Was ist Databricks?

Databricks stellt eine cloud-native, integrierte Lösung dar, die Datenverarbeitung, Data Science, maschinelles Lernen und analytische Anwendungen in großem Maßstab zusammenführt. Die Plattform baut auf dem Open-Source-Framework Apache Spark und der innovativen Lakehouse-Architektur auf, wodurch Unternehmen Data Warehouses und Data Lakes zu einer optimierten Datenverwaltungs- und KI-Entwicklungsumgebung verbinden können. Sie unterstützt generative KI, Large Language Models und anspruchsvolle Machine-Learning-Workflows unter Wahrung von Daten-Governance, Sicherheitsstandards und Datenschutzbestimmungen. Die Plattform fördert die Teamzusammenarbeit und integriert sich reibungslos in bestehende Cloud-Services und BI-Werkzeuge, um datenbasierte Innovationen und operative Effektivität zu steigern.

Hauptfunktionen

Lakehouse-Architektur

Vereint die Verlässlichkeit und Leistungsstärke von Data Warehouses mit der Offenheit und Anpassungsfähigkeit von Data Lakes, um eine einheitliche Grundlage für alle Datenanwendungen zu schaffen.

Integrierte Daten- und KI-Plattform

Ermöglicht durchgängige Daten-Workflows inklusive ETL-Prozesse, Data Warehousing, Streaming-Analysen, maschinelles Lernen und generative KI innerhalb einer einzigen Plattform.

Gemeinschaftlicher Arbeitsbereich

Interaktive Notebooks und gemeinsame Umgebungen erlauben Data Engineers, Wissenschaftlern und Analysten die Echtzeit-Zusammenarbeit – mit Unterstützung für mehrere Programmiersprachen wie SQL, Python, R und Scala.

Moderne Machine-Learning-Werkzeuge

Bietet MLflow für Experimentverfolgung und Modellverwaltung, Integrationen mit Hugging Face und DeepSpeed für LLM-Anpassungen sowie KI-Modellbereitstellung.

Umfassende Data Governance

Unity Catalog gewährleistet zentrale, granular einstellbare Zugriffssteuerung und sicheres Datenteilen innerhalb und außerhalb der Organisation.

Nahtlose Cloud-Integration

Operiert mit führenden Cloud-Anbietern und verbindet sich mit bestehenden BI- und Datenerfassungstools für skalierbare und kosteneffiziente Datenverarbeitung.

Anwendungsfälle

Datenverarbeitung und ETL: Verarbeitet, bereinigt und transformiert umfangreiche Roh- und strukturierte Daten effektiv für nachgelagerte Analysen und KI-Anwendungen.

Maschinelles Lernen und KI-Entwicklung: Entwickelt, trainiert, optimiert und implementiert Machine-Learning-Modelle und generative KI-Anwendungen, speziell angepasst an Unternehmensdaten.

Echtzeit- und Batch-Analysen: Führt interaktive SQL-Analysen und Echtzeit-Streaming-Datenauswertungen für Business Intelligence und operative Erkenntnisse durch.

Kollaborative Data Science: Ermöglicht funktionsübergreifenden Teams die gemeinsame Arbeit an Datenexploration, Modellentwicklung und Visualisierung in einer geteilten Umgebung.

Sichere Data Governance und Datenaustausch: Verwaltet Datenzugriffe und Compliance innerhalb des Unternehmens durch zentrale Governance-Strukturen und gesicherte Datenaustauschfunktionen.