Databricks Lakehouse: Die Data & AI Plattform für moderne Unternehmen

Von Data Engineering über Business Intelligence bis hin zu KI – Databricks hebt Ihre gesamte Datenstrategie auf ein neues Niveau.
Databricks vereint die Flexibilität von Data Lakes und die Performance von Data Warehouses in einer leistungsstarken Lakehouse-Plattform – für schnellere Innovation, intelligentere Entscheidungen und messbaren Geschäftswert.

 

Logo Databricks Informatec

Konzipiert von den Entwicklern von Apache Spark ist Databricks heute die führende Plattform für Analytics, Data Engineering und Kunstliche Intelligenz. Die Lakehouse-Architektur vereint die Skalierbarkeit von Data Lakes mit der Governance und Performance von Data Warehouses. Dadurch entsteht eine zentrale Umgebung, in der Unternehmen grosse Datenmengen effizient verarbeiten, Machine-Learning-Modelle entwickeln und Echtzeit-Dashboards erstellen können.
Ganz gleich, ob Sie Datenprodukte aufbauen, fortgeschrittene Analysen durchführen oder KI in grossem Massstab einsetzen möchten – Databricks bietet die stabile und zukunftssichere technologische Basis, die Sie dafür benötigen.

Databricks Vorteile Informatec

IHRE VORTEILE MIT DATABRICKS

  • Schnellere Erkenntnisse

    Integrierte Workflows für Analytics, ETL und ML in einer einzigen Plattform.

     

  • Kosten- & Ressourceneffizienz

    Vereinfachte Datenarchitektur und Auto-Scaling senken Infrastrukturkosten.

  • Offen & interoperabel

    Nahtlose Integration mit Azure, AWS, Power BI, Tableau, dbt und weiteren Tools.

  • Governance & Sicherheit

    Einheitliche Zugriffskontrollen und Data Lineage gewährleisten Compliance und Kontrolle.

  • Teamübergreifende Zusammenarbeit

    Data Scientists, Analysten und Engineers arbeiten gemeinsam in Notebooks und Workspaces.

  • Zukunftssichere KI-Readiness

    Ideale Grundlage zur Operationalisierung von Generative AI, LLMs und mehr.

Wer profitiert von Databricks?

Unternehmen jeder Grösse stehen heute vor denselben Fragen: Wie lassen sich Daten und KI effizienter nutzen, Innovation beschleunigen und gleichzeitig Risiken kontrollieren? Die Databricks Lakehouse Plattform adressiert genau diese Herausforderungen und bringt Mehrwert für alle Rollen im Unternehmen, von IT-Entscheidern bis hin zu Fachanwendern.

  • Für CIOs & CDOs – Kosten & Komplexität reduzieren

    • Vereinheitlichte Plattform für alle Data- & AI-Anwendungen – bis zu 8x bessere Preis-/Leistung.
    • Wegfall redundanter Tools, Speicher und Prozesse.
    • Einheitliches Governance-Modell für mehr Sicherheit, Resilienz und Vertrauen.

  • Für Data Scientists & Analysten – Innovation beschleunigen

    • Zusammenarbeit in Echtzeit auf einer gemeinsamen Plattform, ohne Datensilos.
    • Schneller von Experimenten zur produktiven Anwendung.
    • Demokratisierter Zugang zu Daten & KI – auch für Nicht-Techniker via Natural Language.

  • Für Compliance & Risk Manager – Risiken kontrollieren

    • Integrierte Sicherheits-Features: Zugriffskontrollen, Verschlüsselung, Monitoring und Audit.
    • Erfüllung regulatorischer Anforderungen ohne Innovationsstopp.
    • Responsible AI: Vertrauenswürdige, transparente und sichere KI-Anwendungen.

Einführung in die Databricks Lakehouse Platform

Technologische Stärken von Databricks

  • Lakehouse-Architektur – Eine Plattform für alle Daten

    Kombiniert strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten in einer einzigen Plattform. Durch die Verbindung der Vorteile von Data Lakes und Data Warehouses ermöglicht das Lakehouse die Ausführung von Analytics-, BI- und KI-Workloads ohne Datenverschiebung oder -duplizierung.

    Databricks Informatec Data Lakehouse Platform

  • Unity Catalog – Vereinheitlichte Data Governance

    Zentrale Governance mit einem einzigen Katalog für Data Discovery und Management über alle Daten- und KI-Assets hinweg. Dank flexibler Speicheroptionen und offener Formate bleiben Daten portabel und vendor lock-in wird vermieden.

    Databricks Informatec Unity Catalog

  • Delta Lake – Das Fundament des Lakehouse

    Basierend auf Open-Source-Technologie stellt Delta Lake Zuverlässigkeit und Vertrauen in den Daten sicher. Es erweitert Data Lakes um ACID-Transaktionen, Time Travel (Datenversionierung) und Schema Enforcement – für saubere, konsistente Daten als Basis für Analytics und KI.

    Databricks Informatec Delta Lake

  • Vereinheitlichtes Data Engineering – Skalierbare ETL- und ELT-Workflows

    Mit Apache Spark und Lakeflow vereinfacht Databricks die Erstellung, Verwaltung und Orchestrierung von Datenpipelines. Engineers können Daten in Python, SQL, R, Scala oder Java transformieren, während Analysten direkt mit SQL auf Daten zugreifen. Lakeflow sorgt für effizientes Datenmanagement, Governance und Lifecycle-Kontrolle, während Spark Performance und Skalierbarkeit für komplexe, hochvolumige Workloads liefert.

    Databricks Informatec Unified data Engineering

  • Databricks SQL – KI-gestütztes serverloses Data Warehouse

    Ein serverloses Data Warehouse auf Basis der Lakehouse-Architektur mit nativer KI-Integration. Unterstützt sowohl natürliche Sprachabfragen (AI Querying) als auch klassische SQL mit KI-gestützter Codegenerierung. Dank Photon-Engine erreicht es Spitzenleistung bei Kostenoptimierung.

    Databricks Informatec SQL

  • MLflow & AutoML – Effizientes ML Operations

    Das Open-Source-Framework MLflow ist in Databricks integriert und unterstützt Teams beim Tracken von Experimenten, Model Management und Deployment. AutoML beschleunigt die Modellentwicklung durch automatisches Testen verschiedener Algorithmen und Parameter.

    Databricks Informatec MLflow & AutoML

Databricks Whitepaper

Warum Erfolg mit Data & AI von Offenheit und Portabilität abhängt

Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, dass ihre bestehende Data-&-AI-Infrastruktur zukünftige Innovationen eher einschränkt als ermöglicht, insbesondere, wenn sie nicht auf Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit ausgelegt ist.
Eine mögliche Antwort darauf sind offene und portable Plattformen, die mehr Flexibilität bieten und helfen, Abhängigkeiten von einzelnen Anbietern zu vermeiden. In diesem Whitepaper erfahren Sie:

  • Welche Wettbewerbsvorteile Offenheit und Portabilität bringen können
  • Welche Faktoren bei einem Plattformwechsel entscheidend sind
  • Wie Unternehmen technologische Unabhängigkeit sichern
  • Welche Strategien zur Risikominimierung bei einer Migration helfen
Informatec Whitepaper Databricks

Download Whitepaper (PDF)

ANWENDUNGSSZENARIEN FÜR DATABRICKS

  • Echtzeit-Kundenanalysen

    Vereinen Sie Kundendaten aus Transaktionen, Web und IoT für eine 360°-Sicht. Ermöglichen Sie Hyper-Personalisierung, gezieltes Marketing und intelligente Empfehlungen.

  • Predictive Maintenance & IoT-Analytics

    Verarbeiten Sie Sensordaten in grossem Umfang, um Ausfälle frühzeitig vorherzusagen. Senken Sie Stillstandszeiten, verlängern Sie Lebenszyklen und optimieren Sie Abläufe.

  • Betrugsbekämpfung & Risikomanagement

    Nutzen Sie ML auf Transaktionsdaten, um Anomalien in Echtzeit zu erkennen. Verbessern Sie Fraud Prevention, Bonitätsbewertung und Compliance-Monitoring.

  • Bedarfsprognosen & Supply-Chain-Optimierung

    Prognostizieren Sie Nachfrage granular unter Berücksichtigung historischer und externer Signale. Optimieren Sie Lagerbestände, reduzieren Sie Out-of-Stocks und schaffen Sie resiliente Lieferketten.

  • Healthcare & Life Sciences Innovation

    Analysieren Sie klinische Studiendaten, Patientenakten und Genomdaten in einem sicheren, regelkonformen Umfeld. Beschleunigen Sie Forschung und verbessern Sie Patientenergebnisse.

  • Generative AI & Knowledge Management

    Nutzen Sie Unternehmensdaten für Generative-AI- und LLM-Anwendungen. Bauen Sie KI-Assistenten, die präzise und kontextbezogene Antworten liefern.

Databricks F.A.Q.

Welche Arten von Workloads kann Databricks verarbeiten?

Databricks unterstützt Data Engineering, Batch- & Streaming-Analytics, Business Intelligence sowie KI/ML-Anwendungen. Dank Lakehouse-Architektur lassen sich strukturierte und unstrukturierte Daten effizient verarbeiten. 

Wie gewährleistet Databricks Sicherheit und Governance?

Databricks bietet zentrale Governance über einen Katalog für Data Discovery, Zugriffskontrolle und Auditing. Zudem integriert es sich in Unternehmens-Sicherheitsstandards. 

Kann Databricks mit bestehenden BI- und Datentools integriert werden?

Ja, Databricks arbeitet nahtlos mit gängigen BI-, ETL- und KI-Tools zusammen. Offene Formate und APIs sichern einfache Integration ohne Vendor Lock-in.

Welche Kostenvorteile bietet Databricks im Vergleich zu traditionellen Plattformen?

Die Lakehouse-Architektur kombiniert Storage und Compute effizient, sodass keine mehrfachen Datenkopien nötig sind. Automatisierte Optimierungen und skalierbare Ressourcen senken Betriebskosten und ermöglichen Pay-as-you-go. 

Wie unterscheidet sich Databricks von Snowflake?

Beide sind Cloud-Datenplattformen, jedoch mit unterschiedlichen Schwerpunkten. Databricks eignet sich für Analytics, KI und ML auf strukturierten und unstrukturierten Daten. Snowflake fokussiert auf hochperformantes SQL-Analytics für strukturierte Daten.

WIE INFORMATEC IHREN DATABRICKS-ERFOLG SICHERT

Official Databricks Partner

Als erfahrene Data-&-AI-Experten begleiten wir Sie auf jedem Schritt Ihrer Databricks-Reise – von der Planung der passenden Architektur und Datenintegration bis zur Umsetzung produktionsreifer KI- und Analytics-Lösungen. Ob Proof of Concept oder grossflächiger Rollout: Wir helfen Ihnen, den Mehrwert von Databricks voll auszuschöpfen, schneller zu skalieren und Ihre Daten in messbare Geschäftsergebnisse zu verwandeln.

Informatec Databricks Partner

Certfied Databricks Data Engineer

Unsere Consultants verfügen über das Databricks Certified Data Engineer Professional Badge – ein klarer Nachweis ihrer tiefgehenden Expertise. Diese Zertifizierung belegt die Fähigkeit, mit Databricks komplexe Data-Engineering-Aufgaben professionell umzusetzen: von der Entwicklung optimierter und bereinigter ETL-Pipelines über die Modellierung von Daten im Lakehouse bis hin zur Sicherstellung von Sicherheit, Zuverlässigkeit, Monitoring und Testing vor dem Deployment. Dazu gehören umfassende Kenntnisse der Databricks Plattform und ihrer Entwickler-Tools wie Apache Spark™, Delta Lake, MLflow sowie der Databricks CLI und REST API. Unternehmen können sich darauf verlassen, dass unsere Experten anspruchsvolle Data-Engineering-Szenarien effizient, sicher und zukunftssicher realisieren.

Databricks Credentials

Databricks Data Engineer Professional

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