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Databricks

Databricks ist die führende Plattform für Data Engineering, Analytics und KI auf Basis des Lakehouse-Ansatzes. Sie vereint Datenverarbeitung, Machine Learning und Business Intelligence in einer Umgebung — ideal für Unternehmen, die Daten und KI ernsthaft betreiben wollen.

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✓ 80+ KI-Experten ✓ 25+ Jahre Technologie-Expertise ✓ ISO-zertifiziert ✓ Made in Germany
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Kernbereiche
Data Engineering, ML, SQL, GenAI

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Bausteine
Delta Lake, Unity Catalog, MLflow & Co.

5

Nutzergruppen
vom Data Engineer bis Business User

8

Wochen
bis zum ersten produktiven Workload

Warum Databricks für Daten- und KI-Projekte relevant ist

Databricks hat das Lakehouse-Konzept geprägt und liefert eine der ausgereiftesten Plattformen für Data Engineering und KI. Für den Mittelstand ist es besonders interessant, wenn Machine Learning, Big Data oder komplexe Analytics-Anforderungen im Spiel sind.
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Lakehouse-Führerschaft

Databricks hat Delta Lake mitentwickelt — der De-facto-Standard für Lakehouse-Formate.

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End-to-End-Plattform

Data Engineering, SQL, ML und GenAI in einer Umgebung — keine Tool-Zoos.

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Multi-Cloud

Läuft auf Azure, AWS und Google Cloud — keine Bindung an einen Provider.

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Data Science first

Notebooks, Experimente, MLflow — Data Scientists fühlen sich zu Hause.

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Skalierbar & performant

Spark-basiert für große Datenmengen — schnell auch bei Terabytes.

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Wachsendes GenAI-Portfolio

Foundation Models, RAG-Tools, Vector Search — GenAI direkt integriert.

Was ist Databricks?

Databricks ist eine cloudbasierte Datenplattform, die von den Machern von Apache Spark gegründet wurde. Sie vereint Data Engineering, Data Warehousing, Machine Learning und generative KI in einer Umgebung — dem Data Intelligence Platform-Konzept.

Databricks ist Pionier des Lakehouse-Ansatzes: Kombination aus der Flexibilität eines Data Lake und der Struktur eines Data Warehouse. Kern-Baustein ist Delta Lake — ein offenes Format mit ACID-Transaktionen im Object Storage.

Die Plattform bietet spezialisierte Werkzeuge für unterschiedliche Rollen: Notebooks für Data Scientists, SQL Warehouses für BI-Anwender, Jobs & Pipelines für Data Engineers, MLflow für ML-Operations. Alles zentral in Unity Catalog verwaltet.

Für den Mittelstand ist Databricks besonders relevant, wenn ambitionierte Data-Science- und KI-Projekte anstehen. Für reine BI-Fälle sind Alternativen wie Fabric oder Snowflake oft schlanker.

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Kernbausteine der Databricks-Plattform

Databricks bringt eine ganze Palette an integrierten Werkzeugen mit. Diese acht sind zentral:

Delta Lake

Offenes Format mit ACID-Transaktionen — Basis aller Databricks-Workloads.

Unity Catalog

Zentraler Katalog mit Governance, Lineage und Rechten — der zentrale Nerv.

Photon

Databricks-eigene Query-Engine — deutlich schneller als klassisches Spark SQL.

MLflow

Open-Source-Standard für ML-Experimente und Modell-Registry.

Delta Live Tables

Deklarative Pipelines mit automatischer Qualitäts-Prüfung.

SQL Warehouses

Elastisches Compute für SQL-Anwender und BI-Tools.

Databricks Assistant

KI-Assistent für Code, SQL und Debugging — direkt im Notebook.

Mosaic AI

GenAI-Tools: Foundation Models, RAG, Vector Search, Agent Framework.

Best Practices für Databricks-Projekte

Diese sechs Prinzipien haben sich bewährt:

  • Unity Catalog von Anfang an: Governance nachträglich einführen ist mühsam — direkt starten.
  • Medaillon-Architektur: Bronze/Silver/Gold für Qualitätsstufen — bewährt.
  • Cluster-Konfiguration prüfen: Falsche Cluster-Größe = Kostentreiber Nummer 1.
  • Delta Live Tables nutzen: Deklarative Pipelines sind wartungsärmer.
  • MLflow ab Tag eins: Experiment-Tracking und Modell-Registry — kein Reverse Engineering später.
  • Cost Management: Budget-Alerts und Cluster-Policies — Databricks kann schnell teuer werden.
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Plattform 1

Microsoft Fabric

Ideal für Microsoft-nahe Kunden. BI-Fokus mit Copilot, Fabric und Power BI integriert.

MS-Fokus

Plattform 2

Databricks

Beste Lakehouse-Plattform. Stark bei Data Science, ML und Big Data. Multi-Cloud.

Data Science

Plattform 3

Snowflake

Sehr benutzerfreundliches Cloud-DWH. Ideal für SQL-lastige BI-Landschaften.

SQL-fokussiert

Häufige Fehler bei Databricks-Projekten

Diese Fallstricke sehen wir in Kundenprojekten häufig:

  • Kostenexplosion: Große Cluster laufen 24/7 — Cost Management wird zu spät konfiguriert.
  • Kein Unity Catalog: Governance chaotisch — Rechte über Workspaces verstreut.
  • Overengineering: Für einfache BI-Fälle wird Databricks eingeführt — Fabric oder Snowflake wären schlanker.
  • Kein CI/CD: Notebooks manuell deployt — Reproduzierbarkeit leidet.
  • Klein-teilige Files: Unoptimierte Delta-Tabellen — regelmäßig OPTIMIZE ausführen.

Databricks vs. Microsoft Fabric vs. Snowflake

Drei führende Cloud-Datenplattformen — jede mit ihren Stärken:

  • Databricks: Beste Lakehouse-Erfahrung, stark für Data Science und ML. Multi-Cloud.
  • Microsoft Fabric: Ideal für Microsoft-Kunden mit BI-Fokus. All-in-One-Ansatz.
  • Snowflake: Sehr benutzerfreundlich, starkes SQL-DWH. Weniger tief bei ML.
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Häufige Fragen zu Databricks

Databricks für Ihre Daten & KI

In einem kostenlosen Erstgespräch prüfen wir, ob Databricks die richtige Plattform für Ihre Anforderungen ist — inklusive Aufwandsschätzung und Vergleich zu Alternativen.

Als Daten- und KI-Partner für den Mittelstand bauen wir Ihre Databricks-Lösung pragmatisch auf — mit Fokus auf Business-Nutzen und Kostenkontrolle.

Was wir dazu anbieten

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