SAP Business Data Cloud, Microsoft Fabric oder Databricks?
Modernes Datenamangement erfordert eine Datenplattform - doch welche ist die Richtige für Ihr Unternehmen?
Databricks: Vom Pro-Code-Tool zur unternehmensweiten Datenplattform
Databricks entwickelt sich vom Tool für Data Engineers zur zentralen Plattform für datengetriebene Unternehmen.
Im ersten Blogartikel haben wir Databricks als offene, leistungsfähige Datenplattform eingeordnet – ein Stück weit als „Linux unter den Datenplattformen“. Doch was bedeutet das konkret für Unternehmen im Alltag? Und wohin entwickelt sich das Ganze eigentlich? Genau hier wird es spannend: Denn Databricks ist längst mehr als nur ein Werkzeug für Data Engineers – es ist auf dem Weg, zur zentralen Drehscheibe für datengetriebene Organisationen zu werden.
Zwischen Offenheit und Komplexität: Warum Databricks anders ist
Die Analogie zu Linux passt aus mehreren Gründen erstaunlich gut. Während Plattformen wie Microsoft Fabric oder SAP Business Data Cloud stark in ihre jeweiligen Ökosysteme eingebettet sind, verfolgt Databricks einen bewusst offenen Ansatz. Das bedeutet: maximale Flexibilität, zahlreiche Integrationsmöglichkeiten und eine aktive Community, die kontinuierlich erweitert und verbessert. Der entschiedenste Vorteil ist aber, dass keine Vendor Lock-In Situation bei Databricks vorhanden ist. Die eigenen Daten können ohne Einschränkungen bei einem Anbieterwechsel migriert werden.
Aber – und das gehört zur Wahrheit dazu – diese Offenheit bringt auch Komplexität mit sich. Databricks ist im Kern eine Pro-Code-Plattform. Wer hier arbeitet, bewegt sich typischerweise in SQL, Python oder Machine-Learning-Frameworks. Das ist kein Zufall, sondern Teil des Konzepts: maximale Kontrolle für diejenigen, die wissen, was sie tun.
Und genau hier liegt der entscheidende Punkt: Wer die Plattform beherrscht, kann enorme Effizienz- und Kostenvorteile realisieren. Wer es nicht tut, zahlt im Zweifel dafür – im wahrsten Sinne des Wortes, etwa durch ineffiziente Datenbeladung und -verarbeitung im Pay-as-you-go-Modell.
Die richtige Zielgruppe – und warum sich das gerade verändert
Traditionell richtet sich Databricks klar an IT-nahe Rollen: Data Engineers, Data Scientists und Machine-Learning-Spezialisten. Sie bauen die Plattform auf, integrieren Datenquellen und stellen sicher, dass alles performant und skalierbar läuft.
Doch das ist nur die halbe Wahrheit.
Denn der eigentliche Mehrwert entsteht erst dann, wenn die Daten im Unternehmen genutzt werden – und das passiert im Fachbereich. Hier kommt das Konzept des sogenannten Gold Layers ins Spiel: eine aufbereitete, qualitätsgesicherte Datenschicht, die für Business-Anwender verständlich und beispielweise für Analyse und Reporting nutzbar ist.
Neu ist jedoch, dass Databricks die Brücke zwischen diesen beiden Welten zunehmend schließt. Mit Funktionen wie Databricks Genie wird der Zugang zu Daten deutlich vereinfacht. Fachanwender können in natürlicher Sprache Fragen stellen, die automatisch in Abfragen über das gesamte Databricks System, gesteuert über den Unity Catalog, übersetzt werden. Dieser Unity Catalog kennt dabei nicht nur die Daten, sondern auch deren Kontext und Bedeutung.
Das Ergebnis: weniger Abhängigkeit von der IT, mehr Eigenständigkeit im Fachbereich – und vor allem ein deutlich höherer Nutzungsgrad der Datenplattform.
Architektur mit Mehrwert: Unity Catalog, Auto Loader und Co.
Neben der Benutzerperspektive lohnt sich auch ein Blick auf die technischen Stärken der Plattform.
Ein zentrales Element ist der Unity Catalog. Er fungiert als übergreifende Schicht über alle Datenquellen hinweg und sorgt für Governance, Sicherheit und einheitlichen Zugriff. Egal ob Excel-Datei, Datenbank oder Cloud-Storage – alles wird abstrahiert und zentral steuerbar gemacht.
Dazu kommen Funktionen wie:
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Auto Loader: Automatisiert das Laden von Daten und erkennt Änderungen in Echtzeit (Stichwort: Change Data Capture). Das reduziert sowohl Kosten als auch Dateninkonsistenzen.
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Liquid Clustering: Optimiert die Datenpartitionierung dynamisch je nach Analysebedarf und senkt so den Ressourcenverbrauch.
Diese Features sind einzigartig und in der Kombination und Integration innerhalb von Databricks extrem leistungsfähig und vor allem wartungsarm.
Zwischen Beratung und Eigenständigkeit: Der richtige Einstieg
Eine häufige Frage ist: Braucht man eigene Spezialisten für Databricks?
Die klare Antwort: ja – aber nur für die Einführung.
Für den initialen Aufbau empfiehlt sich in der Regel ein erfahrener Partner. Zu viele Entscheidungen am Anfang haben langfristige Auswirkungen auf Performance, Kosten und Skalierbarkeit.
Langfristig sollte jedoch Know-how im Unternehmen aufgebaut werden. Der Vorteil: Databricks basiert auf offenen Technologien. Es braucht keine hochspezialisierten Nischenexperten, sondern solides Grundlagenwissen in SQL, Python und Datenarchitektur.
Das passt zum grundsätzlichen Paradigma der Plattform: weg von Abhängigkeiten, hin zu mehr Eigenständigkeit.
Blick nach vorne: Low-Code, AI Agents und neue Zielgruppen
Besonders spannend wird es beim Blick in die Zukunft.
Mit dem Lakeflow Designer geht Databricks den nächsten Schritt in Richtung Low-Code. Datenpipelines lassen sich visuell zusammenstellen – per Drag-and-Drop statt Programmierung. Das senkt die Einstiegshürde erheblich und bringt neue Nutzergruppen auf die Plattform.
Noch weiter geht das Konzept der Agent Bricks: ein Framework zur Entwicklung von KI-Agenten, die eigenständig Aufgaben übernehmen können. Ob Datenanalyse, Textgenerierung oder Prozessautomatisierung – hier verschmelzen Datenplattform und AI zunehmend.
Und das Entscheidende: Diese Funktionen sind bewusst so gestaltet, dass sie die Fachbereiche adressieren und so den Nutzungsgrad der Plattform erhöhen.
Fazit: Vom Spezialwerkzeug zur Plattform für alle
Databricks entwickelt sich gerade von einer spezialisierten Plattform für Experten hin zu einem zentralen Baustein der digitalen Organisation.
Die Richtung ist klar:
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Drastisch wachsende Interaktion und Konnektivität
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Komplexität wird abstrahiert
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Neue Nutzergruppen werden erschlossen
Oder anders gesagt: Die Plattform bleibt leistungsfähig genug für Experten – wird aber gleichzeitig zugänglich genug für den Fachbereich.
Und genau darin liegt die eigentliche Stärke: Nicht nur Daten zu speichern oder zu verarbeiten, sondern sie im gesamten Unternehmen nutzbar zu machen.
Der zweite Blogartikel zeigt damit vor allem eines: Databricks ist kein statisches Tool – sondern ein sich rasant weiterentwickelndes Ökosystem. Und wer heute einsteigt, investiert
Quellen
- Headerbild: — Shutterstock