Seemore Data
Seemore Data ist eine KI-gestützte Plattform zur Optimierung des Daten-ROI, die Echtzeit-Kostentransparenz, tiefe End-to-End-Lineage und autonome Warehouse-/Pipeline-Optimierung bietet, um die Ausgaben für Cloud-Warehouses zu senken und gleichzeitig die Leistung zu verbessern.
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Produktinformationen
Aktualisiert:May 18, 2026
Was ist Seemore Data
Seemore Data ist eine Plattform zur Effizienz von Datenprodukten und Pipelines, die sich auf die Kontrolle der Kosten von Data Warehouses (insbesondere in Snowflake) konzentriert, ohne den Geschäftswert zu opfern. Es zentralisiert Kosten-, Nutzungs- und Leistungseinblicke in einem einzigen Dashboard und hilft Teams zu verstehen, woher die Ausgaben kommen – bis hin zu Warehouses, Jobs, Benutzern und Datenprodukten – damit sie Ineffizienzen erkennen, Verschwendung vermeiden und den Daten-ROI mit ausgereiften, datengesteuerten Praktiken kommunizieren können. Die Plattform legt Wert auf eine schnelle Einarbeitung (verbinden Sie Ihr Warehouse, entdecken Sie automatisch Assets und Lineage und handeln Sie dann nach Empfehlungen) und unterstützt die fortlaufende Optimierung durch Automatisierung und Warnungen.
Hauptfunktionen von Seemore Data
Seemore Data ist eine KI-gesteuerte Observability- und Optimierungsplattform, die sich auf die End-to-End-Effizienz von Datenpipelines konzentriert – insbesondere für Snowflake. Sie kombiniert Echtzeit-Kostenübersicht, Warehouse- und Pipeline-Optimierung sowie tiefe (abfragebasierte) Lineage an einem Ort. Sie zentralisiert die Nutzungs- und Ausgabenanalyse, deckt Anomalien und Ineffizienzen auf, empfiehlt (und hilft in einigen Fällen bei der Anwendung) Konfigurationsänderungen und unterstützt die Budgetierung und Verantwortlichkeit, indem sie Kosten Domänen, Teams, Benutzern, Warehouses und Datenprodukten zuordnet.
Echtzeit-Kosten- & Nutzungsübersicht: Bietet ein einheitliches Dashboard für Einsparungen, Budgetierung und Nutzungstrends; filtert Ausgaben nach Domäne/Benutzer/Warehouse/Job und hilft, Kostenspitzen frühzeitig zu erkennen.
Autonome Warehouse-Optimierung: KI-gesteuerte Größenanpassung und Konfigurationseinblicke zur Reduzierung von Verschwendung (z. B. Leerlaufzeit), Verbesserung der Leistung und Rationalisierung des Warehouse-Managements über die grundlegende automatische Suspendierung hinaus.
Nutzungsbasierte Pipeline-Optimierung: Bildet Pipelines End-to-End ab und gleicht die Aktualisierungsfrequenz und Ressourcenzuweisung an den tatsächlichen Bedarf an, um unnötige Ausführungen, überdimensionierte Rechenleistung und redundante Flüsse zu reduzieren.
Tiefe, Warehouse-native Lineage: Erstellt Lineage aus Warehouse-Abfrageaktivitäten (nicht nur statischen Definitionen), um Quellen, Transformationen, Ziele und Abhängigkeiten – bis auf Spaltenebene – sowie Kosten-/Frequenz-/Dauer-Kontext pro Knoten anzuzeigen.
Proaktiver KI-Agent für Anomalien & RCA: Erkennt Anomalien, untersucht Ursachen und erstellt umsetzbare Empfehlungen zur Behebung; kann Warnungen/Empfehlungen (z. B. an Slack) senden und Teams helfen, nach Aufwand vs. Einsparungen zu priorisieren.
Domänenbudgetierung & Verantwortlichkeit: Verfolgt Ausgaben anhand von KPIs, prognostiziert den Verbrauch, legt Budgets und Warnungen nach Warehouse/Projekt/Domäne fest und unterstützt die gemeinsame Verantwortung mit Berichten und Eigentümersignalen.
Anwendungsfälle von Seemore Data
FinOps für Snowflake-intensive Teams: Ordnen Sie Snowflake-Ausgaben Domänen und Eigentümern zu, legen Sie Budget-Leitplanken fest und greifen Sie schnell bei fehlerhaften Abfragen oder falsch konfigurierten Warehouses ein, um die Kosten vorhersehbar zu halten.
Rationalisierung von Data-Engineering-Pipelines: Identifizieren Sie redundante Aktualisierungen, ungenutzte Datenflüsse und ineffiziente Transformationen mithilfe von End-to-End-Lineage und Nutzungssignalen und optimieren Sie anschließend Zeitpläne und die Compute-Größe.
Auswirkungsanalyse für sicherere Änderungen: Nutzen Sie Abhängigkeits- und Spalten-Level-Lineage, um den Downstream-Blast-Radius (Dashboards, Modelle, Funktionen) zu verstehen, bevor Sie Quellen oder Transformationslogik ändern.
Operative Fehlerbehebung & Incident Response: Beschleunigen Sie das Debugging, indem Sie Fehler und Leistungsregressionen durch abfragebasierte Lineage und Root-Cause-Workflows verfolgen, wodurch der Zeitaufwand für manuelle Audits reduziert wird.
Governance und ROI-Reporting für Datenprodukte: Verbinden Sie Kosten und Leistung mit Datenprodukten und Verbrauchsmustern, um Stakeholdern den ROI zu kommunizieren und Optimierungs- oder Deprecationsentscheidungen zu rechtfertigen.
Vorteile
End-to-End-Ansicht, die Lineage, Kosten und Leistung in einer einzigen Plattform kombiniert (reduziert die Tool-Vielfalt).
Umsetzbare Empfehlungen und automatisierungsorientierte Workflows (Warnungen, Priorisierung und einige In-Product-Anwendungsaktionen).
Warehouse-native/abfragebasierte Lineage kann reale Nutzungsmuster widerspiegeln und nicht nur statische Modelldefinitionen.
Benutzer loben die intuitive Benutzeroberfläche und ein sehr reaktionsschnelles Team, das von Kunden angeforderte Funktionen schnell liefert.
Nachteile
Starker Snowflake-Fokus in der Positionierung; der Wert kann für Organisationen, die nicht auf Snowflake ausgerichtet sind, geringer sein.
Autonome/Auto-Optimierungsfunktionen erfordern möglicherweise Governance und eine sorgfältige Einführung, um unbeabsichtigte Leistungs- oder Kostenkompromisse zu vermeiden.
Die Effektivität hängt von ausreichendem Abfrageverlauf/Telemetrie und konsistenten Warehouse-Nutzungsmustern für genaue Einblicke ab.
Wie verwendet man Seemore Data
1) Registrieren Sie sich und greifen Sie auf Seemore Data zu: Erstellen Sie ein Konto bei Seemore Data und öffnen Sie das Haupt-Dashboard (Ihr Kommandozentrum für Kosten, Nutzung und Leistung).
2) Verbinden Sie Ihr Snowflake-Konto (sicher, schreibgeschützt): Integrieren Sie Seemore in wenigen Minuten in Ihre Snowflake-Umgebung. Geben Sie die erforderlichen werkzeugspezifischen Anmeldeinformationen/API-Schlüssel an. Die Verbindung ist als schreibgeschützt/metadatenorientiert konzipiert (keine Rohdateninhalte erforderlich) und erfordert keine Codeänderungen oder Architekturänderungen.
3) Wählen Sie aus, welche Snowflake-Metadaten importiert werden sollen: Wählen Sie während des geführten Onboardings aus, welche Snowflake-Metadaten Seemore aufnehmen soll, damit es die Abfragehistorie, Warehouses und Asset-Beziehungen analysieren kann.
4) Lassen Sie Seemore Ihre Daten-Assets entdecken und indizieren: Erlauben Sie Seemore, Assets in Ihrem gesamten Stack automatisch zu inventarisieren und den vollständigen Abfragehistorienkontext anzuhängen, damit Sie suchen, filtern und verstehen können, was läuft und warum.
5) Visualisieren Sie die End-to-End-Lineage (Deep Lineage): Verwenden Sie die Lineage-Ansichten von Seemore (einschließlich Lineage auf Spaltenebene), um Abhängigkeiten von Quellen über Transformationen bis zu nachgeschalteten Verbrauchern zu verfolgen und Kosten/Häufigkeit/Dauer pro Knoten zu verstehen.
6) Verwenden Sie das Dashboard, um Echtzeit-Kostentransparenz zu erhalten: Überprüfen Sie Ausgaben- und Nutzungstrends, erkennen Sie potenzielle Kostenspitzen frühzeitig und filtern/attribuieren Sie Kosten nach Domäne, Benutzer, Warehouse, Job/Workflow und Datenprodukt.
7) Untersuchen Sie teure oder langsame Workloads mit Drill-downs: Von Warehouse- und Workload-Ansichten aus können Sie in die Abfragelast, Ausführungszeit, Warteschlangenverzögerungen und Ineffizienzsignale eintauchen, um die wahren Treiber hinter Ausgaben- und Leistungsproblemen zu identifizieren.
8) Führen Sie eine Ursachenanalyse mit Lineage + Kontext durch: Wenn ein Dashboard langsamer wird oder Kosten steigen, folgen Sie Lineage- und Abhängigkeitspfaden, um vorgelagerte Ursachen, betroffene nachgelagerte Assets und die verantwortlichen Eigentümer zu finden – wodurch die Fehlerbehebungszeit verkürzt wird.
9) Überprüfen Sie aktive Empfehlungen und Anomalien: Öffnen Sie den Empfehlungs-/Anomalie-Feed von Seemore, um automatisch aufgedeckte Ineffizienzen, Redundanzen und ungewöhnliche Nutzungsmuster zu sehen, priorisiert nach Aufwand und potenziellen Einsparungen.
10) Wenden Sie die Warehouse-Optimierung an (autonome Größenanpassung): Nutzen Sie die KI-gestützten Warehouse-Management-Funktionen von Seemore, um die Rechenleistung richtig zu dimensionieren, Überprovisionierung zu reduzieren und Ineffizienzen zu vermeiden (einschließlich Autosuspend-/Auto-Shutdown-Steuerungen, wo zutreffend).
11) Optimieren Sie Pipelines basierend auf der tatsächlichen Nutzung (nicht nur Abfragen): Nutzen Sie die nutzungsbasierte Optimierung, um Fehlausrichtungen bei der Aktualisierungsnutzung und Übernutzung zu erkennen und dann Zeitpläne/Ressourcen an den tatsächlichen Bedarf anzupassen, damit Pipelines effizient und ohne Verschwendung laufen.
12) Richten Sie Budgets und automatisierte Durchsetzung ein: Konfigurieren Sie Domänen-/Projekt-/Warehouse-Budgets, Warnungen und Prognosen, um die Verbrauchsrate zu überwachen und Überschreitungen zu mindern; nutzen Sie die automatisierte Budgetdurchsetzung, um die Ausgaben unter Kontrolle zu halten.
13) Aktivieren Sie proaktive Warnungen und Berichte: Verbinden Sie Benachrichtigungen (z. B. Slack), um proaktive Warnungen und Empfehlungen sowie wiederkehrende Berichte zu erhalten, damit Stakeholder ohne manuelle Überwachung informiert bleiben.
14) Verwenden Sie den KI-Assistenten für geführte Untersuchungen und Wirkungsanalysen: Bitten Sie den interaktiven KI-Assistenten von Seemore ("Lineage Sherpa"), die Lineage zu navigieren, Assets zusammenzufassen, Kosten-/Leistungstreiber zu erklären und die Wirkungsanalyse vor Änderungen zu unterstützen.
15) Operationalisieren Sie Eigentum und Verantwortlichkeit: Nutzen Sie die Zuordnung nach Domäne/Benutzer/Workflow und gemeinsame Berichterstattung, um klare Eigentumsverhältnisse zu etablieren, unverantwortliche Nutzung zu erkennen und den ROI von Datenprodukten und den geschäftlichen Einfluss zu kommunizieren.
Seemore Data FAQs
Seemore Data ist eine KI-Agentenplattform für die End-to-End-Effizienz von Datenpipelines, die Kosten, Leistung und Nutzung in der modernen Daten-Cloud kontinuierlich analysiert und optimiert.
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