Viele Unternehmen investieren in Daten und KI, kämpfen aber mit Silos, langsamen Auswertungen und Prototypen, die nie in den Regelbetrieb kommen. Daten aus ERP-Systemen, Maschinen, Logistik, Webshops und externen Quellen sind vorhanden, doch oft entstehen mehrere „Wahrheiten“, je nachdem, welches System ausgewertet wird. Fachbereiche warten auf Berichte, Data-Science-Teams arbeiten an isolierten Use Cases, und KI-Projekte kommen nur langsam über den Experimentierstatus hinaus.
Databricks adressiert genau diese Herausforderungen und ergänzt Ihre bestehende Microsoft-Landschaft optimal. Die Plattform verbindet die Offenheit und Skalierbarkeit eines Data Lakes mit der Struktur und Verlässlichkeit eines Data Warehouses. Das Ergebnis: Eine moderne Daten- und KI-Plattform, auf der Sie Analytics, Machine Learning und generative KI auf einer gemeinsamen Datenbasis betreiben. In Kombination mit Microsoft Fabric, OneLake und Power BI entsteht ein integrierter Ansatz für Reporting, Self-Service-Analytics und KI, der ideal sowohl für den Mittelstand als auch für Konzerne ist.
Wir unterstützen Sie dabei, Databricks und Microsoft Fabric so einzusetzen, dass sie optimal zu Ihrer Organisation, Ihren Prozessen und Ihrer IT-Landschaft passen.
Databricks bündelt Datenintegration, Datenhaltung, Data Engineering, Machine Learning und BI-Anbindung auf einer Plattform.
Daten liegen in offenen Dateiformaten vor und sind nicht an eine einzelne Engine gebunden. So bleibt Ihre Datenstrategie flexibel und zukunftssicher.
Durch integrierte Collaboration-Funktionen, Notebooks, SQL-Interfaces und MLflow können verschiedene Rollen eng zusammenarbeiten und Use Cases schneller in den produktiven Betrieb überführen.
Wir begleiten Sie auf Ihrer Databricks Journey von der Strategie bis zum Betrieb: Gemeinsam definieren wir Zielarchitektur und Roadmap für Ihr Databricks Lakehouse, implementieren Architektur und Security, modellieren Delta-Lake-Strukturen und etablieren Governance.
Für eine verlässliche Datenbasis setzen wir ELT/ETL, Streaming- und CDC-Strecken um, entwickeln Notebooks, Jobs und CI/CD-Pipelines und richten MLOps-Prozesse für Training, Deployment und Monitoring Ihrer Modelle ein.
Auf Wunsch übernehmen wir den Betrieb als Managed Service – inklusive Überwachung, Kostenoptimierung und Weiterentwicklung Ihrer Databricks-Plattform.
Das Databricks Lakehouse führt Daten aus ERP, CRM, Fachanwendungen, Dateien und Streaming-Quellen in einer zentralen Plattform zusammen.
Sie arbeiten nicht länger mit isolierten Datensilos, sondern mit einheitlichen Delta-Tabellen, die für Reporting, Self-Service-Analysen, Data Science und KI gleichermaßen genutzt werden können. So entsteht eine „Single Source of Truth“, auf die Fachbereiche und IT gemeinsam zugreifen und die als anerkannte Basis für faktenbasierte Entscheidungen fungiert.
Mit Databricks verkürzen Sie den Weg von der Datenidee zum produktiven Use Case deutlich.
Ihre Teams arbeiten in einer gemeinsamen Umgebung mit Notebooks, SQL und integrierten ML-Tools. Pipelines, Modelle und Dashboards lassen sich schnell iterieren und automatisieren. Das reduziert Abstimmungsaufwände, verkürzt Projektlaufzeiten und sorgt dafür, dass neue Anforderungen aus den Fachbereichen schneller in nutzbare Lösungen übersetzt werden.
Das Databricks Lakehouse ist für wachsende Datenmengen und anspruchsvolle Workloads optimiert.
Rechenleistung und Speicher werden elastisch bereitgestellt und lassen sich flexibel an Peaks und neue Use Cases anpassen – von Batch-Verarbeitung bis hin zu Streaming-Szenarien in Echtzeit. So können Sie klein starten und die Plattform Schritt für Schritt ausbauen, ohne Architekturbrüche oder aufwendige Technologiewechsel in Kauf nehmen zu müssen.
Databricks setzt konsequent auf offene Formate und Standards und fügt sich nahtlos in das Microsoft-Ökosystem ein.
Ihre Daten liegen in offenen Delta- und Parquet-Formaten. Somit sind sie vollständig kompatibel mit Microsoft Fabric, OneLake, Power BI und weiteren Azure-Services. Das schützt Ihre Investition, vermeidet Vendor-Lock-in-Effekte und ermöglicht es Ihnen, neue Technologien wie generative KI oder zusätzliche Analytics-Services flexibel in Ihre bestehende Datenlandschaft zu integrieren.
Databricks ist eine Cloud-Plattform, die Data Lake, Data Warehouse und KI-Funktionen auf einer einzigen, offenen Architektur vereint. Unter der Haube kommen Technologien wie Apache Spark, Delta Lake und MLflow zum Einsatz. Sie speichern strukturierte und unstrukturierte Daten in offenen Formaten wie Parquet und Delta und können sie für Analytics, Machine Learning und generative KI nutzen.
Delta Lake sorgt für ACID-Transaktionen, Schema-Validierung und die Möglichkeit, Batch- und Streaming-Daten in denselben Tabellen zu verarbeiten. So erhalten Sie die Flexibilität eines Data Lakes und gleichzeitig die Verlässlichkeit eines Data Warehouses. Data Engineers, Analyst:innen und Data Scientists arbeiten auf derselben Datenbasis, anstatt eigene Datensilos aufzubauen.
Databricks ist auf Azure, AWS und Google Cloud verfügbar. In Microsoft-Umgebungen ist Azure Databricks besonders interessant, weil es sich eng in Microsoft Fabric, OneLake, Power BI und weitere Azure-Dienste einfügt.
Nein, Databricks ist zwar eng mit Apache Spark verbunden, aber längst nicht nur für klassische Spark-Workloads gedacht. Die Plattform bietet neben der starken Spark-Engine auch native Delta-Lake-Funktionalität für zuverlässige Datenhaltung, integriertes MLflow für Machine-Learning-Experimente und -Deployment sowie Anbindungen an BI-Tools wie Power BI oder Microsoft Fabric. So kann Databricks als zentrale Daten- und KI-Plattform für Data Engineering, Analytics und Reporting genutzt werden – auch von Teams, die vor allem mit SQL und BI arbeiten.
Ob Sie Databricks zusätzlich zu Microsoft Fabric benötigen, hängt von Ihren Anforderungen ab. Fabric ist besonders stark für Self-Service-Analytics, integriertes Reporting mit Power BI und Governance im Microsoft-Ökosystem. Das Databricks Lakehouse ist häufig die richtige Ergänzung, wenn Sie komplexe Data-Engineering-Workloads, sehr große Datenvolumen, Data Science, MLOps oder Multi-Cloud-Szenarien umsetzen möchten. Viele Unternehmen nutzen beide Plattformen im Zusammenspiel.
Power BI kann Daten direkt aus Databricks SQL Warehouses beziehen. Alternativ stellen Sie Databricks Lakehouse Tabellen über OneLake und Fabric Lakehouses zur Verfügung und bauen darauf semantische Modelle und Berichte auf. Fachbereiche arbeiten dann in der gewohnten Power-BI-Oberfläche, während Databricks Lakehouse und Fabric im Hintergrund die Datenbereitstellung übernehmen.
Databricks ist auf Microsoft Azure, AWS und Google Cloud verfügbar. In Microsoft-Umgebungen ist Azure Databricks besonders attraktiv, weil es sich eng in Microsoft Fabric, OneLake, Power BI und weitere Azure-Dienste integriert. Wenn Sie mehrere Clouds nutzen oder sich die Option offenhalten möchten, bietet Databricks Lakehouse hierfür eine geeignete Basis.
Sie möchten erfahren, wie Databricks mit oder ohne Fabric in Ihrem Unternehmen genutzt werden könnte? Genau dafür ist unser kompakter Databricks Workshop da.
Gemeinsam schauen wir auf Ihre aktuelle Datenlandschaft, zeigen technische Optionen für Databricks und Fabric, stellen passende Architekturvarianten vor und leiten konkrete nächste Schritte für Ihre Roadmap ab.
Durch die Partnerschaft von Microsoft und Databricks und ihre Integration in Microsoft Fabric können wir unseren Kunden das Beste aus beiden Welten bieten: die Leistungsfähigkeit von Databricks und die vertraute Microsoft-Plattform. So entstehen moderne Lakehouse-Architekturen, die nahtlos bis ins Power BI Reporting reichen – inklusive aussagekräftiger, vollständig integrierter Reports. Genau diese ‚Jetzt geht’s wirklich los‘‑Momente begeistern mich.
Michael Zielinski
Senior Manager Data & Artificial Intelligence, Arineo GmbH
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