Hoe start je met Snowflake Intelligence?

Snowflake Intelligence biedt een alternatief: AI direct op je eigen data, volledig binnen je bestaande Snowflake-omgeving, zónder dat je iets hoeft te migreren of opnieuw hoeft te bouwen. 

Dit blog is een praktische handleiding voor CIO’s, data leaders en architecten die willen begrijpen hoe Snowflake Intelligence technisch werkt en wat er op orde moet zijn voordat je begint. 

Hoe werkt Snowflake Intelligence? 

Snowflake Intelligence bestaat uit drie technische bouwstenen. Samen vormen ze een AI-laag die opereert bovenop je eigen data, maar volledig binnen Snowflake. 

1. Een AI-agent (Large Language Model) die natuurlijke taal begrijpt.  
   
   Je kunt vragen stellen zoals: “Welke productcategorie daalde het hardst in Q2?” of “Wat zegt onze NPS over de regio’s in 2024?”. De AI interpreteert de vraag en maakt deze technisch uitvoerbaar. 
    
   De agent gebruikt een ingebouwd LLM om de vraag te interpreteren, de juiste tabellen en relaties te herkennen en een logische querystrategie te bepalen.  
    
2. Generatie van transparante SQL-queries op je eigen data
   
   De AI-agent schrijft realtime SQL-queries op de datasets die je hebt gedefinieerd. Hij laat precies zien: welke tabellen hij gebruikt, welke filters worden toegepast en welke berekeningen hij doet. 
   
   Dit maakt Snowflake Intelligence audit-proof en controleerbaar, in tegenstelloing tot generatieve AI-tools die antwoorden genereren zonder directe uitvoering, governance of herleidbare datalogica.
   
   
3. Volledige beveiliging binnen Snowflake
   
   Alle antwoorden worden gegenereerd zonder dat data het Snowflake-platform verlaat. Medewerkers zien alleen de data waarvoor ze geautoriseerd zijn. De AI gebruikt dezelfde securityregels die je al hebt ingericht, denk aan: row-level security, column-level security, role-based access en masking policies 

Wat betekent Snowflake Intelligence voor governance?

Veel CIO’s stellen ons dezelfde vraag: “Wat betekent AI en Snowflake Intelligence voor governance? Krijgt de AI meer toegang dan een gebruiker zelf?” 

Het antwoord is nee. De AI-agent kan nooit méér zien dan de gebruiker die hem bedient. Snowflake Intelligence werkt 1-op-1 met je bestaande governance: 

• Row-level security: data wordt automatisch gefilterd op gebruikerscontext
• Column masking, gevoelige kolommen blijven gemaskeerd
• Role-based access, de agent erft de rechten van de gebruiker
• Semantische views zorgen voor eenduidige definities
• Geen kopieën, data blijft op één plek
• Geen hallucinaties: in de antwoorden staan alleen data die in Snowflake staat. Uiteraard adviseren we net als bij werken met LLM's om antwoorden altijd te controleren. 

Hoe organisaties vandaag al slimmer werken met data en ai    

Met Snowflake Intelligence kunnen teams in retail, logistiek en zorg direct vragen stellen aan hun eigen data, zonder dashboards of SQL. Hieronder vind je een aantal voorbeelden van use cases in verschillende sectoren.  

Snowflake Intelligence in Retail:

• Category managers zien in één vraag waarom een product daalt én welke regio’s achterblijven.
• Marketing ontdekt correlaties tussen promoties, weerdata en winkelbezoek.
• Klantenservice krijgt inzicht in sentimenttrends per thema, voorraad, winkelervaring, prijs

Snowflake Intelligence in Transport & Logistiek

• Planners ontdekken inefficiënties door AI-analyses van ritten, volumes en vertragingen.
• Managers kunnen in natuurlijke taal vragen stellen over routeperformance of bezettingsgraden.

Snowflake Intelligence in Zorg

• Teams analyseren wachttijden, bezetting en patiëntstromen zonder BI-complexiteit.
• Kwaliteitsteams vinden patronen in klachten en ervaringen sneller dan ooit.

Snowflake Intelligence in Finance

• Analyses die normaal SQL vereisen marges, regiovergelijkinge en afwijkende trends kunnen direct door controllers worden uitgevoerd. 

Meer weten over hoe wij werken met Snowflake? Neem een kijkje op onze Snowflake-partnerpagina.  

Morgen al starten met Snowflake Intelligence? 

Geïnspireerd geraakt door wat Snowflake Intelligence kan betekenen voor jouw organisatie? Dan is de volgende vraag logisch: wat moet er technisch en organisatorisch op orde zijn om hier morgen al waarde uit data- en ai-oplossingen te halen?  
 

• Een betrouwbaar datamodel
  
  De kwaliteit van de analyses hangt af van de structuur van je data. Als tabellen niet goed gedefinieerd zijn, relaties ontbreken of definities per team verschillen, dan kan de AI-agent alleen óók maar met die onduidelijkheid werken. Een goed gestructureerd datamodel zorgt ervoor dat de AI precies weet waar informatie staat, hoe het gekoppeld moet worden en hoe een vraag technisch moet worden beantwoord.
  
  
• Governance en toegangsrechten die kloppen
  
  Snowflake Intelligence gebruikt 100% van je bestaande governance. Dat betekent dat alles staat of valt bij de kwaliteit van dat fundament. Role-based access, row-level security, masking policies en dataclassificatie moeten volwassen zijn voordat je de agent breed inzet. Goed nieuws, als dit al staat, heb je geen extra werk. Maar als governance nog ad-hoc is ingericht, is dit het moment om het op te schonen. 
  
  
• Een klein pilotteam dat ermee gaat werken
  
  Start met een klein, gemotiveerd team, bijvoorbeeld met een controller, merchandiser, operations manager, analist of planner. Mensen die dagelijks beslissingen nemen en echte vragen hebben. Als zij zien wat de AI-agent binnen een minuut kan, verspreidt het enthousiasme vanzelf door de organisatie. En je leert precies welke vragen leven in de business, ideaal voor de volgende iteratie. 

 Waarom ilionx een logische partner is 

ilionx werkt al jarenlang als partner van Snowflake. We zien Snowflake Intelligence niet als een los AI-experiment, maar als een praktische stap naar eenvoud in data-analyse. We helpen organisaties klein te beginnen, veilig te schalen en snel waarde te zien, met oplossingen die mensen graag gebruiken. Wil je weten hoe Snowflake Intelligence eruitziet voor jouw organisatie? Naam dan contact met ons op.