Azure Databricks ist eine Datenplattform, die für die Verarbeitung, Speicherung, Bereinigung, Analyse, Modellierung und Monetarisierung von Datensätzen mit Lösungen von Business Intelligence bis hin zu maschinellem Lernen verwendet wird. Es ermöglicht den Aufbau und die Bereitstellung von Daten-Engineering-Workflows, maschinellen Lernmodellen, Analyse-Dashboards und vielem mehr. Einige der häufigen Anwendungsfälle umfassen den Aufbau eines unternehmensweiten Data Lakehouse, die Verarbeitung von Daten, Workflows, Planung und Verwaltung, die Arbeit mit SQL, die Datenintegration, maschinelles Lernen (ML) Modellierung und Tracking, die Erstellung von Dashboards und Visualisierungen, sowie die Quellcodeverwaltung mit Git.

Databricks Lakehouse

Heutzutage benötigen Unternehmen immer mehr Daten um schnell, zuverlässig und für unterschiedlichste Anwendungsfälle gewappnet zu sein. Das traditionelle Data Warehouse ist hier allzu oft der Flaschenhals, insbesondere hinsichtlich Echtzeitdaten oder dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Hier kommt das Databricks Lakehouse ins Spiel. Dieses bietet eine umfassende Plattform für die Verwaltung, Analyse und Nutzung Ihrer Daten, die Ihnen dabei hilft, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und den Wert Ihrer Daten voll auszuschöpfen.

Ein Databricks Lakehouse ermöglicht die bedarfsgerechte Erfassung, Aufbereitung, Verwaltung und Bereitstellung nahezu unbegrenzter Datenmengen und -formate. Die Kernarchitektur des Lakehouse basiert auf dem Cloud-Service Databricks, der eine zentrale Datenplattform in Verbindung mit anderen Azure-Services bereitstellt. Ein Delta Lake gewährleistet dabei eine performante und konsistente Datenbereitstellung für jeden Mitarbeitenden und jeden Use Case. Gleichzeitig sorgt der Unity Catalog für die erforderliche Data Governance und Informationssicherheit, selbst in großen Unternehmen und Konzernen.

Dadurch haben alle Nutzer – vom Data Engineer über den Business Analysten bis hin zum Data Scientist – stets Zugriff auf die für ihre Business-Ziele relevanten Daten. Diese Struktur fördert die datengetriebene Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Unternehmensbereichen, ohne Medienbrüche, und bietet umfangreiche Synergiepotenziale für Ihr Geschäft.

Ihre Vorteile

1. Integration von Data Lake und Data Warehouse: Databricks Lakehouse vereint die Vorteile von Data Lakes und Data Warehouses, indem es eine Plattform bereitstellt, die sowohl die Speicherung großer unstrukturierter Datenmengen als auch die Analyse strukturierter Daten in Echtzeit ermöglicht.
2. Skalierbarkeit: Die Plattform ist hochgradig skalierbar und kann mit dem Wachstum Ihrer Datenanforderungen mithalten. Sie können problemlos große Datenmengen verarbeiten, ohne sich um Leistungsengpässe oder Kapazitätsbeschränkungen kümmern zu müssen.
3. Leistungsstarke Analysen: Databricks bietet eine leistungsstarke Analyse-Engine, die es Ihnen ermöglicht, komplexe Abfragen und Analysen auf Ihren Daten durchzuführen. Mit Funktionen wie Spark können Sie hochgradig parallele Datenverarbeitung durchführen, um schnelle Ergebnisse zu erzielen.
4. Integration mit Machine Learning: Databricks Lakehouse bietet eine nahtlose Integration mit Machine-Learning-Frameworks und -Bibliotheken. Dies ermöglicht es Ihnen, fortgeschrittene Analytik- und Machine-Learning-Modelle auf Ihren Daten zu erstellen und anzuwenden, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
5. Sicherheit und Compliance: Die Plattform bietet umfassende Sicherheitsfunktionen, darunter Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen und Überwachungsfunktionen, um die Sicherheit Ihrer Daten zu gewährleisten. Darüber hinaus unterstützt sie die Einhaltung verschiedener Compliance-Anforderungen wie GDPR und HIPAA.
6. Kosteneffizienz: Durch die Nutzung von Cloud-Ressourcen und die Optimierung der Datenverarbeitung können Sie Kosten reduzieren, indem Sie nur für die Ressourcen bezahlen, die Sie tatsächlich nutzen. Databricks bietet auch Tools zur Überwachung und Optimierung der Ressourcennutzung, um die Kosten im Griff zu behalten.