht. Code Bundles überspringt all das. Sie verweisen Snowflake einfach auf Ihre Python- oder Java-Datei und führen sie direkt aus – genauso, wie Sie es lokal tun würden. So einfach kann es sein! Die Ausführung geht auf Abruf oder nach Zeitplan. In der Theorie eine kleine Änderung, aber ein spürbarer Komfortgewinn, wenn das Ausführen von Code in Snowflake Teil Ihres Arbeitsalltags ist.

Cortex Training

Snowflake hat still und leise einen kompletten ML-Stack, und dieses Jahr bekommt er eine echte Story rund um Modell-Customization. Cortex Training ist ein vollständig verwalteter GPU-Service für Fine-Tuning oder Reinforcement Learning auf Open-Weight-Foundation-Modellen – direkt dort, wo Ihre Daten liegen, ohne Datenbewegung und ohne Babysitting verteilter Infrastruktur. Laut Snowflake lassen sich durch höhere Auslastung deutlich mehr Trainingsläufe aus einem gegebenen GPU-Budget herausholen. Verfügbar in der Private Preview.

Snowsight Pipeline Builder — Private Preview

Ein visueller DAG-Editor zur Orchestrierung von Notebooks und ML Jobs direkt in Snowsight. Sie sehen Ihre Pipeline als Graph, bearbeiten sie visuell, erzeugen sie aus einem bestehenden Notebook oder ML-Paket und untersuchen Fehler, ohne sich durch Logs wühlen zu müssen. Der Fokus liegt auf dem ML-Lifecycle, nicht auf allgemeiner Datentransformation – denken Sie an Trainings-Pipelines und Modell-Workflows, nicht an dbt oder Dynamic Tables.

Weitere ML-Neuerungen

Snowflake liefert außerdem VS-Code- und Cursor-Extensions für den Bau von ML-Pipelines auf Remote-Snowflake-Compute, Online-A/B-Testing für kontrollierte Modell-Experimente auf Live-Traffic, bevor Sie die siegreiche Variante produktiv setzen (Public Preview), sowie Streaming Feature Serving, das Online-Feature-Vektoren in rund zehn Millisekunden ausliefert – Letzteres geht GA.

Streamlit in Snowflake (Container Runtime) geht GA

Streamlit ist für unzählige Entwickler der Weg, Data-Experiences auf Snowflake zu bauen, und die Container-Runtime-Version von Streamlit in Snowflake ist jetzt GA. Sie läuft in Containern, integriert sich mit Workspaces und Git und ist schneller und günstiger als zuvor. Wer Streamlit-Apps in Snowflake baut: Das ist die Version, die Sie wollen.

Snowflake App Runtime

Für Teams, die mehr Kontrolle wollen, als Streamlit bietet, ermöglicht die Snowflake App Runtime den Betrieb von Node.js (bald auch Python), sodass Sie eine vollständige React-Anwendung innerhalb des Sicherheitsperimeters von Snowflake deployen können – inklusive RBAC. Einmal gebaut, ist der einfachste Weg zum Deployment ein einzeiliges snow app deploy aus der Snowflake CLI (und natürlich kann CoCo das Bauen und Deployen für Sie übernehmen). Verfügbar in der Public Preview.

Snap and Ask

Ein kleines, aber feines CoCo-Feature: Mit Snap and Ask wählen Sie ein beliebiges Diagramm, eine Tabelle oder eine Karte auf dem Bildschirm aus und stellen CoCo Fragen dazu – auf Basis der Live-Daten dahinter. Genau die Art Feature, die der Plattform das Gefühl verleiht, mitzudenken.

Apache Iceberg V3 - GA

Snowflake hat inzwischen die breiteste Implementierung der V3-Spezifikation und gestaltet V4 mit. Die Iceberg-REST-Catalog-Schnittstellen aus Apache Polaris wurden in den Horizon Catalog integriert, mit vollständig bidirektionalem Lesen und Schreiben zwischen Catalogs und Engines – Sie können Daten also lesen und schreiben, egal ob sie von Horizon oder einem externen Catalog verwaltet werden.

Snowflake-managed Storage für Iceberg-Tabellen - GA auf AWS und Azure

GCP folgt in Kürze. Snowflake verwaltet die Storage-Schicht Ihrer Iceberg-Tabellen jetzt direkt – Sie müssen also keinen eigenen Object Storage mitbringen, um die Vorteile des offenen Iceberg-Formats in Snowflake zu nutzen.

Data Resharing - GA

Daten, die mit Ihnen geteilt wurden, können Sie jetzt frei weiterteilen. Klingt simpel, war aber eine langjährige Lücke.

Open Sharing - Public Preview

Teilen Sie Daten mit Konsumenten, die gar nicht auf Snowflake sind – via Iceberg und der Iceberg-REST-Catalog-API. Anbieter teilen einmal, Konsumenten greifen von überall zu.

Multi-party Collaboration - GA

Mehrere Parteien können jetzt in einer einzigen sicheren Umgebung mit unterschiedlichen Rollen zusammenarbeiten – manche steuern Daten bei, andere führen Analysen aus. Aufgebaut auf Snowflakes Clean-Room-Technologie. Netflix ist Early Adopter und baut Clean Rooms mit Partnern.

Zero-Copy-Integrationen

Snowflake baut seine Zero-Copy-Partnerschaften weiter aus, um SaaS-Daten ohne ETL aus ihren Silos zu holen. Die SAP-Integration ist jetzt GA. Neu dazugekommen sind Workday Data Cloud, IBM watsonx.data (Mainframe- und DB2-Daten) und AVEVA Connect für Industriedaten.

Queries über externe Quellen hinweg

Für Daten in Systemen, die Snowflake gar nicht verwaltet, kann CoWork jetzt Queries über Redshift, Postgres und andere externe Quellen hinweg ausführen – Snowflake AI kommt so zu den Daten, ohne sie zu bewegen.

CoCo gibt es erst seit Anfang 2026, und laut Snowflake ist es bereits das am schnellsten wachsende Produkt der Unternehmensgeschichte. Auf diesem Summit ist es ein gutes Stück erwachsener geworden.

Cloud Agents und Automations

Das Highlight sind die Cloud Agents: Jede Snowsight-Session kann jetzt eine isolierte, von Snowflake verwaltete Sandbox hochfahren, die Shell-Befehle, Python, Paketinstallationen, dbt-Builds und Web-Browsing ausführt – die volle Power der CLI in Snowsight, ganz ohne lokales Setup. Eine passende Sandbox gibt es auch für die lokale CLI-Umgebung. Obendrauf bekommt CoCo Automations: wiederkehrende, autonome, geplante Workflows über asynchrone APIs.

Skill Catalog - Public Preview

Ein Katalog zum Entdecken, Teilen und Wiederverwenden von Skills und Plugins über Teams hinweg. Einen Skill einmal bauen, veröffentlichen – und jeder in Ihrer Organisation kann ihn finden und nutzen.

CoCo auf dem Desktop und vieles mehr

CoCo taucht überall dort auf, wo Sie arbeiten. CoCo for Desktop ist jetzt GA, und CoCo gibt es jetzt als VS-Code-Extension, als Microsoft-Excel-Plugin und als Plugin für Anthropics Claude Code – Mobile und ein Slackbot sind in Arbeit.

Wenn CoCo die Steuerzentrale der Builder ist, soll CoWork jeder einzelnen Person in Ihrer Organisation einen Agent an die Seite stellen. Kleinermans Bild dafür: Jeder bekommt seine eigene Boxencrew – oder seinen eigenen Jarvis. Die große Verschiebung dieses Jahr ist die Personalisierung.

Personal Work Engine

Das Herzstück des diesjährigen CoWork-Release. CoWork entfernt die alte Agent-Auswahl komplett. Statt dass Nutzer wählen müssen, mit welchem Agent sie sprechen, gibt es jetzt einen einzigen persönlichen Agent, der Multi-Agent-Orchestrierung übernimmt und jede Anfrage im Hintergrund an die richtigen Daten, Skills und Tools weiterleitet. Dahinter steht eine User Memory, die die Muster und Vorlieben jeder Person lernt, plus persönliche Skills und persönliche MCP-Connectors (E-Mail, Slack, Teams, Kalender), damit sich der Assistent daran anpasst, wie Sie tatsächlich arbeiten. Dazu kommen geplante Aufgaben und Automatisierungen (ein tägliches Briefing um 6 Uhr im Posteingang, eine automatisch gelieferte wöchentliche Analyse) – ohne tägliches erneutes Prompten.

Artifacts der nächsten Generation

Snowflake ersetzt sein "Dashboards"-Produkt durch Artifacts. Das sind governance-konforme, teilbare Ansichten auf vertrauenswürdige Live-Daten, mit denen Kolleginnen und Kollegen interagieren und zu denen sie Folgefragen stellen können. Der spannende Teil: Erstellen und bearbeiten lassen sie sich ausschließlich über CoWork und CoCo.

Cortex Sense - Private Preview

Die vielleicht interessanteste CoWork-Ankündigung ist Cortex Sense, eine Runtime-Fähigkeit, die Agents automatisch schlauer macht, indem sie Kontext sammelt und Signale aus den Daten und Aktivitäten aufbaut, die bereits in Snowflake vorhanden sind: Query-Historie, Dashboards, Metadaten, Agent-Trajektorien. Sie weiß, dass ein Data Scientist und ein Sales-VP auf dieselbe Frage unterschiedliche Antworten erwarten. Sie funktioniert für CoCo und CoWork, und in Snowflakes internen Tests stieg die Genauigkeit auf demselben Eval-Set mit Cortex Sense auf 83 % – gegenüber 47 % ohne. Die Ergebnisse können bei Ihnen abweichen, aber die Richtung stimmt genau: Kontext, nicht rohe Modellleistung, macht Enterprise-AI nützlich.

Vertrauen war ein eigener Akt der Keynote, und alles läuft über den Horizon Catalog.

Intent-Driven Governance - Private Preview

Der zukunftsweisendste Launch in diesem Abschnitt und einer meiner Favoriten. Sie formulieren Ihre Absicht in natürlicher Sprache ("Nimm alle PII in meiner Datenbank und stelle sicher, dass sie geschützt sind"), und Snowflake kümmert sich um die Details: Es stößt die Klassifizierung an, erstellt die richtigen Policies und hält die Governance auch dann aufrecht, wenn neue Objekte hinzukommen. Sie sagen, was Sie wollen; Horizon findet heraus, wie.

Horizon AI Guardrails - GA

Horizon AI Guardrails sind jetzt in CoCo und CoWork integriert und erkennen und blockieren Prompt-Injection- und Jailbreak-Versuche, einschließlich Zero-Day-Angriffen.

Agent Identity

Agent Identity gibt jedem Agent eine verifizierte Identität und stellt eine Kontextfunktion bereit, die Sie in Masking- oder Row-Access-Policies nutzen können – so können Sie einem Agent mehr oder weniger Sichtbarkeit geben als dem Menschen, der ihn ausführt.

Data Movement Policies - Private Preview

Mit Data Movement Policies legen Sie fest, dass Daten mit einem bestimmten Tag nicht in eine interne oder externe Stage verschoben oder über die Snowsight-UI heruntergeladen werden dürfen – unabhängig davon, welches Tool den Transfer anstößt.

Trust Center: Data Exfiltration Detection - Public Preview

Ein neues Erkennungspaket im Trust Center überwacht ungewöhnliche Datentransfers, die Ihren Perimeter verlassen, und macht sichtbar, ob Daten Ihre sichere Umgebung verlassen.

Multi-Party Approval - Public Preview

Erfordert eine verpflichtende Freigabe durch eine zweite Person für die risikoreichsten Operationen (etwa das organisationsweite Deaktivieren von MFA) – so kann weder ein böswilliger Insider noch ein außer Kontrolle geratener Agent allein handeln.

AI Security Posture Checks - Public Preview

Ein breiteres Set an Prüfungen im Trust Center, das validiert, ob Ihre Agents und AI nach Best Practices konfiguriert sind – mit kontinuierlichem Monitoring der agentischen Security Posture.

Horizon Context

Unter all dem liegt Horizon Context, ein Teil des Horizon Catalog, der Signale und Metadaten sammelt, anreichert und an CoCo, CoWork und Cortex Agents liefert, damit sie Ihr Business tatsächlich verstehen. Mitgeliefert werden Metadaten-Connectors, die Kontext aus BI-Tools, Transformations-Tools und anderen Datenbanken ziehen, und es bündelt die gesamte laufende Arbeit an Semantic Views – inklusive automatischer Generierung von Semantic Views aus Ihren bestehenden SQL-, Tableau- und Power-BI-Assets.

AI Cost Controls

Kleinerman nahm sich viel Zeit für das Thema Kosten und wiederholte den Satz, dass Snowflake nicht will, dass Sie einen Dollar ausgeben, der keinen Wert zurückbringt. Dazu gibt es mehrere Neuerungen: AI-Kostenkontrollen, die Ihre bestehenden Budgets respektieren, Kontingente pro Nutzer, Cost Governance auf gemeinsam genutzten Warehouses (damit Sie Ausgaben über Abteilungen oder Nutzer hinweg zuordnen können, die sich ein Warehouse teilen) und Budget Custom Actions, mit denen beim Erreichen einer Ausgabenschwelle automatisch eine Stored Procedure oder eine andere Aktivität ausgelöst wird.

Account-Replikation der nächsten Generation

Snowflake stellte die nächste Generation der Account-Replikation vor – logbasiert und rund 20-mal schneller als zuvor. Diese Geschwindigkeit erlaubt Snowflake eine SLA-gestützte RPO-Zusicherung: Snowflake steht für die Datenlücke bei einem Failover gerade. Zur Einordnung, warum das wichtig ist: Snowflake berichtete, dass bei einem Cloud-Provider-Ausfall im letzten Jahr über 300 Kunden-Workloads per Failover umgezogen sind – völlig unbemerkt, der Betrieb lief einfach weiter.

Observe by Snowflake

Die Anfang des Jahres abgeschlossene Observe-Übernahme beginnt sich auszuzahlen. Observe bringt Logs, Application Performance Monitoring und Infrastructure Monitoring in eine Snowflake-native Observability-Lösung mit wettbewerbsfähiger Kostenstruktur. Es verfügt jetzt über eine CoCo-Schnittstelle und eine CLI für Konfiguration, Triage und Untersuchung von Alerts und läuft auf Snowflake-Iceberg-Tabellen.

Kleinerman schloss die Produkt-Story mit einer Übernahme ab. Natoma ist eine Enterprise-Plattform für das Model Context Protocol und gibt CoCo und CoWork ein governance-fähiges MCP-Gateway mit rund 100 Business-System-Connectors out of the box: Slack, CRM, Jira, interne APIs, Datenbanken. Das Ziel: Snowflakes Governance soll vom Datenzugriff bis hin zu Agent-Aktionen in externen Systemen reichen, mit Identitätsprüfung und Auditierbarkeit auf Ebene des einzelnen Tool-Calls. Das ist das verbindende Element, mit dem ein Agent in CoWork eine E-Mail senden, einen Slack-Thread zusammenfassen oder ein Jira-Ticket öffnen kann, ohne Snowflake je zu verlassen – und ohne dass Ihr Security-Team schlaflose Nächte bekommt.

Eine Reihe von Features, die Snowflake hervorhob, waren bereits zuvor angekündigt und erreichten auf dem Summit GA (oder änderten anderweitig ihren Status). Wir fassen sie hier zusammen, damit die Neuheiten oben im Fokus bleiben:

• Oracle-OpenFlow-Connector: jetzt GA (agentenloses CDC via Oracle XStream).
• Snowflake Postgres (verwalteter Kern-Service): GA seit Februar, jetzt mit Private Link, kundenverwalteten Schlüsseln und Secrets.
• Adaptive Compute: geht in GA (Rollout in Kürze), rund 2x schneller als Warehouses der ersten Generation.
• Apache Iceberg V3: GA, mit bidirektionalem Lesen/Schreiben via Polaris im Horizon Catalog.
• Snowflake-managed Iceberg Storage: GA auf AWS und Azure (GCP folgt in Kürze).
• Multi-Party Collaboration / Clean Rooms: jetzt GA.
• Data Resharing: jetzt GA.
• SAP-Zero-Copy-Integration: jetzt GA.
• Streamlit in Snowflake Container Runtime: jetzt GA.
• CoCo for Desktop: jetzt GA.
• ML Feature Serving / Streaming Features: geht GA (Aktualität unter 2 Sekunden, ~10 ms Serving).
• CoWork-Kernfunktionen: Skills, MCP-Connectors, Deep Research, die iOS-App und wiederverwendbare Artifacts – alle in den Vormonaten eingeführt und jetzt GA.
• Cortex AISQL: GA für Text, Dokumente, Bilder, Audio und Video.
• Semantic View Autopilot: GA (erstellt Semantic Views automatisch aus SQL, Tableau und Power BI).
• Dynamic-Tables-Performance: GA, mit deutlich schnelleren Refreshes.

Letztes Jahr hat Snowflake die Daten vereinheitlicht, dieses Jahr die Arbeit. Der rote Faden des Summit 2026: Modelle werden zur Commodity, und der eigentliche Burggraben sind governance-konforme Unternehmensdaten plus der Kontext und die Identität, die Agents vertrauenswürdig machen. CoCo und CoWork sind die zwei Gesichter dieser Wette (eines für die, die die Plattform bauen, eines für alle, die Antworten daraus wollen), und fast alles andere, was angekündigt wurde, existiert, um diese beiden Oberflächen schneller, sicherer und schlauer zu machen. Viele der Headline-Features sind noch in der Preview, die nächsten Quartale werden also zeigen, wie viel davon wie versprochen ankommt. Aber die Richtung ist eindeutig, und wir sind gespannt, was Sie damit bauen.

Jeff ist Data- und Analytics-Berater mit über 15 Jahren Erfahrung in der Automatisierung von Insights und der datengestützten Steuerung von Geschäftsprozessen. Technologisch ist er auf Snowflake + dbt + Tableau spezialisiert. Fachlich bringt er Erfahrung aus den Bereichen Versorgungswirtschaft, klinische Studien, Verlagswesen, Konsumgüter und Fertigung mit. Melden Sie sich jederzeit: jeff@gmdata.co.

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