Databricks denkt neu: Wo Daten und KI endlich zusammenfinden

In der heutigen Geschäftswelt steht eines fest: Unternehmen, die KI und generative KI effektiv einsetzen, werden zu Gewinnern in ihrer Branche. Was einst als Randthema galt, ist inzwischen zum strategischen Imperativ geworden. Doch viele Organisationen stehen vor einem grundlegenden Problem: Ihre Daten- und KI-Systeme existieren in getrennten Welten.

Stellen Sie sich vor: Auf der einen Seite Ihre wertvollen Unternehmensdaten – auf der anderen die leistungsstarken KI-Modelle, die diese Daten in Wettbewerbsvorteile verwandeln könnten. Dazwischen? Ein Graben aus technischen Hürden, Governance-Problemen und ineffizienten Prozessen.

In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Databricks diesen Graben überbrückt und warum dieser Ansatz für zukunftsorientierte Unternehmen so wertvoll ist. Wir beleuchten:

• Die aktuellen Herausforderungen fragmentierter Daten- und KI-Landschaften
• Das revolutionäre Lakehouse-Konzept als Brückenbauer
• Wie Unity Catalog eine einheitliche Governance ermöglicht
• Die Rolle von GenAI-Agenten in der Produktion
• Praxisnahe Anwendungsfälle für SAP-Nutzer

Die Schmerzpunkte der getrennten Datenwelt

Die Trennung von Daten- und KI-Systemen verursacht in Unternehmen erhebliche Probleme:

1. Der Kontrollverlust über Ihre Daten

Wenn Daten zu externen Modell-Anbietern verschoben werden müssen, entsteht ein gefährlicher Kontrollverlust. Fragen zur Datenhoheit, Compliance und zum Schutz sensibler Informationen bleiben oft unbeantwortet. Zudem droht ein Ökosystem-Lock-in, der die strategische Flexibilität einschränkt.

2. Die Silos in Ihrer Datenlandschaft

Die typische Unternehmenslandschaft gleicht einem Flickenteppich aus:

• Data Warehouses für strukturierte Daten
• Data Lakes für unstrukturierte Informationen
• Separate ETL-Systeme für Datentransformationen
• Isolierte BI-Systeme für Analysen

Die Folge? Multiple Datenkopien, inkonsistente Governance und undurchsichtige Datensilos, die fundierte Entscheidungen erschweren.

3. Die Komplexität von GenAI-Agenten

Die Entwicklung von GenAI-Agenten stellt selbst erfahrene Teams vor Herausforderungen:

• Fehlende Standards für robuste Evaluierungen
• Unklarheit bei der Auswahl geeigneter Techniken
• Schwierige Balance zwischen Kosten und Qualität

4. Die Last veralteter Datenbanktechnologien

Traditionelle Datenbanken bringen ihre eigenen Probleme mit:

• Hoher Vendor Lock-in
• Kostspielige Lizenzmodelle
• Fokus auf On-Premise statt Cloud-native Lösungen
• Unflexible Skalierung

5. Die Kluft zwischen Daten-Ingenieuren und Business-Analysten

Während Daten-Ingenieure mit professionellen Tools arbeiten, nutzen Business-Analysten oft Excel oder ähnliche Anwendungen. Das Resultat: Diskrepanzen in den Daten, Produktionsprobleme und eine unklare Governance.

Die Databricks-Lösung: Eine Daten-Intelligenz-Plattform

Databricks hat eine umfassende Lösung entwickelt, die auf einem grundlegend neuen Ansatz basiert: Die Modelle kommen zu den Daten, nicht umgekehrt. Diese Philosophie manifestiert sich in einer durchdachten Plattform mit mehreren Schlüsselkomponenten:

Das Lakehouse-Konzept: Das Beste aus beiden Welten

Das Databricks Lakehouse vereint die Stärken von Data Lakes und Data Warehouses:

• Flexibilität und Skalierbarkeit eines Data Lake
• Struktur und Performance eines Data Warehouse
• Offene Formate wie Delta und Iceberg als Grundlage
• Zugang für jede Daten-Engine, ohne proprietäre Einschränkungen

Diese Architektur ermöglicht es, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten effizient zu verwalten und für KI-Anwendungen nutzbar zu machen.

Unity Catalog: Governance über alle Daten-Assets

Der Unity Catalog geht weit über herkömmliche Datenkataloge hinaus:

• Einheitliche Governance-Schicht über allen Datenformaten
• Verwaltung sämtlicher Daten-Assets: Tabellen, unstrukturierte Dateien, Modelle, Tools, Notebooks und Dashboards
• Umfassende Sicherheitskontrollen und Zugriffsmanagement
• Detailliertes Auditing und Lineage Tracking
• Kostenkontrollen für effizientes Datenmanagement
• Federation-Funktionen zur Einbindung externer Datenquellen

Mit Unity Catalog erhalten Unternehmen endlich einen "Single Point of Truth" für ihre gesamte Datenlandschaft.

KI-gesteuerte Interaktionen für jeden Anwender

Databricks demokratisiert den Zugang zu Daten durch intuitive, KI-gestützte Interfaces:

• Genie Spaces (Text-to-SQL): Ermöglicht Datenabfragen in natürlicher Sprache – bereits von über 81% der Databricks-Nutzer verwendet
• Databricks Assistant: Ein kontinuierlich lernender Assistent, der kritische Arbeitsabläufe unterstützt und beispielsweise Code-Korrekturen vorschlägt

Diese Tools senken die Einstiegshürde für Datenanalysen drastisch und ermöglichen es auch Nicht-Experten, wertvolle Insights zu gewinnen.

Agent Bricks: GenAI-Agenten einfach in Produktion bringen

Das neue Produkt Agent Bricks (aktuell in Beta) revolutioniert die Entwicklung und den Einsatz von GenAI-Agenten:

• Governance-zentrierte Plattform für zuverlässige Agenten
• Robuste Evaluierungsmechanismen mit LLM-Judges
• Intelligente Auswahl geeigneter Techniken (Fine-Tuning, Vector DBs etc.)
• Optimierung von Kosten und Qualität

Besonders bemerkenswert ist der Multi-Agent Supervisor, der verschiedene Agenten koordinieren kann. So lässt sich beispielsweise die Stärke von Genie (für strukturierte Daten) mit einem Knowledge Assistant (für unstrukturierte Daten) kombinieren, um komplexe Fragen über alle Datenquellen hinweg zu beantworten.

Lakebase: Die neue Generation von Datenbanken

Lakebase wendet eine traditionelle Datenbank-Engine auf einen Data Lake an und bietet:

• Kostengünstigen, offenen Speicher als Basis
• Pay-per-use Preismodell für maximale Flexibilität
• Direkten Konsum durch KI-Modelle
• Frische und synchronisierte Echtzeit-Daten
• Konsistente Governance und Zugriffskontrollen
• Trennung von Compute und Storage für optimale Skalierung
• Ultra-niedrige Latenzen für anspruchsvolle Anwendungen

Aufgebaut auf einer PostgreSQL-Basis mit Unterstützung gängiger Erweiterungen, können Lakebase-Datenbanken in weniger als einer Sekunde gestartet werden – ein Quantensprung gegenüber traditionellen Systemen.

Die Brücke zu SAP-Daten: Praxisnahe Integration

Für Unternehmen mit SAP-Landschaften bietet der Databricks-Ansatz besondere Vorteile. Die Integration von SAP-Daten in das Lakehouse ermöglicht:

• Einheitliche Sicht auf SAP- und Non-SAP-Daten
• Echtzeit-Analysen über Systemgrenzen hinweg
• KI-gestützte Prognosen basierend auf operativen SAP-Daten
• Automatisierte Workflows zwischen SAP und anderen Systemen

Anwendungsfall: Integriertes Supply Chain Management

Ein besonders wertvoller Anwendungsfall ist das integrierte Supply Chain Management. Hier können Unternehmen:

• SAP ERP-Daten mit externen Marktdaten kombinieren
• Lieferengpässe durch KI-gestützte Prognosen frühzeitig erkennen
• Automatisch alternative Lieferanten identifizieren
• Kosten- und Zeitersparnisse durch optimierte Prozesse realisieren

Anwendungsfall: Finanzielles Reporting und Planung

Im Bereich Finance ermöglicht die Databricks-Plattform:

• Konsolidierung von Finanzdaten aus SAP und anderen Quellen
• KI-gestützte Anomalieerkennung für Fraud Detection
• Automatisierte Erstellung von Finanzberichten
• What-if-Analysen für strategische Planung

LakeFlow und AIBI: Die letzten Puzzleteile

LakeFlow: Nahtlose Datenintegration und -verwaltung

LakeFlow unterstützt Unternehmen dabei, ihre Daten effizient zu integrieren und zu verwalten:

• LakeFlow Connect: Aufnahme strukturierter und unstrukturierter Daten aus verschiedenen Systemen
• LakeFlow Declarative Pipelines: Vereinfachte Transformation, Bereinigung und Qualitätssicherung
• LakeFlow Jobs: Orchestrierung von Arbeitslasten für stets aktuelle Daten
• LakeFlow Designer: Schließt die Lücke zwischen Daten-Ingenieuren und Business-Analysten durch natürliche Sprache und kollaborative Entwicklung

AIBI: KI-gestützte Business Intelligence für alle

AIBI (AI-powered Business Intelligence) erweitert Datenintelligenz auf sämtliche BI-Teams:

• Skalierbare, verwaltete Text-to-Visualization-Funktionen
• Abgeleitete Graphen für komplexe Zusammenhänge
• Genie Databases für Datenabfragen in natürlicher Sprache