5 Gründe, warum Azure Databricks die beste Data + AI-Plattform auf Azure ist

Wenn Daten- und KI-Workloads skaliert werden, benötigen Unternehmen eine Plattform, die mehr als nur Dienste verbindet – sie muss diese vereinheitlichen. Azure Databricks vereint die volle Leistungsfähigkeit der Databricks Data Intelligence Platform mit tiefgreifenden Azure-Integrationen, um jeden Schritt des Datenlebenszyklus zu vereinfachen und zu beschleunigen. Von zentralisierter Governance und offenen Datenformaten bis hin zu integriertem Data Warehousing und nativen KI-Tools ermöglicht Azure Databricks Teams, schneller voranzukommen, Komplexität zu reduzieren und verantwortungsvoll zu innovieren. Vertraut von Tausenden von Kunden, darunter große Unternehmen wie AT&T, Swiss Re, JLL, CVS Health, HSBC, Shell und Walgreens, ist Azure Databricks eine bewährte Plattform im großen Maßstab.

Hier ist ein genauerer Blick auf fünf wichtige Gründe, warum Daten- und KI-Teams Azure Databricks als ihre vereinheitlichte Plattform für Analytik und KI im großen Maßstab wählen.

1. Vereinheitlichte Governance für Daten + KI

Azure Databricks beinhaltet Unity Catalog, die vereinheitlichte Governance-Lösung, die es Unternehmen ermöglicht, mit einem einzigen Ansatz alle ihre Daten- und KI-Assets zu verwalten. Ob Tabellen, Dateien, Notebooks, Modelle oder Dashboards – Unity Catalog ermöglicht es Teams, Zugriffsrichtlinien einmal festzulegen und sie konsistent über alle Workloads hinweg anzuwenden.

Das Lakehouse Federation von Unity Catalog ermöglicht es Ihnen, vorhandene Daten ohne Kopieren aus Systemen wie SQL Server, BigQuery, Snowflake und Speichern wie ADLS oder S3 einzubinden. Sie können sich auch mit bestehenden Iceberg- oder Hive-Katalogen verbinden.

Als Teil der Databricks Data Intelligence Platform auf Azure hilft Unity Catalog, unternehmensweite Sicherheit und Lineage-Tracking zu gewährleisten sowie Interoperabilität mit Microsoft Purview zu ermöglichen, wodurch die Notwendigkeit mehrerer getrennter Governance-Tools entfällt. Unity Catalog hilft, Auffindbarkeit, unternehmensweite Sicherheit und Lineage-Tracking für Ihre Azure Databricks-Assets zu gewährleisten, mit der Möglichkeit, dies auf Ihr gesamtes Daten-Estate zu erweitern, indem es mit Microsoft Purview kombiniert wird.

"Unity Catalog war ein Game-Changer für unser Geschäft, weil wir jetzt eine feingranulare Kontrolle und Zugriff auf unsere Daten ermöglichen können." — Manish Danani, Senior Director for AI Platforms and Engineering, Mars

2. Tiefe Integrationen im gesamten Azure-Ökosystem

Azure Databricks ist vollständig in das Azure-Ökosystem integriert und bietet native Konnektoren und optimierte Erlebnisse über:

• Power BI – direkt aus Unity Catalog veröffentlichen und Databricks Workflows mit voller semantischer Modellunterstützung
• Azure OpenAI Service – große Sprachmodelle sicher und verantwortungsvoll mit Unternehmensdaten kombinieren. Zusätzlich zu Azure OpenAI bietet Azure Databricks Modellwahl, einschließlich exklusivem Zugriff auf Anthropic Claude-Modelle, die auf Azure Databricks gehostet werden, und Open-Source-Modelle wie Metas Llama 4
• Azure Data Lake Storage, Azure Data Factory, Entra ID und Microsoft Purview – Speicher, Identität, Pipeline-Orchestrierung und Compliance in einem Stack vereinheitlichen. Neu in Azure Data Factory macht die native Databricks Job-Aktivität es einfacher denn je, Databricks Workflows nativ auszulösen.
• Azure AI Foundry – Azure Databricks Jobs ausführen und Azure Databricks AI/BI Genie mit Foundry Agents integrieren, um kontextbezogene, unternehmensbewusste Antworten zu liefern
• Microsoft Power Platform – nahtlos Ihre Apps, Automatisierungen und Agenten-Workflows mit gesteuerten Daten versorgen, ohne diese zu duplizieren

Mit wenigen Klicks aus dem Azure Portal haben Sie eine vollständig integrierte Umgebung, in der alle Ihre Benutzer und Gruppen aus Entra ID zur Erstellung von Daten- und KI-Systemen zur Verfügung stehen.

Die vorgefertigten Integrationen reduzieren den architektonischen Aufwand und beschleunigen die Zeit bis zur Erkenntnis, wodurch Kunden die Azure-native Databricks-Erfahrung voll ausschöpfen können.

"Azure Databricks funktioniert im gesamten Ökosystem. Wir haben hier eine sehr umfangreiche Datenplattform, die so viele verschiedene Aspekte des Microsoft-Stacks nutzt. Databricks ist offen und orchestriert gut über die verschiedenen Plattformen hinweg." — Helius Guimaraes, Chief Data & AI Officer, Fonterra

3. Integriertes Data Warehousing mit Leistung und Flexibilität

Mit dem Databricks SQL Data Warehouse können Kunden moderne SQL-Analyse- und BI-Anwendungsfälle direkt innerhalb von Azure Databricks nutzen, ohne ein separates Warehouse zu benötigen oder Datenkopien zu erstellen. Die Daten bleiben in einem offenen Format und sind nicht in einem proprietären System gesperrt, was es Geschäftsanalysten und Dateningenieuren ermöglicht, auf einer einzigen Plattform zusammenzuarbeiten, die unterstützt:

• Dashboards und Ad-hoc-Abfragen mit hoher Gleichzeitigkeit und geringer Latenz unter Verwendung von Standard-SQL
• Direkte Power BI-Integration mit voller Governance über Unity Catalog
• Natürliche Sprachabfragen über AI/BI Genie, wodurch Erkenntnisse für mehr Benutzer zugänglich werden

"Mit Azure Databricks als Data Intelligence Platform, ergänzt durch Microsofts Power BI, waren die Geschäftsergebnisse tiefgreifend. Unsere Anwendungsfälle, wie die digitale Absicherung von Rentenansprüchen, hatten einen millionenschweren Einfluss auf Rückgewinnungen." — Raju Mudunuri, Senior Manager of IT Data Solutions, Lexmark International

Dieses Maß an Leistung und Einfachheit spiegelt die Leistungsfähigkeit von Azure Databricks wider und ermöglicht es Teams, ihre Analyseschicht zu vereinheitlichen, ohne Kompromisse bei Governance oder Skalierbarkeit einzugehen.

4. Einfache KI-Entwicklung

Ob Sie LLM-gestützte Copiloten erstellen, proprietäre Modelle feinabstimmen oder klassische Machine-Learning-Workloads ausführen, Azure Databricks bietet die Flexibilität, all dies zu tun und dabei Governance und Beobachtbarkeit im Vordergrund zu halten.

Durch Integrationen mit Azure OpenAI, Open-Source-Modellen wie Llama 4 und Unterstützung für Anbieter wie Anthropic können Kunden:

• Das richtige Modell für den richtigen Anwendungsfall auswählen
• Mit Ihren Unternehmensdaten anpassen und Modelle sicher in gesteuerten Umgebungen bereitstellen
• Kosten und Leistung durch integrierte Beobachtbarkeitstools überwachen

Die einheitliche Architektur der Databricks Data Intelligence Platform auf Azure macht all dies möglich, vereinfacht die KI-Entwicklung und richtet sich nach den Sicherheitsanforderungen von Unternehmen.

5. Hohe Leistung bei niedrigen TCO

Azure Databricks ist sowohl auf Leistung als auch auf Effizienz optimiert. Mit der Photon-Engine laufen Workloads schneller und verbrauchen weniger Ressourcen, was zu echten, messbaren Einsparungen für Daten- und KI-Teams führt. Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• 6x schnellere Leistung als herkömmliche Warehouse-Engines
• Verbrauchsbasierte Preisgestaltung – zahlen Sie nur für das, was Sie nutzen
• KI-gestützte Auto-Optimierung, die den Bedarf an manueller Abstimmung reduziert

"Als Teil unserer Einführung der Databricks Data Intelligence Platform haben wir eine enorme Verbesserung der Datenqualität und eine Beschleunigung der Erkenntnisse um mindestens 25 % beobachtet." — Raju Mudunuri, Senior Manager of IT Data Solutions, Lexmark International

Diese Funktionen spiegeln die Designprinzipien der Databricks Data Intelligence Platform auf Azure wider: offen, intelligent und kosteneffizient.

Beschleunigen Sie Innovationen mit Azure Databricks

Von Analysen bis hin zu GenAI bietet Azure Databricks eine einheitliche Grundlage für Innovationen. Als Teil Ihrer Microsoft Azure-Umgebung ermöglicht Ihnen Azure Databricks, intelligenter zu entwickeln, schneller voranzukommen und alles an einem Ort zu verwalten, egal ob Sie BI skalieren, KI beschleunigen oder Ihre Datenlandschaft vereinfachen. Erfahren Sie mehr darüber, wie führende Unternehmen mit Azure Databricks schnellere Einblicke, bessere Datenqualität und spürbare Kosteneinsparungen erzielen.

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(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag