Databricks

Databricks ist die Datenplattform, auf die Unternehmen zurückgreifen, wenn sie Big-Data-Verarbeitung, Analytik und maschinelles Lernen auf Cloud-Infrastruktur kombinieren müssen. Nach unserer Einschätzung ist ihr großer Vorteil der Lakehouse-Ansatz: Sie versucht, Datenengineering und Data Science zu verbinden, anstatt Teams zu zwingen, separate Systeme zusammenzufügen. Der Nachteil ist, dass dies immer noch eine ernsthafte Plattform ist, kein leichtgewichtiges Tool; sie erfordert Datenexpertise, Cloud-Ausgaben und ein Team, das die Einrichtung bewältigen kann. In der Praxis fühlt es sich an wie eine Werkbank für große Datenteams, wo Notebooks, Pipelines und Modellarbeiten eng beieinander liegen. Im Vergleich zu älteren reinen Warehouse-Setups ist es flexibler; im Vergleich zu einfacheren BI-Tools ist es viel technischer. Databricks hat seinen Sitz in den Vereinigten Staaten, und der Astrina-Katalog vermerkt diesen Ländercode. Es ist am stärksten für Organisationen mit unordentlichen, großflächigen Daten und echten ML-Ambitionen und weniger geeignet für kleine Teams, die nur grundlegende Berichterstattung benötigen.