Databricks
SAP
Kurz erklärt
Databricks ist eine cloudbasierte Daten- und KI-Plattform, die Data Engineering, Data Warehousing, Analytics, Machine Learning und KI-Anwendungen auf einer gemeinsamen Plattform vereint. Die Technologie basiert auf dem sogenannten Lakehouse-Ansatz, der die Vorteile klassischer Data Warehouses und moderner Data Lakes kombiniert.
Unternehmen nutzen Databricks, um Daten aus unterschiedlichsten Quellen zu integrieren, aufzubereiten und für Analytics, Planung, Machine Learning oder KI-Anwendungen bereitzustellen. Databricks wird dabei sowohl eigenständig als auch in Kombination mit Plattformen wie Microsoft Fabric oder SAP Business Data Cloud eingesetzt.
Warum ist Databricks relevant?
Viele Unternehmen stehen heute vor einer ähnlichen Herausforderung: Daten liegen in ERP-Systemen, CRM-Lösungen, Cloud-Anwendungen, Dateien, Data Warehouses und weiteren Plattformen verteilt vor. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Analytics, Self-Service, Forecasting und KI.
Klassische Architekturen stoßen dabei zunehmend an ihre Grenzen. Oft existieren getrennte Plattformen für Datenintegration, Reporting und Machine Learning. Dies erhöht die Komplexität, erschwert Governance und verlängert die Time-to-Value.
Databricks verfolgt deshalb einen integrierten Ansatz. Mit einer gemeinsamen Plattform für Data Engineering, Analytics und KI können Unternehmen Daten an einem zentralen Ort verwalten und für unterschiedlichste Anwendungsfälle nutzen. Dabei spielt insbesondere der Lakehouse-Ansatz eine zentrale Rolle, bei dem strukturierte und unstrukturierte Daten gemeinsam verarbeitet werden können.
Darüber hinaus gewinnt Databricks durch die zunehmende Nutzung von Künstlicher Intelligenz an Bedeutung. Moderne KI-Anwendungen benötigen große Mengen qualitativ hochwertiger und gut organisierter Daten. Databricks verbindet Datenplattform, Governance und KI-Funktionalitäten in einer gemeinsamen Umgebung und schafft damit eine Grundlage für skalierbare AI- und GenAI-Anwendungen.
Im SAP-Umfeld spielt Databricks ebenfalls eine immer wichtigere Rolle. Mit der Einführung der SAP Business Data Cloud wurde Databricks als zentraler Bestandteil der zukünftigen SAP-Datenstrategie integriert und bildet dort die Plattform für Data Engineering, Machine Learning und KI-Anwendungen.
Wie unterstützt die celver AG?
Die celver AG begleitet Unternehmen seit vielen Jahren beim Aufbau moderner Datenplattformen sowie bei Analytics-, KI- und Cloud-Projekten. Databricks ist dabei ein zentraler Baustein vieler moderner Zielarchitekturen.
Wir unterstützen unsere Kunden von der Strategie über Architekturdesign und Governance bis hin zur technischen Implementierung und dem Betrieb produktiver Databricks-Plattformen. Dabei betrachten wir stets die gesamte Datenlandschaft und nicht nur einzelne Technologien. Databricks wird häufig gemeinsam mit Plattformen wie SAP Business Data Cloud oder Microsoft Fabric eingesetzt.
Typische Fragestellungen unserer Kunden sind:
- Wann ist Databricks sinnvoll und wann nicht?
- Wie sieht eine moderne Datenplattform mit Databricks aus?
- Wie unterscheiden sich Databricks und Microsoft Fabric?
- Welche Rolle spielt Databricks innerhalb der SAP Business Data Cloud?
- Wie lassen sich KI- und Machine-Learning-Anwendungen produktiv nutzen?
- Wie gelingt eine saubere Data Governance mit Unity Catalog?
- Wie werden Data Products auf einer Databricks-Plattform aufgebaut?
Unser Ziel ist dabei nicht die Einführung einer weiteren Technologieplattform, sondern die Schaffung einer nachhaltigen Datenarchitektur, die Analytics, Planung, Data Science und KI gleichermaßen unterstützt.
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Häufig gestellte Fragen
Nicht im klassischen Sinne. Databricks verfolgt einen Lakehouse-Ansatz und kombiniert Funktionen eines Data Lakes und eines Data Warehouses auf einer gemeinsamen Plattform.
Typische Einsatzgebiete sind Data Engineering, Datenintegration, Analytics, Machine Learning, KI-Anwendungen sowie die Bereitstellung von Data Products.
Beide Plattformen adressieren moderne Daten- und Analyseanforderungen. Databricks wird häufig für anspruchsvolle Data-Engineering-, Machine-Learning- und KI-Szenarien eingesetzt. Welche Plattform besser geeignet ist, hängt von den Anforderungen, vorhandenen Kompetenzen und der bestehenden Systemlandschaft ab.
Innerhalb der SAP Business Data Cloud übernimmt SAP Databricks die Rolle der Pro-Code-Plattform für Data Engineering, Machine Learning und KI-Anwendungen. Es ergänzt Komponenten wie SAP Datasphere und SAP Analytics Cloud innerhalb der gemeinsamen SAP-Datenarchitektur.
