Alle Partner

Databricks Partnerseite

Datasolut ist offizieller Technologie-Partner von Databricks

Databricks ist ein Softwareunternehmen, welches Data-Engineering-, Data Science-, und Machine Learning-Tools für die Verarbeitung und Umwandlung großer Datenmengen zur Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen anbietet.

Die cloud-basierte Data Intelligence Plattform wurde von den Schöpfern von Apache Spark entwickelt und bietet den Anwendern einen zentralen Ort für Ihre Datenverarbeitung (von der Speicherung bis hin zu Machine Learning-Anwendungen).

Warum arbeiten wir mit unserem Technologiepartner Databricks zusammen?

 

Big-Data-Prozesse und Hadoop

Traditionelle Big-Data-Prozesse, die oft auf Hadoop basieren, neigen dazu, träge zu sein und erfordern eine signifikante Zeit für die Einrichtung und Verwaltung von Clustern. Dies kann die Agilität und Effizienz in datenintensiven Umgebungen einschränken.

Databricks und Cloud-Computing

Im Gegensatz dazu nutzt Databricks die Vorteile verteilter Cloud-Computing-Umgebungen, wie Azure, AWS oder Google Cloud. Diese Cloud-Plattformen ermöglichen eine flexible Skalierung und Zuweisung von Rechenressourcen, einschließlich CPUs und GPUs, abhängig von den spezifischen Anforderungen der Datenanalyse. Dadurch wird eine effizientere und anpassungsfähigere Datenverarbeitung ermöglicht.

Innovationsförderung durch Databricks

Databricks unterstützt Innovation und Entwicklung durch eine verbesserte Plattform, die neben erhöhter Effizienz auch erweiterte Sicherheitsoptionen bietet. Diese Aspekte sind besonders wichtig für Unternehmen, die mit sensiblen Daten arbeiten.

Funktionalitäten von Databricks

Erkenntnisgewinnung mit Spark SQL

Databricks ermöglicht es Nutzern, Erkenntnisse aus Daten mithilfe von Spark SQL abzuleiten. Dies bietet eine leistungsstarke Möglichkeit, komplexe Datenabfragen durchzuführen.

Integration mit Visualisierungstools

Es besteht die Möglichkeit, aktive Verbindungen zu gängigen Visualisierungstools wie Power BI, Qlikview und Tableau herzustellen. Diese Integration erleichtert die Darstellung und Analyse von Daten.Nutzer können mit Spark ML in Databricks prädiktive Modelle erstellen, was für fortgeschrittene Datenanalysen und maschinelles Lernen essentiell ist.

Erstellung prädiktiver Modelle mit Spark ML

Nutzer können mit Spark ML in Databricks prädiktive Modelle erstellen, was für fortgeschrittene Datenanalysen und maschinelles Lernen essentiell ist.

Sichern Sie sich Ihren Wettbewerbsvorteil mit künstlicher Intelligenz

Werden Sie zum Vorreiter in der Ära der KI. Sehen Sie zu, wie die Produktivität Ihres Teams wächst, die Kosten sinken und Ihr Betriebsergebnis stetig steigt. Lassen Sie sich jetzt beraten.

Erstgespräch vereinbaren

Integration von verschiedenen Tools mit Databricks

Datenquellen

Databricks unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen wie Delta Lake, CSV, JSON, XML und Parquet, was eine flexible Datenverarbeitung und -analyse ermöglicht.

Entwickler-Tools

Es integriert sich nahtlos mit verschiedenen Entwickler-Tools wie IntelliJ, DataGrip, PyCharm und Visual Studio Code, was die Entwicklungsarbeit erleichtert.

Partner-Lösungen

Databricks arbeitet effektiv mit Partner-Lösungen wie Power BI und Tableau zusammen, um erweiterte Analyse- und Visualisierungsmöglichkeiten zu bieten.

Integration Unter anderem…
Datenquelle Delta Lake, CSV, JSON, XML, Parquet
Entwickler-Tools IntelliJ, DataGrip, PyCharm, Visual Studio Code
Partner-Lösungen Power BI, Tebleau

Innovation in der Datenwelt

Die Data Lakehouse Plattform von Databricks stellt eine signifikante Innovation in der Welt der Datenverarbeitung und -analyse dar. Diese Plattform vereint die besten Eigenschaften von Data Warehouses und Data Lakes in einer einzigen, integrierten Lösung, was mehrere Vorteile mit sich bringt:

Vorteile von Databricks

Verarbeitung von strukturierten und unstrukturierten Daten

Im Gegensatz zu traditionellen Systemen, die entweder für strukturierte oder für unstrukturierte Daten optimiert sind, ermöglicht die Data Lakehouse Plattform die effiziente Verarbeitung beider Datentypen. Dies erweitert die Bandbreite der Datenanalyse und -nutzung erheblich.

Echtzeit-Datenverarbeitung

Die Plattform unterstützt die Verarbeitung von Daten in Echtzeit, was für viele moderne Geschäftsanwendungen, wie etwa für Echtzeit-Analytik oder für das Inter-net der Dinge (IoT), von entscheidender Bedeutung ist.

ACID-Compliance

Ein weiterer wichtiger Aspekt der Data Lakehouse Plattform ist die Garantie der ACID-Compliance (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability). Dies bedeutet, dass Transaktionen zuverlässig und sicher ausgeführt werden, was für die Integrität und Zuverlässigkeit von Geschäftsprozessen unerlässlich ist.

Kombination der Vorteile von Data Lake und Data Warehouse

Data Lakes sind bekannt für ihre Fähigkeit, große Mengen an rohen, unstrukturierten Daten zu speichern, während Data Warehouses für die effiziente Verarbeitung und Analyse strukturierter Daten optimiert sind. Die Data Lakehouse Plattform bringt das Beste aus beiden Welten zusammen, was eine umfassendere und flexiblere Datenverwaltung und -analyse ermöglicht.

Mehr über die Data Lakehouse Platform
erfahren?

In unserem Blog-Beitrag „Was ist Databricks?“ beleuchten wir detailliert die umfassenden Funktionen, Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten von Databricks. Sie erfahren dort mehr über die innovative Natur der Data Lakehouse Plattform und lesen, warum sie traditionelle Ansätze in der Datenverarbeitung und -analyse übertrifft.

Was ist Databricks?
Generation KI:
Profitieren Sie von kristallklarer Datentransparenz
Jetzt Erstgespräch vereinbaren
Newsletter und Updates

Sie sehen gerade einen Platzhalterinhalt von HubSpot. Um auf den eigentlichen Inhalt zuzugreifen, klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.

Mehr Informationen
Erstgespräch vereinbaren