Databricks ist eine moderne Big-Data-Plattform, deren Kern Apache Spark bildet. Sie vereint Daten-Engineering, Data Science und Machine Learning in einer gemeinsamen Umgebung und ermöglicht damit durchgängige Workflows von der Datenaufnahme bis zur Auslieferung von Ergebnissen.

Geeignete Use Cases

Ursprünglich für Big-Data-ETL-Pipelines entwickelt, ist Databricks heute ein vielseitiges Fundament für datengetriebene Anwendungen:

  • ETL- und ELT-Pipelines mit hohen Datenvolumen und heterogenen Datenquellen und Datensenken.
  • Data-Science-Workflows und experimentelle Modelle.
  • Datenintensive Backend-Services und Data Apps (Batch/Micro-Batch-Streaming), besonders für Ad-hoc-Analysen und kleine Teams.
  • Scheduling und Orchestrierung datenintensiver Anwendungen.

Vorteile

Vorteile gegenüber Apache Spark

Wenn Sie heute einen eigenen Spark-Cluster betreiben oder eine Eigenlösung planen, vereinfacht Databricks Deployment, Skalierung und die darunterliegende IaaS-Schicht erheblich. Die Plattform läuft nativ in der Cloud und wird nutzungsbasiert abgerechnet, sodass Sie nur für die tatsächlich laufenden Workloads zahlen. Zusätzlich erweitert Databricks Apache Spark um zentrale Funktionen wie Data Governance, Scheduling, Monitoring und ML-Tools.

Vorteile gegenüber selbstgebauten Pipelines

Individuelle Datenpipelines sind häufig schwer wartbar, inkonsistent dokumentiert und anfällig für Ausfälle. Databricks liefert standardisierte Entwicklungs- und Betriebsprozesse, reduziert Integrationsaufwand und schafft klare Verantwortlichkeiten von der Datenaufnahme bis zum Reporting.

Business-Vorteile

Unternehmen gewinnen schnellere Time-to-Insight, weniger operativen Aufwand in der Datenplattform, bessere Datenqualität und damit eine verlässliche Grundlage für datengetriebene Entscheidungen und Investitionssicherheit.

Plattform-Technologie

Kernfunktionen

  • ETL-Pipelines und Data Governance mit Unity Catalog.
  • Nahtlose Integration heterogener Datenquellen, inklusive Marketplace.
  • Native Unterstützung der Hyperscaler Azure, AWS und GCP.
  • Integration zahlreicher Datensenken, sowie Bereitstellung für Reporting.

Lakehouse-Ansatz mit Delta Lake

Databricks folgt dem Lakehouse-Ansatz: Data Lake und Data Warehouse werden zusammengeführt, um Analytik, BI und ML auf einer gemeinsamen Datenbasis zu ermöglichen. Delta Lake liefert dabei ACID-Transaktionen, Versionierung und zuverlässige Datenqualität im Data Lake.

So unterstützen wir Sie

Wir begleiten Sie von der Erstbewertung bis zur Einführung: Business Case, Zielbild, Pilot und skalierbarer Rollout. Als Databricks Partner mit tiefem Big-Data-Know-how, insbesondere auf Microsoft Azure, sorgen wir für eine robuste Plattform, die sich flexibel an Ihre Anforderungen anpasst.

Typischer Projektablauf

  • Discovery und Zielbild: Anforderungen, Datenquellen, Prioritäten.
  • Architektur und Setup: Landing Zone, Security, Governance.
  • Implementierung: Pipelines, Modelle, Workflows.
  • Enablement: Betrieb, Monitoring, Wissenstransfer.

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