Success Story Bäko Hansa BÄKO HANSA verlagerte sein Qlik-Backend in die Cloud, vereinfachte die Datenintegration und standardisierte das KPI-Management mit iVIEW Dataflow und iVIEW Library.
Success Story Keller Unternehmensberatung AG Keller Unternehmensberatung modernisierte ihre HEBES-Benchmarking-Plattform mit Microsoft Fabric und Power BI und ermöglicht damit schnellere Analysen, sichere Datenverarbeitung und flexible Self-Service-Analysen.
Success Story Bäko Hansa BÄKO HANSA verlagerte sein Qlik-Backend in die Cloud, vereinfachte die Datenintegration und standardisierte das KPI-Management mit iVIEW Dataflow und iVIEW Library.
Success Story Keller Unternehmensberatung AG Keller Unternehmensberatung modernisierte ihre HEBES-Benchmarking-Plattform mit Microsoft Fabric und Power BI und ermöglicht damit schnellere Analysen, sichere Datenverarbeitung und flexible Self-Service-Analysen.
Databricks Migration in der Logistik Von Azure SQL Server zur skalierbaren DatenplattformEin global tätiger Transport- und Logistikdienstleister hat seine Datenplattform für den Bereich Air & Sea von Azure SQL Server auf Azure Databricks migriert. Das Ergebnis: dreimal täglich aktuelle Daten statt einmal, 90 % Reduktion des Sicherheitsdatenvolumens und eine stabile Plattform für Tausende Power-BI-Nutzer.Herausforderungen Lösung Ergebnisse FAQ Auf einen Blick BrancheTransport & Logistik (international) BereichAir & Sea, Abteilung Datenplattform PlattformAzure Databricks, Delta Lake, Power BI Ergebnis3× mehr Datenaktualisierungen, 90 % weniger Security-Daten Ausgangslage Der Kunde ist ein weltweit tätiges Transport- und Logistikunternehmen, dessen Geschäftsbereich Air & Sea für das operative Tagesgeschäft und fundierte Geschäftsentscheidungen auf Daten angewiesen ist. Tausende Mitarbeitende im gesamten Unternehmen nutzen Power-BI-Berichte, um Sendungen, operative Leistungskennzahlen und kommerzielle Kennzahlen zu überwachen und zu analysieren.Die bestehende Datenplattform basierte auf Azure SQL Server. Sämtliche Datentransformationen wurden über Stored Procedures ausgeführt und mittels Azure Data Factory orchestriert. Anschliessend wurden die aufbereiteten Daten in semantische Modelle von Azure Analysis Services geladen, die als Grundlage für die Power-BI-Berichte dienten.Die Architektur war über mehrere Jahre organisch gewachsen und wurde zunehmend komplexer und wartungsintensiver. Gleichzeitig konnte die bestehende Plattform den steigenden Anforderungen des Geschäftsbereichs an die Aktualität, Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit der Daten nicht mehr ausreichend gerecht werden. Die Herausforderungen Lange Verarbeitungszeiten: Nur eine Ladung pro Tag war möglich, Daten waren oft bis zu 24 Stunden alt. Redundante Logik: Mehrfach implementierte Transformationen verlängerten die Laufzeiten und erhöhten das Risiko inkonsistenter Ergebnisse. Versteckte Geschäftsregeln: Kritische Regeln steckten in langen SQL-Prozeduren und waren kaum nachvollziehbar. Langsame Semantic Models und schwergewichtige Row-Level Security: Sehr grosse Security-Tabellen bremsten die Berichte spürbar. Begrenzte Skalierbarkeit bei wachsenden Datenmengen und Nutzerzahlen. Die Lösung: Azure SQL Server Migration zu Azure Databricks Migration mit Mehrwert Wir haben die Stored Procedures nicht Zeile für Zeile übersetzt, sondern jede Prozedur analysiert, die zugrunde liegenden Geschäftsregeln herausgearbeitet und die Pipelines in Databricks neu strukturiert. Redundanzen wurden entfernt, wiederkehrende Transformationen konsolidiert. Das Ergebnis ist eine schlankere, schnellere Verarbeitungsschicht auf Basis von Delta Lake und eine dokumentierte Sicht auf die eigenen Geschäftsregeln.Nahtlos im bestehenden Azure-ÖkosystemDie neuen Databricks-Pipelines werden über Azure Data Factory und Azure Synapse Pipelines orchestriert. So fügt sich die Lösung ohne zusätzliche Tools in die bestehende Betriebslandschaft ein.Optimierte Semantic ModelsWir haben die Azure Analysis Services Modelle durchgängig überprüft und im Design optimiert. Das verkürzte die Refresh-Zeiten und beschleunigte die Interaktion in Power BI.Neues Konzept für Power BI Row-Level SecurityIn einer späteren Phase haben wir das Row-Level-Security-Modell neu konzipiert und das Volumen der Security-Daten um 90 % reduziert, mit deutlich spürbarem Performance-Gewinn für alle Nutzer.Enablement des KundenteamsGemeinsam mit dem internen Team haben wir Best Practices für die Databricks-Entwicklung und kosteneffiziente Pipelines etabliert. Das Team entwickelt die Plattform heute eigenständig weiter. Eingesetzte Technologien Azure Databricks - Zentrale Plattform für die Datenverarbeitung und -transformationDelta Lake - Speicherschicht für eine zuverlässige und leistungsfähige DatenverarbeitungAzure Data Factory und Azure Synapse Analytics (Pipelines) - Orchestrierung und Steuerung der Datenprozesse Azure SQL Server - Bisherige Datenplattform und Quelle der migrierten VerarbeitungslogikAzure Analysis Services (Tabular) - Bereitstellung semantischer DatenmodellePower BI - Reporting und Self-Service-Analysen, einschliesslich zeilenbasierter Zugriffskontrolle (Row-Level Security) Databricks Azure Data Factory Power BI Die Ergebnisse 3× mehr Datenaktualisierungen: drei statt bisher einer Datenaktualisierung pro Tag. 90 % weniger Security-Daten: schnellere, reaktionsfreudigere Power-BI-Berichte Stabilität im grossen Massstab: zuverlässig für Tausende Nutzer Wartbarer Code: explizite Geschäftsregeln statt verschachtelter Prozeduren Kostenbewusster Betrieb: passend dimensionierte Compute-Ressourcen Autonomes Team: einheitliche Standards für neue Pipelines Best Practices für Ihre Databricks-Migration Erst verstehen, dann migrieren: Altlasten nicht in die neue Plattform übernehmen. Redundanz eliminieren: Jede Logik existiert nur an einer Stelle. Kosten von Anfang an mitdenken: Compute richtig dimensionieren, Jobs effizient planen. End-to-End optimieren: Transformation, Semantic Model, Bericht und Security gemeinsam betrachten. Wissenstransfer sicherstellen: damit das interne Team selbstständig weiterarbeiten kann. Häufige Fragen zu Databricks Was ist Databricks? Databricks ist eine cloudbasierte Data-Lakehouse-Plattform, die Datenverarbeitung, Analytics und KI auf einer gemeinsamen Basis vereint. Auf Azure wird sie als Azure Databricks angeboten und nutzt Delta Lake als zuverlässige Speicherschicht. Lohnt sich die Migration von Azure SQL Server zu Databricks? Vor allem dann, wenn lange Ladezeiten, wachsende Datenmengen oder komplexe Stored Procedures die Aktualität der Daten bremsen. Entscheidend ist, die Logik bei der Migration zu überarbeiten statt sie nur zu kopieren. Lässt sich Databricks mit Power BI kombinieren? Ja. Databricks übernimmt die Datenaufbereitung, Power BI das Reporting, inklusive Row-Level Security für Tausende Nutzer. Warum es zählt Der Wechsel zu Databricks ist mehr als ein Technologiewechsel. Erst die Kombination aus sorgfältiger Migration, überarbeiteter Geschäftslogik, optimierten Semantic Models und neuem Security-Design macht aus einer langsamen Plattform eine skalierbare.Sie planen eine Databricks-Migration oder möchten Ihre Datenplattform modernisieren? Sprechen Sie mit unseren Expertinnen und Experten.Mehr zu Databricks Updated: 28.10.2026