Definition
Azure Databricks ist eine Cloud-basierte, kollaborative Data-Engineering- und Data-Science-Plattform, die auf Apache Spark basiert. Microsoft und Databricks haben die Technologie in einer Kooperation entwickelt. Sie ermöglicht Unternehmen, große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten und Machine-Learning-Modelle schnell zu entwickeln. Die Technologie ist eine komplett integrierte Plattform. Durch sie können Unternehmen Daten schneller und einfacher sammeln, bereinigen, analysieren und visualisieren. Sie bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, die es Data-Engineers und Data-Scientists ermöglicht, gemeinsam an Projekten zu arbeiten, ohne dass es zu Kompatibilitätsproblemen kommt.
Zusätzlich bietet es eine Vielzahl von Tools und Funktionen wie Datenintegration, Datenbereinigung, Datenaufbereitung, Datenanalyse, Machine Learning und Data Governance. Die Technologie ermöglicht es Unternehmen auch, Daten aus verschiedenen Quellen wie SQL-Datenbanken, NoSQL-Datenbanken, Cloud-Data Lakes und anderen Data-Warehouse-Systemen zu integrieren. Sie nutzt die Power von Apache Spark, was dem Unternehmen bspw. die Möglichkeit gibt, Daten in Echtzeit zu verarbeiten. Es bietet auch die Verwendung von populären Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn. Ein weiteres wichtiges Merkmal von Azure Databricks ist die Integration mit anderen Azure-Diensten wie Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage, Azure SQL Data Warehouse und Azure Cosmos DB. Dadurch können Unternehmen ihre Daten in der Cloud speichern und verarbeiten und von den Vorteilen des Cloud-Computings profitieren.
Wie nützt Azure Databricks Unternehmen?
Unternehmen können von Azure Databricks auf folgende Weise profitieren:
- Beschleunigung der Datenanalyse: Die Technologie ermöglicht es Unternehmen, große Datenmengen zeitnah und einfacher zu analysieren, was zu schnelleren und besseren Entscheidungen führen kann.
- Vereinfachung der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen: Die Databricks vereinfachen die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen durch die Verfügbarkeit von Tools und Funktionen wie Datenintegration, Datenbereinigung und Datenaufbereitung.
- Verbesserung der Zusammenarbeit von Data-Engineers und Data-Scientists: Azure Databricks ermöglicht es ihnen, gemeinsam an Projekten zu arbeiten, was die Effizienz und die Qualität der Ergebnisse verbessert.
- Maximierung der Nutzung von Cloud-Computing-Ressourcen: Die Technologie ermöglicht es Unternehmen, die Vorteile des Cloud-Computings zu nutzen, da sie ihre Daten in der Cloud speichern und verarbeiten können.
- Integration mit anderen Azure-Diensten: Azure Databricks ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten mit anderen Azure-Diensten wie Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage und Azure SQL Data Warehouse zu integrieren, was die Effizienz und die Qualität der Ergebnisse verbessert.
- Skalierbarkeit: Azure Databricks ermöglicht es Unternehmen, ihre Ressourcen an die Größe ihrer Datenmengen anzupassen, wodurch sie flexibel auf wachsende Datenmengen reagieren können.
Was muss ein Unternehmen bei der Verwendung von Azure Databricks beachten?
Ein Unternehmen sollte bei der Nutzung von Azure Databricks folgende Dinge beachten:
- Sicherheit: Es ist wichtig, die Sicherheit der Daten und des Systems zu gewährleisten und Zugriffsrechte und -kontrollen zu implementieren.
- Datenqualität: Es ist wichtig, sicherzustellen, dass die Daten, die für die Analyse verwendet werden, von hoher Qualität sind und dass Prozesse und Regeln implementiert werden, um die Datenqualität aufrechtzuerhalten.
- Governance: Es ist wichtig, eine Governance-Strategie zu implementieren, um sicherzustellen, dass die Anwendung sinnvoll verwaltet wird und die Nutzung der Daten kontrolliert wird.
- Kompetenzen: Es ist wichtig, dass das Unternehmen über die erforderlichen Kompetenzen verfügt, um Azure Databricks erfolgreich zu nutzen, insbesondere in Bezug auf die Kenntnis von Apache Spark und Cloud-Computing.
- Kosten: Es ist wichtig, die Kosten für die Nutzung von Azure Databricks im Auge zu behalten und sicherzustellen, dass die Nutzung innerhalb des Budgets des Unternehmens bleibt.
- Performance: Es ist wichtig, die Performance des Systems zu überwachen und gegebenenfalls Anpassungen vorzunehmen, um sicherzustellen, dass die Anforderungen des Unternehmens erfüllt werden.
- Compliance: Es ist wichtig, sicherzustellen, dass die Datenverarbeitung von Azure Databricks den geltenden gesetzlichen und regulativen Anforderungen entspricht.