wetter.com setzt auf den Snowflake Data Marketplace, um seine Wetterdaten sicher und einfach mehr Unternehmen anzubieten. Mit dem Snowflake Data Marketplace können Anwender neue Datensätze entdecken, nahtlos darauf zugreifen und sie sofort kaufen. wetter.com ist das führende Online-Wetterportal in Deutschland, Österreich und der Schweiz.
Über den Snowflake Data Marketplace kann das Unternehmen seine Wetterdaten mit einem breiten Daten-Ökosystem bestehend aus Partnern und Kunden von Snowflake teilen. Dadurch erreicht wetter.com Tausende datengetriebener Unternehmen und neue Anwendungen auf Basis von Wetterdaten: Von der Analyse des Wettereinflusses auf den Umsatz über Bedarfsprognosen bis hin zur Optimierung von Marketingaktivitäten.
Für wetter.com-Kunden – wie dem Vergleichsportal Verivox – entfällt mit dem Data Marketplace die Einrichtung über eine Programmierschnittstelle, wodurch sich der einmalige Aufwand von Tagen auf wenige Minuten reduziert. Zudem muss Verivox den Abruf der täglichen Updates nicht mehr überwachen, da die Daten für Anwender direkt in der Plattform von Snowflake verfügbar sind.
„Da wir bereits seit mehreren Jahren auf die Data Cloud von Snowflake als unsere zentrale Datenplattform setzen, waren die Datensätze von wetter.com für uns nur einen Klick entfernt,“ sagt Joachim Hefner, Vice President BI & Data Engineering von Verivox. „Wir verwenden die Wetterdaten unter anderem zur Einordnung unserer Geschäftszahlen und um unser Marketing effizienter auszusteuern.“
„So gut wie jedes Unternehmen kann seine Datenanalysen bereichern, indem es sie um Wetterprognosen oder historische Daten erweitert.“, so Arjan van Staveren, Country Manager Germany von Snowflake. „Dank dem Angebot von wetter.com können Unternehmen nun über den Snowflake Data Marketplace unkompliziert auf granulare europäische Wetterdaten zurückgreifen.“
Der Snowflake Data Marketplace bietet heute über Tausend Datenangebote von über 200 Anbietern. Seit kurzem können Anwender mit der neuen "Try before you buy"-Funktion bereits vor dem Kauf auf Beispieldaten zugreifen, um zu bewerten, ob sie den gewünschten Anforderungen entsprechen. Anwender können dadurch testen, ob sich die Daten mit anderen zu analysierenden Daten kombinieren lassen.