DSX Lakehouse: Ihr Enterprise-Standard für Databricks in AWS & Azure
Viele Unternehmen starten bei Reports, Dashboards oder KI und merken später, dass ihre Datenplattform nicht für den produktiven Betrieb auf Enterprise-Niveau ausgelegt ist. DSX Lakehouse stellt eine bewährte Databricks-basierte Lakehouse-Architektur bereit, die Datenquellen konsolidiert, Analytics stabilisiert und KI-Use-Cases auf einer belastbaren Cloud-Grundlage ermöglicht.
Die Vorteile des DSX Lakehouse:
- Databricks-Expertise mit 70+ Zertifizierungen
- Schneller Einstieg ohne lange Architekturphase
- Enterprise-taugliche Basis für Analystics und KI
Ihre Daten wachsen schneller als die Plattform?
In vielen Unternehmen steigen Datenvolumen, Analysebedarf und operative Anforderungen gleichzeitig. Häufig fehlt jedoch eine Plattformarchitektur, die für produktiven Betrieb in Databricks-Umgebungen ausgelegt ist. Statt einer klaren Zielarchitektur entstehen punktuelle Lösungen, die kurzfristig funktionieren, langfristig jedoch Betrieb und Weiterentwicklung erschweren.
Typische Situationen aus der Praxis:
Ohne klaren Plattformstandard wird jede Erweiterung teurer und fehleranfälliger. Eine klar strukturierte Databricks-Architektur sorgt dafür, dass Analytics- und KI-Vorhaben effizient umgesetzt und stabil betrieben werden. Und das auf Basis erprobter Best Practices aus zertifizierten Databricks-Projekten.
Der DSX Lakehouse macht bewährte Methoden, Standards und wiederverwendbare Module aus über 15 Jahren Projekterfahrung systematisch nutzbar. Entwickelt und verprobt mit zertifizierten Databricks-Expert:innen, -Champions und dem einzigen Databricks MVP in Deutschland.
Die zentralen Bausteine des DSX Lakehouse
DSX Lakehouse definiert eine belastbare Referenzarchitektur für Databricks-Lakehouse-Implementierungen in AWS und Azure. Statt für jeden Use Case neu entworfen zu werden sind alle Bausteine aufeinander abgestimmt und folgen erprobten Best Practices für Betrieb, Sicherheit und Erweiterbarkeit.
Ihr Alltag mit dem DSX Lakehouse
Ohne klaren Plattformstandard entstehen in Databricks-Umgebungen schnell individuelle Lösungen, die Betrieb und Weiterentwicklung erschweren. DSX Lakehouse reduziert diesen Aufwand, indem es erprobte Standards vorgibt und produktiven Betrieb von Anfang an berücksichtigt.
Konkret bedeutet das:
Weniger Reibung
Standardisierte Pipelines und klare Verantwortlichkeiten reduzieren Abstimmungen und manuelle Eingriffe im laufenden Betrieb.
Klare Entscheidungsgrundlagen
Konsistente Datenstände und reproduzierbare Verarbeitungslogik erhöhen die Qualität von Reports und Analysen.
Fokus auf Nutzung statt Pflege
Teams investieren weniger Zeit in Fehlersuche und Eigenbauten und mehr in fachliche Mehrwerte.
Stabile Erweiterbarkeit
Neue Analytics- oder KI-Use-Cases lassen sich innerhalb bestehender Standards umsetzen, ohne technische Altlasten zu erzeugen.
Bessere Zusammenarbeit
Einheitliche Plattformkonzepte erleichtern die Abstimmung zwischen Fachbereichen, BI und Data Engineering.
Höhere Planungssicherheit
Aufwände für Erweiterungen und Betrieb lassen sich besser kalkulieren, da Architektur- und Betriebsstandards vorgegeben sind.
Ergebnisse des DSX Lakehouse
Unsere Erfahrung in Zahlen
Die Einführung belastbarer Lakehouse-Architekturen zeigt ihre Tücken erst im produktiven Betrieb: wenn Sicherheitsanforderungen greifen, Datenvolumen steigen und mehrere Teams parallel auf Databricks arbeiten. Unsere Projekterfahrung basiert nicht auf Einzelfällen, sondern auf über Jahre aufgebauter Databricks-Expertise nach Best Practices.
15+
Jahre Erfahrung im Aufbau und Betrieb unternehmenskritischer Datenplattformen mit Fokus auf Databricks in AWS und Azure und anspruchsvollen Sicherheits- und Governance-Anforderungen.
200+
erfolgreich umgesetzte Projekte rund um Databricks-Lakehouse-Architekturen, Analytics und AI. In kritischen Branchen wie Banking, Telekommunikation und Versicherungen.
25+
Spezialisierte Databricks-Expert:innen im Team, darunter 3 Databricks Champions, der einzige Databricks MVP in Deutschland sowie rund 70 Databricks-Zertifizierungen im Unternehmen.
Das sagen unsere Kunden
Der Aufbau eines zentralen Lakehouses auf Azure sowie die strategische Beratung durch Datasolut schaffen die technologische Basis für unsere KI-Initiativen. So verbessern wir die Customer Experience messbar und treiben unsere digitale Transformation nachhaltig voran."
Parallel dazu unterstützte uns das Team von Datasolut beim strukturierten Aufbau von Data-Science-Kompetenzen und -Prozessen. In enger Zusammenarbeit wurden zahlreiche Use Cases aus den Bereichen Beschaffung, Logistik und Marketing umgesetzt – von der Prognose von Lieferengpässen bis zur datengetriebenen Kampagnenoptimierung.
Besonders überzeugt hat uns die Mischung aus technischem Know-How, pragmatischer Umsetzung und der gezielten Befähigung unseres internen Teams."
Diese Umstellung senkte unsere laufenden Kosten und ermöglichte es uns, neue Technologien intern zu operationalisieren. Die Zusammenarbeit war produktiv, zielorientiert und förderte ein kooperatives Umfeld durch Workshops und schnellen Austausch. Die Fähigkeit von Datasolut, unsere Anforderungen schnell zu verstehen und zu erfüllen, in Kombination mit ihrer strukturierten und effizienten Implementierung, macht sie zu einem sehr empfehlenswerten Partner."
Häufige Fragen zum DSX Lakehouse
Für Organisationen, die Databricks produktiv in AWS oder Azure einsetzen (oder einführen) und ihre Lakehouse-Architektur von Beginn an nach Enterprise-Standards aufbauen möchten. Besonders sinnvoll ist DSX Lakehouse, wenn mehrere Datenquellen, Teams und wachsende Anforderungen an Betrieb und Sicherheit zusammenkommen.
Nein. DSX Lakehouse integriert bestehende Datenquellen und Plattformen in Databricks und konsolidiert sie schrittweise. Ziel ist eine belastbare Zielarchitektur, ohne laufende Systeme unnötig zu unterbrechen oder neu aufzusetzen.
DSX Lakehouse verbindet strukturierte Datenhaltung mit skalierbarer Verarbeitung auf Databricks. Der Ansatz ist nicht auf einzelne Reporting-Anwendungsfälle beschränkt, sondern bildet eine gemeinsame Plattform für Analytics und weiterführende KI-Use-Cases.
Deutlich geringer als bei individuellen Eigenentwicklungen. Vorgefertigte Architektur- und Betriebsstandards auf Databricks reduzieren Konzeptionsaufwand, Abstimmungen und spätere Nacharbeiten im Betrieb.
Security und Governance sind fester Bestandteil der Architektur. Zugriffe erfolgen über abgesicherte Netzwerke, Berechtigungen und Metadaten werden zentral verwaltet, und die Umsetzung orientiert sich an Databricks Best Practices für Enterprise-Umgebungen.
Ja. DSX Lakehouse ist modular aufgebaut und für Erweiterungen in Databricks konzipiert. Neue Datenquellen, Use Cases oder Teams lassen sich integrieren, ohne bestehende Strukturen oder Betriebsprozesse zu destabilisieren.
Ja. DSX Lakehouse schafft zunächst eine stabile Databricks-Lakehouse-Basis für Analytics. KI-Use-Cases können darauf aufsetzen, sind aber keine Voraussetzung für den Einstieg.
In einem unverbindlichen Erstgespräch klären wir Ihre aktuelle Databricks-Situation, Sicherheits- und Betriebsanforderungen sowie den passenden Einstieg in DSX Lakehouse inklusive klarer Empfehlung für die nächsten Schritte.
Der nächste Schritt für Ihre Datenplattform
Wenn Sie aktuell prüfen, wie Ihre Databricks-Lakehouse-Architektur zukunftsfähig aufgestellt werden kann, ist ein kurzes Orientierungsgespräch oft hilfreicher als stundenlage Recherche.
In diesem Gespräch klären wir:
- wie Ihre Datenplattform strukturiert ist
- wo Reibung oder strukturelle Engpässe entstehen
- ob DSX Lakehouse für Sie der passende Ansatz ist