Wir konzipieren und implementieren massgeschneiderte Datenarchitekturen auf Basis von Databricks, um Ihre Analytics-, Machine-Learning- und Echtzeit-Anwendungsfälle zu realisieren
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Mar
13:00
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Unternehmen erzeugen heute enorme Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten. Die Herausforderung besteht nicht nur darin, diese Daten zu sammeln, sondern sie effizient zu verarbeiten, zu integrieren und für Analysen und KI nutzbar zu machen.
Die Databricks Lakehouse-Plattform vereint die Flexibilität eines Data Lakes mit der Zuverlässigkeit eines Data Warehouses. Dadurch entsteht eine leistungsfähige, skalierbare Architektur für Data Engineering, Analytics und Machine Learning – alles in einer integrierten Umgebung.
Databricks vereint Big Data, Streaming, Analytics und AI in einer einzigen Plattform – ideal für Unternehmen mit komplexen Datenlandschaften, hohen Performance-Anforderungen oder Echtzeit-Use-Cases.
Novalytica ist offizieller Databricks Implementierungspartner und unterstützt Kunden bei der Implementierung von Databricks.
Wir analysieren Ihre bestehende Datenlandschaft, klären Anforderungen und entwickeln eine passende Zielarchitektur für eine Databricks-basierte Plattform. Dazu gehören Datenprozesse, Governance, Verantwortlichkeiten und die optimale Nutzung der Lakehouse-Architektur.
Wir setzen das Lakehouse in Databricks auf, erstellen Datenmodelle und strukturieren die notwendigen Datentabellen. Dabei achten wir auf Skalierbarkeit, Wiederverwendbarkeit und eine robuste Basis für Data Engineering, Analytics und Machine Learning.
Wir entwickeln ETL- und ELT-Pipelines, integrieren relevante Cloud- und On-Premises-Quellen und automatisieren Datenflüsse mit Technologien wie Apache Spark, Delta Live Tables und Auto Loader. Damit stellen wir sicher, dass Ihre Daten aktuell, zuverlässig und konsistent bereitstehen.
Wir unterstützen Sie bei der Anbindung von Power BI, der Erstellung interaktiver Reports und der Implementierung einheitlicher Semantikmodelle. Schulungen, Dokumentation und strukturierte Übergabeprozesse stellen sicher, dass Ihr Team die Plattform eigenständig nutzen und weiterentwickeln kann.
für grosse Datenmengen und hohe Performance
für Engineering, Analytics und Machine Learning
für Datenqualität und Governance
dank Kollaboration und Automatisierung
für anspruchsvolle KI- und Big-Data-Szenarien
Vollständige Einbettung durch Azure Databricks
Databricks ist eine der leistungsfähigsten Plattformen für datengetriebene Organisationen und verbindet die Vorteile von Data Lakes und Data Warehouses in einer einzigen Lakehouse-Architektur. Die Plattform bietet:
Damit unterstützt Databricks Unternehmen dabei, komplexe Datenlandschaften zu vereinfachen und robuste Prozesse für Analytics, Machine Learning und AI aufzubauen.
Unser Leitprinzip lautet: so einfach wie möglich, so komplex wie nötig.
Je nach Reifegrad, Datenvolumen und Zielsetzung entwickeln wir eine Architektur, die genau zu Ihren Anforderungen passt. Typische Bausteine sind:
Gemeinsam definieren wir eine Architektur, die sowohl leistungsfähig als auch effizient betreibbar ist.
Ja. Databricks kann u.a. im Azure Umfeld genutzt werden. Azure Databricks ist ein gemeinsam von Microsoft und Databricks entwickelter Dienst, der vollständig in Azure eingebettet ist. Die Plattform läuft direkt innerhalb Ihres Azure-Abonnements und nutzt die bestehenden Sicherheits- und Governance-Mechanismen wie Azure Active Directory, Managed Identities, Key Vault oder Netzwerkisolation über virtuelle Netzwerke. Dadurch benötigen Sie keine separate Infrastruktur, und sämtliche Daten, Zugriffe und Berechtigungen werden über Ihr gewohntes Azure-Setup gesteuert. Neben Azure existieren auch Versionen für AWS und Google Cloud, doch für Unternehmen mit Microsoft-Fokus ist Azure Databricks in der Regel die bevorzugte Wahl.
Databricks und Microsoft Fabric verfolgen unterschiedliche Schwerpunkte, obwohl beide moderne Datenplattformen sind. Databricks ist besonders stark in datenintensiven Workloads, komplexen Data-Engineering-Pipelines und Machine-Learning-Prozessen. Die Plattform bietet eine leistungsfähige Spark-Engine, umfangreiche Notebook-Umgebungen für Data Scientists sowie Funktionen wie MLflow und den Feature Store. Sie eignet sich vor allem für Organisationen, die grosse Datenmengen verarbeiten, anspruchsvolle ML-Modelle betreiben oder eine stark Engineering-getriebene Arbeitsweise haben.
Microsoft Fabric hingegen ist eine vollständig integrierte End-to-End-Plattform, die Datenintegration, Storage, Analytics, governancefähige Datenmodelle und Business Intelligence in einer einheitlichen Umgebung vereint. Der Betrieb ist etwas einfacher, da Fabric als SaaS-Lösung bereitgestellt wird und tief in Power BI, Microsoft 365 und Teams eingebunden ist. Fabric eignet sich besonders für Unternehmen, die eine konsistente Plattform für BI, Reporting und Analytics suchen oder bereits stark im Microsoft-Ökosystem verankert sind.
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