SELECT

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Loop optimiert Snowflake-Kosten für Tausende Embedded-Analytics-Nutzer

Die E-Commerce-Retourenplattform macht aus reaktivem Kostenmanagement einen proaktiven Prozess – mit täglichem Monitoring und datenbasierten Optimierungsentscheidungen

SELECT
Loop Returns

The Challenge

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.

The Solution

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.

Results

  • Kosten sofort um 20 % gesenkt – per Knopfdruck mit SELECTs Automated-Savings-Funktion
  • Plötzlichen Kostenanstieg von 20.000 $ identifiziert und behoben – verursacht durch eine teure Window Function
  • Tägliche Kostenmonitoring-Routine in die operativen Workflows integriert
  • Fundierte Warehouse-Optimierung ermöglicht – mit der richtigen Balance aus Performance und Kosteneffizienz

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

Snowflake treibt interne Analytics und Tausende externe Embedded-Analytics-Nutzer an

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.

Der bisherige Ansatz ohne Kostengrenzen bot kaum Transparenz

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.

SELECTs Automated Savings: sofortiger ROI und strategische Optimierung

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.

Tägliche Monitoring-Routinen schufen eine proaktive Kostenkultur

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.

Automatisiertes Anomalie-Monitoring verhinderte 20.000 $ Mehrkosten

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.

Teamübergreifende Kostengespräche sorgen für strategische Ausrichtung

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.

So hilft SELECT Datenteams, schneller voranzukommen

Erfahren Sie, wie SELECT Teams dabei unterstützt, Warehouse-Waste zu reduzieren, Transparenz zu schaffen und Kosteneinblicke in konkrete Maßnahmen umzusetzen.

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