databricks

Als Begründer wegweisender Technologien wie Spark, Delta Lake und MLflow bietet Databricks eine umfangreiche Plattform zur Speicherung, Aufbereitung und Auswertung von Daten. Dabei ist der Vorteil, dass unterschiedliche Personas aus den Bereichen Data Engineering, Data Analytics und Data Science Hand in Hand auf einer zentralen Plattform arbeiten können. Durch den modularen Aufbau von Features können diese ebenfalls als Ergänzung in existierenden Plattformen oder zur Umsetzung einzelner Use Cases genutzt werden. Als Cloud-agnostischer Anbieter kann die Plattform sowohl auf Azure, AWS als auch Google Cloud betrieben werden.

Unsere Zusammenarbeit

b.telligent ist langjähriger Databricks-Partner und begleitet seine Kunden vom Design einer Zielarchitektur bis hin zur eigentlichen Umsetzung. Dabei sind unsere Projekte so vielfältig wie die Möglichkeiten der Plattform selbst – Machine Learning Platform, Streaming-Verarbeitung, zentraler Lake, klassisches Data Warehouse, IoT … Hierbei profitiert b.telligent zusätzlich von den Partnerschaften mit den drei großen Cloud-Anbietern (AWS, Azure, GCP) und kann die vollständige Breite vom Cloud-Setup bis hin zur tatsächlichen Datenverarbeitung abbilden.

Abhängig von der Ausgangslage bei unseren Kunden haben wir Standardarchitekturen und -vorgehen oder erarbeiten eine individuelle Lösung abgestimmt auf die jeweiligen Anforderungen. Als Startpunkt bietet sich hierfür unser standardisierter Quick Check an, um die aktuelle Situation zu erfassen und darauf aufsetzend ein Zielbild, inklusive Architektur, aufzuzeigen. Alternativ führen wir Architekturworkshops zu konkreten Fragestellungen durch.

Ebenfalls Teil der Partnerschaft ist das Ausbilden von weiteren Expert:innen und der fachliche Austausch zwischen Databricks und b.telligent. So bekommen wir regelmäßig eine Übersicht über neue Funktionalitäten und einen Einblick in zukünftig geplante Neuerungen.

"Databricks begeistert – mit seiner Vision vom Lakehouse, aber auch mit immer neuen bahnbrechenden Features und Innovationen. Mit Databricks hast Du die richtige Technologie, um ein Lakehouse der Zukunft zu bauen, mit uns die Experten für die Realisierung.“

Julia Ouyang, Senior Consultant Data Integration and Architecture

Produkte & Services

Lakehouse & Delta Lake
Basierend auf dem offenen Delta-Format kann das Data Warehouse in der Cloud direkt auf dem Data Lake aufgesetzt werden. Damit gehören Datensilos, Inkonsistenzen zwischen DWH und Data Lake sowie explodierende Kosten und Mehraufwände, um Daten in geschlossene Systeme zu laden, der Vergangenheit an. Data Lake + Data Warehouse = Lakehouse. Mit Spark als zugrunde liegender Engine kommt die Open-Source-Technologie zum Einsatz, mit der eine hoch performante und kostengünstige Datenverarbeitung möglich ist.

DWH & Data Engineering
In einem Cloud-DWH spielt neben den eigentlichen Datenbanken die Orchestrierung von Jobs und Ladeprozessen eine entscheidende Rolle. Databricks bietet mit Workflows innerhalb der Plattform die Möglichkeit zur dynamischen Steuerung aller Prozesse. Für die einfache Deklaration von Datenpipelines steht das Framework Delta Live Tables zur Verfügung, während automatisch skalierende Job-Cluster dafür sorgen, dass Workloads kosteneffizient ausgeführt werden können.

Data Governance
Mindestens genauso wichtig wie die Datenverfügbarkeit ist der organisatorische Rahmen im Unternehmen, der den Umgang mit den Daten regelt – die Data Governance. Das in die Plattform integrierte Tool, Unity Catalog, ermöglicht eine einheitliche Zugriffskontrolle der User:innen für das gesamte Lakehouse und liefert eine Data Lineage für strukturierte und unstrukturierte Daten über alle Schichten, BI- und KI-Assets hinweg. Damit ist eine Nachvollziehbarkeit gegeben, die die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die Auffindbarkeit von Daten vereinfacht. Zusätzlich stehen durch Unity Catalog und die systematische Erfassung von Metadaten weitere Funktionalitäten zur Verfügung, wie Audit Logging, Delta Sharing oder auch das Monitoring aller Ressourcen im Lakehouse.

Data Science & AI
Der effiziente Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) spielt in Unternehmen aller Branchen zunehmend eine große Rolle – und mit Databricks und Spark können Data Scientists innerhalb der Plattform mit der Sprache der Wahl (Python, R, Scala oder SQL) arbeiten. Eine zusätzliche Palette an Features, die den Anwender:innen mit Managed MLflow bereitsteht, vereinfacht alle Entwicklungsschritte entlang des Machine-Learning-Lebenszyklus – inklusive der Abbildung von Generative KI und LLM Use Cases.

Einsatzmöglichkeiten

Databricks ist vielseitig einsetzbar. Mit den Features und Services der Plattform können in der Cloud vollständige Lösungen für Data Lake, Lakehouse, Data Warehousing oder Machine Learning umgesetzt werden. Gleichzeitig ist es auch möglich, Databricks in bereits existierenden Cloud-Plattformen modular einzusetzen, um spezielle Anwendungsfälle wie z. B. die Echtzeitverarbeitung von Streaming-Daten abzudecken. Die Offenheit der Lösung sowie die umfangreiche Auswahl an kompatiblen Technologien dritter Partnerfirmen stellt hierbei maximale Flexibilität sicher, um individuellen Anforderungen und Rahmenbedingungen gerecht zu werden.

Mit diesen Lösungen kann databricks unter anderem kombiniert werden

Die Lösung kann über b.telligent erworben werden.
Wir stellen gerne den Kontakt her!

Case Studies

Case Studies stellen wir Dir auf Anfrage gerne bereit.

databricks im Interview über die gemeinsame Partnerschaft

Alles aus einer Hand

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