Databricks im Architektur-Check: Die Lakehouse-Plattform als Schlüssel zur modernen Datenstrategie

Databricks war eines der ersten Unternehmen, das die Innovationskraft von Apache Spark nutzte, um daraus eine leistungsstarke Datenplattform zu entwickeln. Entstanden ist eine Lösung, die eher als Platform-as-a-Service zu verstehen ist, bei der die Lakehouse-Architektur von Databricks als besonders „clean“ und flexibel gilt. Sie bietet Unternehmen große Vorteile – von hoher Performance bis zu umfassenden Integrationsmöglichkeiten –, stellt jedoch auch eigene Anforderungen an Know-how und Betrieb. Genau dieser Ansatz macht Databricks zu einer Plattform, die neue Maßstäbe in der Datenstrategie setzt.

Im Rahmen unserer Websession zeigen wir, wie Databricks Unternehmen dabei unterstützt, Daten-Silos aufzubrechen und eine gemeinsame Sprache zwischen Data Engineering, Data Science und den Fachbereichen zu schaffen. Wir führen durch die wesentlichen Bausteine: von Delta Lake als zuverlässiger Speicherlösung über Apache Spark als performante Verarbeitungsengine bis hin zu MLflow für das Management von Machine-Learning-Modellen. Anhand praxisnaher Szenarien wird deutlich, wie Databricks die Brücke schlägt zwischen Datenintegration, Analyse und der Umsetzung fortschrittlicher KI-Anwendungen.

Außerdem erfahren Sie, wie Databricks im Zusammenspiel mit Microsoft Fabric und SAP Business Technology Platform Ihre Datenstrategie zukunftssicher macht.