Daten und Datenmassen sinnvoll und aussagekräftig zu organisieren und zu visualisieren – das ist heute eine der größten Herausforderungen für Unternehmen, Organisationen und Institutionen. Das erleben wir tagtäglich. Hierfür bietet die All-in-One Analytics Plattform Databricks seit über 10 Jahren eine einheitliche, schnelle, skalierbare und verlässliche technologische Basis.
Databricks ermöglicht es Ihnen, in großem Maßstab Daten zu erstellen, bereitzustellen, zu teilen, zu verwalten, zu analysieren und zu visualisieren. Dabei unterstützt Databricks als Unified Analytics Plattform sowohl Data Warehousing als auch leistungsstarke Machine Learning-Workloads und führt so in der Azure Cloud Daten, Data Analytics und Künstliche Intelligenz zusammen.
Umfangreiche Datenverarbeitung für Batch- und Streamingworkloads
Vollständige und aktuelle Daten durch Analysen.
Einfachere und schnellere Data Science für große Datasets.
Schnelle, optimierte Apache Spark-Umgebung
Databricks ist nicht nur auf einen Cloud Provider limitiert. Als langjähriger Microsoft Solutions Partner setzen wir auf die etablierte Cloud-Computing-Plattform Microsoft Azure, weil sie eine breite Palette an Diensten und Lösungen für die cloudbasierte Verwaltung und Verarbeitung von Daten bietet. Sie punktet mit umfassenden Integrationsmöglichkeiten für andere Microsoft-Produkte, einer hohen Skalierbarkeit und Flexibilität – zum Beispiel bei starkem Wachstum oder Rückgang von Daten, ferner bei volatilen Belastungsspitzen.
Databricks ist eine reife Technologie, die unterschiedlichste Analytics Workloads an einem Platz zusammenbringt und von der zahlreiche Kund:innen der Imendo schon längst profitieren. Databricks ist der Category Builder für Data Lakehouses und Unified Analytics Plattformen.
Ein Data Lakehouse bietet die Flexibilität, verschiedene Datenquellen mittels Batch oder Streaming aufzunehmen – und zwar ohne Kompromisse hinsichtlich Speicherung, Geschwindigkeit und Skalierung.
Databricks und Fabric sind die zwei Lösungswelten bzw. Lakehouse-Implementierungen in der Azure Cloud. Beide haben ihre Vorteile und beide adressieren gleiche Use Cases mit ähnlichen Technologien. Für eine maximale Effizienz und Usability setzen wir uns bei jedem Projekt ganz genau mit den individuellen Anforderungen unserer Kund:innen auseinander, um den passenden Tech Stack zu empfehlen.
Zusammenfassend lässt sich sagen: Databricks ist, wie oben erwähnt, eine arrivierte Technologie mit einem eigenen Large Language Model (Stichwort: Generative KI) und gereifter Data Governance-Lösung mit Unity Catalog. Es bietet eine Vielzahl an Features und Konfigurationsmöglichkeiten, die schon weiterentwickelt sind als bei Microsoft Fabric – allerdings wächst so auch die Komplexität.
Orientieren sich Anforderungen eher an Business Intelligence Use Cases sowie vereinzelten Advanced Analytics Use Cases, kann MS Fabric, das 2023 gelauncht wurde, mit seinem integrativen Ansatz eine bessere Variante sein. Ein weiterer Punkt, der nicht zu unterschätzen ist, sind die vielen Features, die MS Fabric in den nächsten Quartalen noch releasen wird – man darf gespannt sein.