Databricks vereint Datenengineering, Analyse und Machine Learning in einer skalierbaren Cloud-Architektur – mit offenen Standards und starker Integration in den Modern Data Stack.
Databricks bildet die technologische Grundlage für skalierbare Daten- und KI-Initiativen. Wir unterstützen Unternehmen dabei, Databricks gezielt in ihre bestehende Datenlandschaft zu integrieren – von der ersten Bewertung bis zur produktionsreifen Lakehouse-Architektur.
Spark-native Verarbeitung für Batch- und Streaming-Workloads – inklusive Change Data Capture (CDC), Auto Loader und Data Pipelines.
Databricks ermöglicht die nahtlose Integration verschiedener Datenquellen in Echtzeit und unterstützt damit zuverlässige, automatisierte ETL- und ELT-Prozesse.
Delta Lake sorgt für konsistente Datenspeicherung mit ACID-Transaktionen, Versionierung und Time Travel. Der Unity Catalog ergänzt zentrale Governance und Lineage-Funktionen, um Datenqualität und Transparenz sicherzustellen.
Die Photon Engine liefert spaltenbasierte SQL-Abfragen mit hoher Performance und geringer Latenz. So lassen sich große Datensätze effizient analysieren – die ideale Grundlage für interaktive BI-Reports und Self-Service-Analytics.
MLflow und der Feature Store unterstützen die vollständige ML-Lifecycle-Steuerung – vom Experiment-Tracking über Modelltraining bis zur produktiven Bereitstellung.
Damit können Teams KI-Modelle standardisiert, reproduzierbar und skalierbar operationalisieren.
Integrierte Workflows, Trigger und Alerts ermöglichen die Automatisierung komplexer Datenprozesse. Die Anbindung an dbt Core/Cloud und Airflow sorgt für einen reibungslosen Ablauf innerhalb des Modern Data Stack.
Der Unity Catalog gewährleistet einheitliche Zugriffskontrollen, Berechtigungen und vollständige Data Lineage – auch für sensible SAP-Daten. Databricks überwindet die typischen Integrationshürden proprietärer SAP-Formate und macht sie in modernen Analyse- und KI-Workflows nutzbar.
Kurzevaluierung der Plattform für deine individuellen Use Cases.
Wir bewerten technische Passfähigkeit, Architekturvarianten und wirtschaftlichen Nutzen – als Grundlage für deine Databricks-Strategie.
Databricks stellt verschiedene Cost-Management-Funktionen bereit, um Ausgaben im Blick zu behalten. So werden alle abrechnungsrelevanten Nutzungsdaten in detaillierten Billing Logs erfasst, die als Systemtabellen verfügbar sind und ausgewertet werden können. Administratoren können eigene Tags an Clustern und Jobs vergeben, um die Kosten bestimmten Projekten, Teams oder Abteilungen zuzuordnen (für internes Showback/Chargeback). Außerdem lassen sich Budgets mit Alarmierungen definieren, um Warnmeldungen bei Überschreiten bestimmter Beträge zu erhalten. Zur Kostenkontrolle können auch Richtlinien (Policies) eingesetzt werden – etwa um die maximal zulässige Clustergröße oder Laufzeit zu begrenzen – und es stehen vorgefertigte Cost-Reports/Dashboards zur Verfügung, die einen Überblick über die größten Kostentreiber bieten. Diese Werkzeuge helfen dabei, unvorhergesehene Ausgaben zu vermeiden und die Kosten auf verschiedene Nutzungsszenarien zurückzuführen.
Die Databricks-Plattform ist von Grund auf für Skalierbarkeit in der Cloud konzipiert. Sie kann große Datenmengen verarbeiten, indem sie einfach mehr Knoten/Server hinzuschaltet (horizontale Skalierung). Dank Autoscaling-Funktionen passt Databricks die Größe von Clustern dynamisch an: Bei höherer Auslastung werden automatisch zusätzliche Worker-Knoten gestartet, und bei geringer Last fährt das System überflüssige Knoten selbständig herunter. Gleichzeitig ist die zugrunde liegende Datenspeicherung praktisch unbegrenzt – alle Daten liegen in hochskalierbaren Cloud-Objektspeichern (z.B. AWS S3, Azure Data Lake Storage), was nahezu unendliche Speicherkapazität für das Lakehouse bedeutet. Durch diese Architektur kann Databricks Petabyte an Daten bewältigen und Hunderte gleichzeitiger Benutzer oder Jobs unterstützen, ohne an Leistungsgrenzen zu stoßen. Zudem ist Databricks auf Multi-Cloud ausgelegt, sodass bei Bedarf Workloads auch auf andere Regionen oder Cloud-Anbieter verteilt werden können, um weitere Skalierungsreserven zu erschließen.
Databricks gilt als sehr zukunftssichere Datenplattform, da sie auf offenen Standards und innovativen Technologien aufbaut. Viele zentrale Komponenten (wie Apache Spark, Delta Lake, MLflow und Delta Sharing) wurden von Databricks mitentwickelt und als Open Source veröffentlicht. Dadurch vermeiden Nutzer Vendor-Lock-in: Daten werden in offenen Formaten (z.B. Parquet/Delta) gespeichert, die auch außerhalb von Databricks les- und nutzbar sind. Die Plattform ist mehrfach Cloud-kompatibel, sodass ein Wechsel der Cloud-Infrastruktur ohne großen Migrationsaufwand möglich ist. Databricks hält zudem Schritt mit neuen Technologietrends – so wurden etwa Generative AI und LLM-Unterstützung nahtlos in die Umgebung integriert, und regelmäßige Leistungs-Updates (siehe oben) sorgen dafür, dass die Plattform stetig schneller und effizienter wird. Durch diese Offenheit und das hohe Innovationstempo ist sichergestellt, dass eine auf Databricks basierende Lösung auch langfristig aktuellen Anforderungen und Entwicklungen standhält. Quelle: Databricks: 2024 CNBC Disruptor 50
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