Wie Personio Kostenbewusstsein schuf und Snowflake auf über 280 Nutzer skalierte
- 60%
- kürzere Ausführungszeiten der dbt-Pipelines
- 280+
- direkte Snowflake-Nutzer
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Die E-Commerce-Retourenplattform macht aus reaktivem Kostenmanagement einen proaktiven Prozess – mit täglichem Monitoring und datenbasierten Optimierungsentscheidungen

In der Anfangsphase der Snowflake-Einführung verfolgte Loop eine Philosophie ohne jegliche Einschränkungen: Maximale Wertschöpfung hatte Vorrang vor Kostenmanagement. Dieser Ansatz ermöglichte schnelle Innovation, bot aber kaum Einblick in Ausgabenmuster und Optimierungspotenziale. Mit Blick auf die anstehende Vertragsverlängerung brauchte das Team systematisches Kostenmonitoring und Right-Sizing-Möglichkeiten.
SELECT lieferte umfassende Kostentransparenz mit einem intuitiven Diagnose-Flow. Die automatisierten Insights der Plattform ermöglichten fundierte Right-Sizing-Entscheidungen für Warehouses und die frühzeitige Identifikation teurer Workloads. Das regelmäßige Monitoring mit SELECT wurde fester Bestandteil der operativen Routine von Loop und schuf die quantitative Grundlage für teamübergreifende Kostengespräche und Architekturentscheidungen.
Ich klicke mich liebend gern durch SELECT, um zu sehen, wie sich unsere Umgebung und unsere Workloads entwickeln. Ich schaue wahrscheinlich jeden Tag rein. Bei mir heißt es morgens: Kaffee und SELECT.
Ian Fahey, Senior Analytics Engineer bei Loop
Loop betreibt eine ausgefeilte Dateninfrastruktur mit Snowflake als zentralem Warehouse – sowohl für interne Abläufe als auch für kundenseitige Analytics. Die Plattform bedient Tausende externe Nutzer über Embedded Analytics in der Retourenmanagement-Anwendung und intern Hunderte Nutzer über verschiedene Tools hinweg. Zur internen Nutzerbasis gehören fünf Analytics Engineers, die in dbt entwickeln, drei Analysten, die Workbench-Reports aufsetzen, sowie Machine-Learning-Engineers, die Streamlit-Anwendungen für grundlegende Händlervergleichsmodelle und Empfehlungssysteme bauen. Über klassische Analytics hinaus treibt Snowflake auch operative Use Cases an – etwa automatisierte Händler-Alerts, die ausgelöst werden, wenn Händler zentrale Features nutzen. So können Customer-Success-Teams proaktiv Kontakt aufnehmen und Probleme frühzeitig verstehen.
Vor SELECT verfolgte Loop in der Anfangsphase der Snowflake-Einführung eine Philosophie ohne jegliche Einschränkungen: Maximale Wertschöpfung aus Datenanalysen hatte Vorrang vor Kostenmanagement. Dieser Ansatz ermöglichte schnelle Innovation und einen zügigen Ausbau der Datenplattform, bot aber kaum Einblick in Ausgabenmuster und Optimierungspotenziale. Als Loop die Gespräche zur Snowflake-Vertragsverlängerung vorbereitete, wurde klar: Es braucht systematisches Kostenmonitoring und Right-Sizing.
Mit SELECTs Automated-Savings-Funktion konnte Loop seine Ausgaben per Knopfdruck sofort um 20 % senken. Nach dieser ersten Kostensenkung widmete sich das Datenteam von Loop strategischeren Optimierungsmöglichkeiten, die SELECTs Insights-Funktion aufzeigte. Die Insights lieferten die nötige Sicherheit für strategische Entscheidungen zur Warehouse-Dimensionierung, die Performance und Kosten in Einklang brachten. Loop optimierte seine CI/CD-Infrastruktur, um Engpässe für Entwickler zu vermeiden, und senkte gleichzeitig die Kosten der Produktions-Workloads.
SELECT hat das Kostenmanagement von Loop grundlegend verändert und ist heute fester Bestandteil der täglichen operativen Workflows. Das Datenteam etablierte die Routine, SELECT regelmäßig im Rahmen der übrigen Monitoring-Rituale der Datenplattform zu prüfen. Dieses tägliche Monitoring macht Trends, neue Workloads und potenzielle Probleme frühzeitig sichtbar – bevor daraus ernsthafte Kostenprobleme werden. Der intuitive Diagnose-Flow macht Kostenentwicklungen und Workload-Muster leicht erkennbar und zeigt direkt, wo sich sofort gegensteuern lässt.
Die Monitoring-Funktionen von SELECT erwiesen sich als entscheidend, als Loop einen plötzlichen Kostenanstieg von 20.000 $ verzeichnete. Das automatisierte Alerting der Plattform informierte das Team über den Kostensprung, und dank der tiefen Transparenz ließ sich die Ursache schnell identifizieren und umgehend beheben. Das Team stellte rasch fest, dass eine dbt-View mit einer teuren Window Function in einen stündlichen Report eingebunden worden war und so den Kostenanstieg ausgelöst hatte – und konnte entsprechend einen Fix umsetzen.
Der vielleicht größte Nutzen: SELECT ermöglicht datenbasierte Gespräche zwischen den verschiedenen Teams bei Loop. Die Plattform liefert die quantitative Grundlage für produktive Diskussionen über Ressourcenverteilung und Geschäftsprioritäten. Dieser quantifizierte Ansatz hat verändert, wie Loop technische Arbeit priorisiert: Optimierungsprojekte sind keine "Nice-to-have"-Tech-Debt mehr, sondern strategische Initiativen auf Basis konkreter Einsparpotenziale. Aus Tech Debt wird geschäftskritische Arbeit – und das Team kann wirkungsstarke Kostenoptimierungsprojekte ganz oben auf die Prioritätenliste setzen.
Erfahren Sie, wie SELECT Teams dabei unterstützt, Warehouse-Waste zu reduzieren, Transparenz zu schaffen und Kosteneinblicke in konkrete Maßnahmen umzusetzen.
“SELECT is a team favorite - its cost monitoring and auto savings give us peace of mind that our Snowflake spend is in check. The platform’s detailed insights across SQL queries, dbt, and Looker usage provides a comprehensive view into credit spend that is unmatched by other solutions. SELECT has helped us significantly optimize how we use Snowflake.”

“SELECT's app has become an invaluable resource to our company. It clearly breaks down our costs to allow us to focus on the most important areas of cost. SELECT has repeatedly surfaced inefficient common query patterns, and has helped us spot 200 TiB of unused tables to drop, resulting in continued significant cost savings. SELECT is always adding new features to help their customers better understand and reduce their spending. We can't recommend them highly enough!”

“I love clicking through SELECT to understand how our environment and workloads are evolving. I probably check it every day. It's coffee and SELECT for me every morning.”

“SELECT helps us quickly identify inefficient queries that consume unnecessary Snowflake credits, providing all the information we need in a single application. With the Automated Savings feature, we were able to allocate credits to new compute-intensive data projects.”

“This is the easiest thing we've ever done to save money - 20x ROI. Does this not exist for AWS?”

“SELECT provides our team with complete visibility into all aspects of our Snowflake bill and usage. Our team regularly uses SELECT to monitor costs and get alerted on key changes. The dbt & Looker integrations are also super helpful for identifying performance bottlenecks.”

“SELECT helped us monitor and reduce our overall Snowflake spend by almost 40%. The reporting showed me bottlenecks in minutes that would’ve otherwise taken weeks to dig through metadata and sort out. The 'Automated Savings' savings feature alone is saving us over $10k a month across our accounts, allowing us to bring on new workloads.”

“Before SELECT, we were blind to our Snowflake cost drivers. Minutes after install, we identified a single job that was driving over 20% of our costs. The instant visibility & not having to build & maintain our own monitoring makes a big difference for a lean team like ours.”
