Snowflake1 Das Konzept
Ein halbtägiger Hackathon, der Kundenteams ermöglicht, aus erster Hand zu erleben, wie man Geschäftsprobleme ausschließlich mit natürlicher Sprache löst – ganz ohne Programmierkenntnisse. Der Star ist Cortex Code: der in Snowsight integrierte KI-Assistent, der Textanweisungen in SQL-Code, Python, ML und funktionale Dashboards verwandelt.
Mehrwert für den Kunden
- Von null zur Lösung in wenigen Stunden: Von einer Geschäftsidee zu einer funktionierenden ML-Pipeline + Dashboard an einem einzigen Vormittag
- Keine technische Hürde: Fachbereiche wie Business, Produkt, Marketing und Operations können KI-Lösungen erstellen
- Eigene oder synthetische Daten: Jedes Team entscheidet, ob es mit eigenen Branchendaten oder Katalogdaten arbeitet
- Lösung mitnehmen: Alles Erstellte bleibt im Snowflake-Konto und kann weiterentwickelt werden
Kernbotschaft: «Sie brauchen kein Data-Science-Team, um Probleme mit KI zu lösen. Sie müssen nur wissen, was Sie fragen müssen.»
Hackathon-Ablauf
1
Challenge
auswählen
auswählen
2
KI in
natürlicher Sprache fragen
natürlicher Sprache fragen
3
Daten +
ML generieren
ML generieren
4
Dashboard
erstellen
erstellen
5
Präsentieren
& konkurrieren
& konkurrieren
2 Tagesablauf (9:00 – 14:00)
Fünf intensive Stunden mit einer ausgewogenen Mischung aus Inspiration, Aufbau und Feier:
| Uhrzeit | Block | Beschreibung |
|---|---|---|
| 09:00 – 09:20 | Begrüßung & Keynote | Empfang mit Kaffee. Inspirierende Keynote: „KI, die Ihre Sprache spricht.“ Vorstellung des Konzepts, der Regeln und der Preise. |
| 09:20 – 09:40 | Live-Demo | WOW-Demonstration: Einen vollständigen Anwendungsfall in 15 Minuten lösen – nur mit Cortex Code. Von null zum Dashboard mit ML, nur durch Sprechen. |
| 09:40 – 09:50 | Teambildung | Teams aus 3–4 Personen (Profilmix). Challenge-Auswahl. Zugang zu Snowflake-Testkonten. |
| 09:50 – 11:15 | Sprint 1 — Aufbauen | Aufbauphase: Daten, ML-Modelle, Cortex-AI-Funktionen. Snowflake-Mentoren rotieren zwischen den Tischen. Erste sichtbare Ergebnisse. |
| 11:15 – 11:30 | Kaffeepause | Networking und Kaffee. Zeit für informellen Fortschrittsaustausch zwischen Teams und Mentoren-Beratung. |
| 11:30 – 12:45 | Sprint 2 — Verfeinern | Streamlit-Dashboard fertigstellen, kreative Erweiterungen hinzufügen: Warnmeldungen, Sentiment-Analyse, Forecasting, semantische Suche. Automatisierung mit Tasks. |
| 12:45 – 13:15 | Präsentationen | Jedes Team hat 5 Minuten, um seine Lösung vorzustellen: Problem, Ansatz, Live-Dashboard-Demo und wichtigste Erkenntnis. |
| 13:15 – 13:30 | Abstimmung & Preisvergabe | Abstimmung per Applausometer + Jury. Preisverleihung. Gruppenfoto. |
| 13:30 – 14:00 | Mittagessen & Networking | Informelles Mittagessen im Cocktail-Stil. Zeit, um Beziehungen zu vertiefen, Ideen auszutauschen und nächste Schritte mit Snowflake-Teams zu planen. |
Wichtiger Rhythmus: Zwei Aufbau-Sprints (85 Min. + 75 Min.), getrennt durch eine Kaffeepause. Der erste Sprint konzentriert sich auf die Basis (Daten + ML), der zweite auf das Erlebnis (Dashboard + kreative Extras).
3 Challenges und Anwendungsfälle
Jedes Team wählt eine dieser Challenges (basierend auf dem Branchenkatalog). Sie enthalten geführte Prompts als Ausgangspunkt, aber das Team kann diese anpassen, verbessern oder neu erfinden:
Challenge A — Banking-Betrugsdetektiv
Erstellen Sie ein System zur Erkennung betrügerischer Transaktionen mittels ML-Klassifikation. Das Team muss Transaktionsdaten generieren, ein Betrugsmodell trainieren und ein Echtzeit-Warn-Dashboard mit Erklärbarkeit für jede Erkennung erstellen.
Challenge B — Retail-Empfehlungsmaschine
Erstellen Sie ein Produktempfehlungssystem, das Kaufmuster analysiert, Kunden segmentiert und Produkte mithilfe generativer KI vorschlägt. Bonus: Semantische Suche im Produktkatalog hinzufügen, um „so zu suchen, wie man spricht“.
Challenge C — Energiebedarfs-Prädiktor
Prognostizieren Sie den Energiebedarf nach Zone und Zeitfenster mit ML.FORECAST. Erstellen Sie ein interaktives Dashboard, das Prognosen und tatsächlichen Verbrauch gegenüberstellt, und generieren Sie Überbedarfswarnungen mit LLM-gestützter Ursachenanalyse.
Challenge D — Intelligenter Bildungs-Copilot
Erstellen Sie einen Assistenten, der akademische Leistungen analysiert, gefährdete Schüler mittels ML-Klassifikation erkennt und personalisierte Förderempfehlungen mithilfe generativer KI erstellt. Dashboard für Tutoren mit einer 360°-Schüleransicht.
Challenge E — Logistik-Optimierer
Prognostizieren Sie Lieferverzögerungen, klassifizieren Sie Sendungen nach Risiko und erstellen Sie ein Logistik-Kontrollpanel mit Volumenprognose. Bonus: Automatische Erklärungen für jede prognostizierte Verzögerung für das Operations-Team generieren.
Challenge F — Gesundheitswesen-Sentiment-Analysator
Analysieren Sie Patientenzufriedenheitsumfragen mit Sentiment-Analyse, extrahieren Sie Schlüsselthemen mithilfe generativer KI und prognostizieren Sie die Beschwerdewahrscheinlichkeit. Executive-Dashboard für die Krankenhausleitung.
Offene Challenge — Ihr Problem, Ihre Lösung
Für fortgeschrittene Teams: Bringen Sie Ihr eigenes Geschäftsproblem mit und erstellen Sie die Lösung von Grund auf mit Cortex Code. Das Snowflake-Team hilft Ihnen in den ersten 10 Minuten bei der Architektur. Maximale Punktzahl für Kreativität.
Leitgedanke — „Challenge aufleveln“: Jede Challenge hat einen Pflichtkern, aber Extrapunkte gibt es für kreative Verbesserungen: neue Datenquellen hinzufügen, Techniken kombinieren (Forecasting + Klassifikation), einen Cortex Agent erstellen, der die Ergebnisse diskutiert, oder ein besonders nützliches Dashboard gestalten. Je weiter das Team den Anwendungsfall vorantreibt, desto besser.
4 Hackathon-Ablauf
Teambildung
- 3–4 Personen pro Team (ideal: Mischung aus Business- und technischen Profilen)
- Empfehlung: Kunden verschiedener Unternehmen mischen, um Networking zu fördern
- Jedes Team wählt einen kreativen Teamnamen und eine Challenge
- Ein Snowflake-Mentor für jeweils 2–3 Teams
Empfohlene Teamrollen
- Erzähler: Schreibt die Prompts in natürlicher Sprache und leitet die Interaktion mit Cortex Code
- Architekt: Überprüft den generierten Code und entscheidet über die Datenstruktur
- Designer: Kümmert sich um das Streamlit-Dashboard und die visuelle Gestaltung
- Präsentator: Bereitet die 5-Minuten-Demo für die Abschlusspräsentationen vor
So funktioniert es
- Jedes Team erhält Zugang zu einem Snowflake-Testkonto (oder nutzt das eigene)
- Sie öffnen den Anwendungsfallkatalog und wählen ihre Challenge
- Sie folgen den geführten Prompts als Basis und erweitern sie mit eigenen Ideen
- Sie nutzen Cortex Code, um alles zu generieren: Daten, ML, Dashboard, Automatisierung
- Am Ende präsentieren sie ihre Lösung am Bildschirm mit einer Live-Demo
Goldene Regel: Alles wird über Cortex Code in natürlicher Sprache erstellt. Wer SQL von Hand schreiben möchte, kann dies tun — aber es bringt keine Extrapunkte. Das Ziel ist zu zeigen, dass die KI es für Sie erledigt.
Gamification während des Events
- Blitz-Erfolge: Erstes Team mit erstellten Daten, erstes laufendes ML-Modell, erstes bereitgestelltes Dashboard → Bonuspunkte
- Prompt-Wall: Gemeinsamer Bildschirm, auf dem Teams ihre besten Prompts posten, um andere zu inspirieren
- 11:15-Checkpoint: Schnelle Runde vor der Kaffeepause, in der jedes Team seinen Fortschritt in 30 Sekunden teilt
- Mentor-Joker: Jeder Mentor kann 1 «Joker» an ein Team vergeben, das außergewöhnliche Kreativität zeigt
5 Bewertung und Preise
Bewertungskriterien
| Kriterium | Beschreibung | Punkte |
|---|---|---|
| Geschäftswert | Löst es ein reales Problem? Liefert es messbaren Mehrwert für den Endnutzer? | 25 |
| Cortex-Code-Nutzung | Wurde hauptsächlich natürliche Sprache verwendet? Wurden Prompts effektiv eingesetzt? | 25 |
| Technische Tiefe | Anzahl der genutzten Snowflake-Funktionen: ML, LLM, Search, Agent, Feature Store, Tasks | 20 |
| Dashboard & UX | Qualität des Streamlit-Dashboards: Klarheit, Interaktivität, Design | 15 |
| Kreativität & Erweiterungen | Wurde über die Basis-Challenge hinausgegangen? Wurden originelle Ideen eingebracht? | 15 |
| GESAMT | 100 |
Empfohlene Preise
- Erster Platz — „KI-Innovator“: Haupttrophäe/-preis + zusätzliche Snowflake-Credits + Erwähnung auf Snowflake-Social-Media
- Bestes Dashboard — „Data Storyteller“: Preis für das Team mit der besten Visualisierung und Daten-Erzählung
- Kreativster Prompt — „Prompt Whisperer“: Preis für den genialsten Prompt, der mit den wenigsten Worten das beste Ergebnis erzielte
- Alle Teilnehmer: Teilnahmezertifikat, Snowflake-T-Shirt, verlängerter Zugang zum Testkonto
Abstimmung: 50 % Jury (Snowflake-Team) + 50 % Applausometer des Publikums. Jeder Teilnehmer stimmt per Handzeichen oder per mobilem QR-Abstimmungssystem ab.
6 Voraussetzungen und Vorbereitung
Für Teilnehmer
- Laptop mit modernem Browser (Chrome/Edge empfohlen)
- Snowflake-Testkonto vor dem Event erstellt (siehe Benutzeranleitung)
- Gewählte Challenge-Seite im Katalog lesen (optional, aber empfohlen)
- Experimentierfreude und ein offener Geist
7 Häufig gestellte Fragen
Müssen die Teilnehmer SQL oder Python können?
Nein. Genau das ist der Sinn des Hackathons: zu zeigen, dass man mit Cortex Code KI/ML-Lösungen ausschließlich mit natürlicher Sprache erstellen kann. Technisch versierte Teilnehmer werden schneller vorankommen, aber es ist keine Voraussetzung.
Wie viele Teams können teilnehmen?
Wir empfehlen 4 bis 8 Teams (12 bis 32 Personen). Weniger als 4 Teams reduziert den Wettbewerb; mehr als 8 erschwert die Präsentationen innerhalb des Zeitplans.
Wie viel kostet es an Snowflake-Credits?
Jedes Team verbraucht $5 bis $15 an Credits mit synthetischen Daten und einem Small Warehouse. Das kostenlose Testkonto enthält $400 an Credits – mehr als genug für den Hackathon und Wochen weiterer Experimente.
Was passiert, wenn ein Team nicht weiterkommt?
Snowflake-Mentoren sind da, um zu helfen. Außerdem kann Cortex Code seine eigenen Fehler beheben: Wenn etwas nicht funktioniert, kann das Team den Fehler einfügen und um Behebung bitten. Iteration ist Teil des Lernprozesses.
Können reale Unternehmensdaten verwendet werden?
Ja, aber nur wenn das Team eine interne Genehmigung dafür hat. Die Challenges sind mit synthetischen Daten konzipiert, um Datenschutzprobleme zu vermeiden. Für fortgeschrittene Teams, die reale Daten verwenden möchten, empfehlen wir die „Offene Challenge“.
Was nehmen die Teilnehmer nach dem Hackathon mit?
Alles Erstellte bleibt in ihrem Snowflake-Konto: Tabellen, Modelle, Dashboards und Pipelines. Sie erhalten außerdem Zugang zum vollständigen Anwendungsfallkatalog, um mit weiteren Challenges aus verschiedenen Branchen zu experimentieren.
Kann der Hackathon auf einen Nachmittag oder einen ganzen Tag angepasst werden?
Absolut. Für einen ganzen Tag fügen Sie einen dritten Sprint und parallele Workshops am Nachmittag hinzu. Für einen halben Nachmittag passen Sie die Sprints auf jeweils 60 Minuten an. Die modulare Struktur ermöglicht Anpassungen.