Was ist Databricks?
DatenschichtDatabricks ist eine Cloud-Plattform für Data Engineering und Machine Learning, die Data Lake und Data Warehouse in einer Lakehouse-Architektur vereint. Sie basiert auf Apache Spark und deckt die Datenpipeline ab - von der Aufbereitung bis zum Modellbetrieb. Der Kern: eine offene Datenschicht statt getrennter Systeme.
Kurz vorwegDie Plattform entscheidet über Werkzeuge, die Governance über den Erfolg der Datenschicht. Datenarchitektur-Check starten
Databricks: Definition
Databricks ist eine Cloud-Plattform, die Data Engineering, Machine Learning und Analytics in einer Umgebung verbindet. Das zentrale Konzept ist das Lakehouse: eine Architektur, die den flexiblen Rohdatenspeicher eines Data Lake mit der strukturierten Auswertung eines Data Warehouse vereint. Statt Daten zwischen Lake und Warehouse hin und her zu kopieren, arbeitet ein Team auf einer offenen Datenschicht, meist im offenen Delta-Lake-Format. Der Kern des Lakehouse ist das Ende der Datenkopien - eine Umgebung für Rohdaten, aufbereitete Daten und Modelle zugleich.
Technisch basiert Databricks auf Apache Spark für die verteilte Datenverarbeitung. Darüber baut eine breite Werkzeug-Palette: Pipelines für Data Engineering, ein Feature Store für Machine Learning, verwaltetes Training und ein Modellbetrieb. Weil das alles auf denselben Daten läuft, entfallen viele Schnittstellen, die in klassischen Architekturen zwischen Lake, Warehouse und ML-Umgebung liegen. Die Daten bleiben am Ort, die Werkzeuge kommen dorthin.
Für KI-Projekte ist Databricks deshalb interessant, weil Rohdaten, aufbereitete Daten und Modelle in einer Governance stehen: Berechtigungen, Lineage und Datenqualität gelten über die ganze Pipeline. Das ersetzt nicht die Architektur-Entscheidung - Databricks oder Microsoft Fabric ist eine Plattform-Frage, die länger bindet als ein Modellwechsel. Aber wer mit einer offenen Datenschicht startet, hält sich alle Auswertungswege offen.
- Zweck
- Eine Plattform für Data Engineering, Machine Learning und Analytics auf gemeinsamen Daten
- Kernidee
- Lakehouse - Data Lake und Data Warehouse in einer Umgebung, ohne Datenkopien
- Technik
- Apache Spark für verteilte Verarbeitung, Delta Lake als offenes Speicherformat
- Werkzeuge
- Datenpipelines, Feature Store, Modelltraining und Modellbetrieb in einer Umgebung
- Abgrenzung
- Microsoft Fabric (integrierte Microsoft-Plattform) - Databricks ist plattformunabhängiger
Wie funktioniert Databricks?
Der Weg von den Rohdaten bis zum Modell läuft in Databricks auf einer Datenschicht:
- Daten aufnehmenRohdaten aus Quellsystemen und Objektspeichern werden in die Plattform geladen - meist ins offene Delta-Lake-Format, ohne vorherige Transformation.
- Aufbereiten und modellierenData Engineers bauen Pipelines, die Rohdaten bereinigen und in ein nutzbares Modell überführen. Die Datenqualität und Lineage entstehen hier.
- Features bereitstellenDer Feature Store hält aufbereitete Merkmale für Modelle zentral vor, damit Data Scientists dieselben Features wiederverwenden statt neu zu bauen.
- Modell trainieren und betreibenTraining, Evaluierung und Betrieb der Modelle laufen in derselben Umgebung - mit denselben Berechtigungen wie die Daten dahinter.
Lakehouse: Data Warehouse und Data Lake zugleich
Die Plattform-Entscheidung ist die Abgrenzung zwischen Lakehouse-Anbietern. Beide verbinden strukturierte Auswertung und flexiblen Rohdatenspeicher, aber mit unterschiedlichem Fokus:
| Kriterium | Databricks | Microsoft Fabric |
|---|---|---|
| Basis | Apache Spark, plattformunabhängig, offenes Delta-Lake-Format | in Microsoft 365 und Azure integriert, OneLake als Datenschicht |
| Anbindung | funktioniert mit AWS, Azure und GCP | tief in das Microsoft-Ökosystem eingebettet |
| Fokus | Data Engineering und Machine Learning auf einer Datenschicht | BI, Analytics und KI für Microsoft-Umgebungen |
| Passt zu | Teams, die Spark und ML auf der vollen Datenbreite nutzen | Organisationen, die bereits stark auf Microsoft setzen |
Wann lohnt sich Databricks?
- Data Engineering und Machine Learning auf denselben Daten laufen sollen, ohne Kopien
- ein offenes Speicherformat und Plattformunabhängigkeit wichtig sind
- Teams mit Spark-Erfahrung verteilt große Datenmengen verarbeiten
- ein Feature Store und Modellbetrieb in einer Governance gefragt sind
- das Unternehmen bereits vollständig auf Microsoft setzt und Fabric die beste Integration bietet
- nur einfache BI-Reports ohne ML-Bedarf gebraucht werden
- ein klassisches Data Warehouse mit festen Auswertungen ausreicht
- die Datenvolumen klein sind und eine aufgeräumte Datenbank genügt
Was Databricks mit KI zu tun hat
KI-Projekte scheitern selten am Modell, sondern an der Datenbasis. Databricks adressiert genau diese Stelle: Rohdaten, aufbereitete Daten und Modelle liegen auf einer Schicht mit gemeinsamer Governance. Wer in derselben Umgebung trainieren kann, in der die Daten gepflegt werden, verkürzt den Weg vom Datenbestand zum belastbaren Modell erheblich. Der Feature Store sorgt dabei dafür, dass Trainings- und Produktionsdaten dieselben Merkmale nutzen.
Die häufigsten Databricks-Fehler
Die Plattform löst Werkzeugprobleme, aber keine Datenprobleme. Typische Fehler:
- Plattform vor Architektur wählen: Databricks oder Fabric entscheidet, bevor geklärt ist, welche Auswertungen und Modelle überhaupt gefragt sind
- Ohne Governance starten: wer in einer Umgebung alles ablegen kann, erzeugt ohne Berechtigungen und Lineage schnell ein unkontrolliertes Datenfeld
- Den Feature Store umgehen: jedes Team baut eigene Features, Trainings- und Produktionsdaten driften auseinander
- Kosten ausblenden: verteilte Spark-Cluster laufen weiter, auch wenn niemand sie nutzt - die Rechnung folgt am Monatsende
- Datenqualität dem Tool überlassen: auch auf einem Lakehouse entsteht aus ungepflegten Quellen keine belastbare Auswertung
Databricks ist kein Werkzeug, das Datenprobleme löst, sondern eine Plattform, auf der sie gelöst werden können. Die erste Frage ist nie „Databricks oder Fabric“, sondern: Welche Auswertungen und Modelle brauchen wir wirklich, und wer darf welche Daten sehen? Wer die Architektur vor der Plattform klärt, profitiert von der gemeinsamen Datenschicht - wer mit dem Tool beginnt, baut auf einer ungeklärten Datenbasis.
„Databricks ist nur ein weiteres Data Warehouse.“ Nein: Das Lakehouse vereint Lake und Warehouse, und genau das ist der Unterschied. Wer es wie ein klassisches DWH nutzt, nimmt nur einen Bruchteil der Möglichkeiten - und wer es ohne Governance betreibt, bekommt die Freiheit des Lakes ohne die Ordnung, die ihn nutzbar macht.
Häufige Fragen zu Databricks
Was ist der Unterschied zwischen Databricks und Microsoft Fabric?
Beide sind Lakehouse-Plattformen. Databricks basiert auf Apache Spark, nutzt das offene Delta-Lake-Format und läuft auf AWS, Azure und GCP. Microsoft Fabric ist tief in das Microsoft-Ökosystem integriert und nutzt OneLake als Datenschicht. Die Wahl ist eine Architektur-Entscheidung, die länger bindet als ein Modellwechsel.
Was ist ein Lakehouse?
Ein Lakehouse verbindet den flexiblen Rohdatenspeicher eines Data Lake mit der strukturierten Auswertung eines Data Warehouse in einer Umgebung. Statt Daten zwischen zwei Systemen zu kopieren, arbeitet ein Team auf einer offenen Datenschicht - Basis moderner Datenplattformen wie Databricks und Fabric.
Für wen lohnt sich Databricks?
Für Teams, die Data Engineering und Machine Learning auf denselben Daten betreiben, ein offenes Speicherformat wollen und plattformunabhängig arbeiten möchten. Wer vollständig auf Microsoft setzt oder nur einfache Reports braucht, ist oft mit Fabric oder einem klassischen Data Warehouse besser bedient.
Databricks oder Fabric ist eine Architektur-Entscheidung, die lange bindet - wir prüfen in einem Gespräch, welche Datenplattform zu Ihren Auswertungen und KI-Zielen passt.
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