Lernen Sie die Innovatoren kennen, die Daten und KI nutzen, um Branchen neu zu gestalten, Probleme zu lösen und neue Maßstäbe für das zu setzen, was mit Databricks möglich ist.
von Sara Steffen
Mit den Databricks Customer Awards 2026 werden Unternehmen und Führungskräfte ausgezeichnet, die die Databricks-Plattform nutzen, um komplexe Probleme zu lösen und bedeutende Ergebnisse zu erzielen – von der Erfassung von 10 Billionen Datenzeilen pro Jahr bis hin zur Vermittlung von medizinischen Freiwilligen an unterversorgte Gemeinschaften weltweit.
Die diesjährigen Gewinner der Named Awards erstrecken sich über 8 Kategorien und 4 Regionen und repräsentieren so unterschiedliche Branchen wie Halbleiter, saubere Energie, Milchwirtschaft, Telekommunikation und Unternehmenssoftware. Was sie eint, ist der Glaube daran, dass Daten und AI die Arbeitsweise einer ganzen Branche verändern können.
Lernen Sie die Gewinner kennen.
Applied Materials ist ein führendes Unternehmen im Bereich Halbleiter- und Materialtechnik, das Anlagen für die Herstellung praktisch jedes neuen Chips weltweit entwickelt und produziert. Hinter diesen Anlagen steht ein ebenso wichtiges Gut: ein riesiger Bestand an Entwicklungs-, Fertigungs-, Lieferketten- und Finanzdaten, die das Unternehmen seit Langem in einem zentralen Data Lake zusammenführt.
Der ursprüngliche, auf Hadoop basierende Lake erfüllte seinen Zweck – er konsolidierte die Daten. Doch die Anforderungen hatten sich geändert: AI-Workloads, Echtzeit-Analysen, gesteuerter Self-Service und Anwendungsfälle, für die die ursprüngliche Architektur nie ausgelegt war, erforderten einen neuen Ansatz. Applied Materials nutzt die Databricks-Plattform, um dieses Fundament zu modernisieren – vom reinen Speicher- und Batch-Data-Lake hin zu einem Lakehouse, in dem Governance, Analytik und AI Hand in Hand gehen. Bei diesem Wandel ging es weniger um die Konsolidierung von Daten als vielmehr darum, das Potenzial zu erschließen, was letztendlich damit gemacht werden kann.
Weniger als ein Jahr nach dem Go-live lieferte die Plattform:
Was als Plattform-Modernisierung begann, hat sich zu einer neuen Arbeitsweise entwickelt. AI steht nun den Menschen zur Seite, die die Maschinen für die weltweite Chipproduktion entwickeln – nicht nur als Werkzeug, das gelegentlich genutzt wird, sondern als täglicher Partner. Daten durchlaufen den gesamten Lebenszyklus der Geschäftsabläufe von Applied Materials, von der Erkenntnis bis zur Aktion. Dadurch wird der Begriff „datengestützt“ weniger zu einem Slogan als vielmehr zum Standardmodus für Innovation, Optimierung und Entscheidungsfindung.
Virgin Atlantic wurde 1984 vom Unternehmer Sir Richard Branson gegründet, wobei Innovation und herausragender Kundenservice von Anfang an im Mittelpunkt standen. Die Fluggesellschaft mit Hauptsitz in London fliegt ganzjährig 28 Ziele an. Zusammen mit ihrem Gesellschafter und Partner Delta Air Lines betreibt Virgin Atlantic ein führendes transatlantisches Netzwerk mit Anschlussverbindungen zu über 200 Städten weltweit.
Virgin Atlantic führt Kunden-, Geschäfts-, Finanz- und Betriebsdaten zusammen, die zuvor in separaten Systemen isoliert waren. Das Unternehmen nutzt die Databricks-Plattform als integrierte Entscheidungsumgebung auf Unternehmensebene und verbindet diese Bereiche auf einer einheitlichen, gesteuerten Basis, sodass Teams mit gemeinsamen Daten statt mit isolierten Berichten arbeiten können.
Auf diesem Fundament kann Virgin Atlantic:
Zusammengenommen macht dieser Ansatz Daten zu einer durchgängigen Erfolgsgeschichte statt zu einer Reihe unzusammenhängender Projekte. Für Virgin Atlantic ist Datengestütztheit eine Methode zur Führung der Fluggesellschaft. Durch die Nutzung einer einheitlichen Plattform fließen Erkenntnisse funktionsübergreifend ein und unterstützen zeitnahe, koordinierte Entscheidungen sowohl für den Kunden- als auch für den Flugbetrieb.
Fonterra Co-operative Group ist eine der größten Molkereigenossenschaften der Welt, im Besitz von Tausenden neuseeländischen Milchbauern und liefert natürliche Milchprodukte an Kunden weltweit. Daten und AI helfen Fonterra, die nötigen Erkenntnisse zu gewinnen, um komplexe Abläufe in der Finanzplanung und bei Lieferkettenentscheidungen in seinem globalen Netzwerk effizienter zu gestalten.
In der Vergangenheit verließ sich Fonterra auf mehrere veraltete Analyseplattformen, was zu Komplexität, Redundanzen und Verzögerungen für die Geschäftsanwender führen konnte. Nach der Migration zu Databricks wurden die Daten von Fonterra in einem gesteuerten Lakehouse zentralisiert, was manuelle Datenverschiebungen reduzierte und es den Teams ermöglichte, Daten schneller und zuverlässiger in Entscheidungen umzumünzen.
Auf diesem Fundament kann Fonterra:
Fonterra betrachtet AI als Partner, der Teams bei der proaktiven, erkenntnisgestützten Entscheidungsfindung unterstützt.
Vivo, die Marke von Telefónica in Brasilien, ist das führende Telekommunikationsunternehmen in Brasilien und bietet Mobilfunk- und Festnetzverbindungen, Breitbandinternet und TV-Dienste für Verbraucher, Unternehmen und Organisationen des öffentlichen Sektors im ganzen Land. Das Unternehmen bietet auch digitale Dienste in verschiedenen Bereichen an, darunter Unterhaltung, Sport, digitale Sicherheit, Finanzdienstleistungen und Gesundheit. Durch die Nutzung von Daten und AI gewinnt Vivo die Erkenntnisse, die für eine effizientere Gestaltung komplexer Netzwerkabläufe und Kundenerlebnisse erforderlich sind.
Vivo verließ sich auf eine Mischung aus veralteten Data Warehouses und Analysetools, was die Komplexität, die Kosten und die Latenzzeit bei kritischen Berichten und Experimenten erhöhte. Während das Team die Nutzung von Databricks evaluiert und ausbaut, konsolidiert es die Daten in einem gesteuerten Lakehouse. Dies reduziert Pipeline-Redundanzen und bietet geschäftlichen sowie technischen Teams ein skalierbareres, schnelleres und zuverlässigeres Fundament für Analytik und AI.
Auf diesem Fundament kann Vivo:
Im Rahmen dieser Initiativen positioniert Vivo AI als strategischen Partner und stärkt so seine Fähigkeit, eine ausfallsichere Konnektivität bereitzustellen und die digitalen Erlebnisse für Millionen von Brasilianern zu verbessern.
Virtue Foundation ist eine weltweite gemeinnützige Organisation, die sich für einen besseren Zugang zur Gesundheitsversorgung in unterversorgten Regionen einsetzt. Dazu bringt sie medizinisches Fachpersonal, Krankenhäuser und humanitäre Organisationen dorthin, wo Hilfe am dringendsten benötigt wird. Die Organisation nutzt Daten und AI, um globale Versorgungslücken im Gesundheitswesen besser zu verstehen und medizinische Freiwilligeneinsätze in großem Umfang zu koordinieren.
Die Virtue Foundation führt fragmentierte Daten von Krankenhäusern und Nichtregierungsorganisationen (NGO) weltweit zusammen, die oft inkonsistent, unvollständig oder schwer zu pflegen sind. Um dieses Problem zu lösen, hat die Organisation eine Datenpipeline entwickelt, die VFMatch.org antreibt. Dies hilft dabei, globale Gesundheitsinformationen zu vereinheitlichen und zu strukturieren, um eine verlässliche Grundlage für Entscheidungen und Koordination zu schaffen.
Auf dieser Grundlage kann die Virtue Foundation:
Diese Funktionen unterstützen die Arbeit der Virtue Foundation, die bereits zur Behandlung von mehr als 50.000 Patientinnen und Patienten beigetragen, Tausende von chirurgischen Eingriffen unterstützt und die Vermittlung von Hunderten von Freiwilligen und gemeinnützigen Partnern weltweit ermöglicht hat.
Diese Bemühungen zeigen, wie die Virtue Foundation Daten und AI nutzt, um die globale Koordination im Gesundheitswesen zu stärken und den Zugang zur Versorgung in unterversorgten Gemeinschaften zu verbessern.
Octopus Energy ist ein globales Unternehmen für saubere Energie und Technologie, das in 27 Ländern aktiv ist. Als größter Energieversorger Großbritanniens hat es sich Octopus zur Aufgabe gemacht, die Energiewende zum Wohle von Mensch und Umwelt zu beschleunigen. Durch die Umwandlung von über 460.000 passiven EVs und intelligenten Anlagen in über 3 GW verschiebbare Kapazität hat das Unternehmen das weltweit größte virtuelle Kraftwerk geschaffen (größer als das größte Gaskraftwerk Großbritanniens), das in der Lage ist, das Stromnetz bei Spitzenlasten auszugleichen.
Databricks ermöglicht es Octopus, Daten aus verschiedenen Regionen und Produkten auf einer einzigen, einheitlichen Plattform zusammenzuführen. Jetzt kann das Unternehmen jährlich mehr als 10 Billionen Datenzeilen einspeisen, während Tausende von Mitarbeitenden im gesamten Unternehmen sicher zusammenarbeiten und experimentieren – was Reibungsverluste sowohl bei der täglichen Analyse als auch bei groß angelegten Innovationen reduziert.
Auf dieser Grundlage kann Octopus Energy:
Bei all diesen Bemühungen betrachtet Octopus Energy AI als strategischen Partner bei der Mission, ein faireres und grüneres Stromnetz aufzubauen. Dabei werden Daten genutzt, um niedrigere Rechnungen, saubereren Strom und bessere Kundenerlebnisse für 11 Millionen Kundinnen und Kunden zu bieten.
Axpo ist die größte Schweizer Produzentin von erneuerbarer Energie und eine internationale Marktführerin im Energiehandel sowie in der Vermarktung von Solar- und Windkraft. Um den Zugriff und die Nutzung komplexer technischer und geschäftlicher Informationen für die Mitarbeitenden zu verbessern, hat Axpo eine Reihe von AI-gestützten Anwendungen auf Basis der Databricks-Infrastruktur und Agent Bricks entwickelt.
Das Herzstück ist AxploreAI, eine zentrale GenAI-Multi-Agenten-Plattform. Sie soll zur zentralen Anlaufstelle für das gesamte Wissen bei Axpo werden – immer basierend auf den jeweiligen Zugriffsrechten der User. Die Plattform verbindet Mitarbeitende mit Informationen aus den Bereichen Engineering-Daten, Handelswissen, interne Prozesse und Unternehmensdokumentation wie IT- und HR-Inhalte.
Basierend auf einer API-First-Architektur mit RAG, Vector Search und OCR führt AxploreAI mehr als 60 interne Datenquellen in einer sicheren und durchsuchbaren Intelligence-Ebene zusammen, die in die täglichen digitalen Touchpoints der Mitarbeitenden integriert ist. Die RAG-Pipeline ist auf den Inhalt und das Format jeder Quelle zugeschnitten, kann mehrere Dateitypen verarbeiten und behält die ursprünglichen Zugriffskontrollen bei. So wird Unternehmenswissen sofort zugänglich, ohne die Governance zu gefährden.
Neben seiner Wissensplattform setzt Axpo AI auch ein, um die Datenqualität und Effizienz in Beschaffungsprozessen zu verbessern. In einem komplexen Betriebsumfeld, das durch fragmentierte Systeme, mehrere rechtliche Einheiten und inkonsistente Freitexte geprägt ist, hat Axpo einen AI-basierten Klassifikator in seinem Databricks Data Lake entwickelt, um Ausgabendaten besser zu strukturieren und zu vereinheitlichen. Mit einer durchschnittlichen Genauigkeit von rund 90 % analysiert die Lösung Rechnungsbeschreibungen mit Lieferanteninformationen in mehreren Sprachen. Dies hilft, die Klassifizierung zu automatisieren, den manuellen Aufwand zu reduzieren und die Qualität der Beschaffungsdaten kontinuierlich zu verbessern.
Auf dieser Grundlage skaliert Axpo AI direkt in seine Kerngeschäftsprozesse:
Zusammen zeigen diese Initiativen, wie Axpo AI direkt in die tägliche Arbeit eines hochkomplexen Energieunternehmens einbettet und so die Art und Weise verändert, wie Teams auf Informationen zugreifen, Daten klassifizieren und Entscheidungen treffen.
Atlassian ist ein globales Softwareunternehmen, das Tools für Zusammenarbeit, Entwicklung und Produktivität entwickelt, die von Teams weltweit genutzt werden. Das Unternehmen transformiert seine Sicherheitsabläufe, indem es die Erfassung, Speicherung und Analyse von Sicherheitstelemetrie im großen Stil neu überdenkt.
Nachdem das Sicherheitsdatenvolumen den Petabyte-Bereich erreicht hatte, stieß Atlassian bei seinem Legacy-SIEM auf Grenzen, die einen Betrieb in dieser Größenordnung verhinderten. Das Unternehmen startete das Projekt „Project Banyan“, um ein modernes Security Lakehouse auf der Databricks-Plattform aufzubauen. Ziel war es, eine offene, kontrollierte Grundlage zu schaffen, die langfristige Bedrohungssuche (Threat Hunting), fortschrittliche Analysen und eine schnellere Reaktion auf Vorfälle bei Milliarden von Sicherheitsereignissen unterstützt.
Im Zuge dieser Transformation standardisierte Atlassian Sicherheitsdaten mithilfe des Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF) und migrierte die Erkennungslogik zu PySpark. Dies reduzierte die Abhängigkeit von proprietären Tools und ermöglichte eine flexiblere, ML-gestützte Anomalieerkennung.
Auf dieser Grundlage kann Atlassian:
Atlassian ist außerdem ein Private-Preview-Partner für Lakewatch und hilft dabei, zukünftige Funktionen für die direkte Ingestion in das Lakehouse mitzugestalten. Zusammen zeigen diese Bemühungen, wie Atlassian seine Sicherheitsabläufe in ein skalierbares, kontrolliertes und AI-gestütztes System verwandelt hat, das sowohl die Geschwindigkeit als auch die Zugänglichkeit von Erkenntnissen im gesamten Unternehmen verbessert.
Wassym Bensaid, Chief Software Officer von Rivian und Co-CEO sowie CTO von Rivian and Volkswagen Group Technologies, leitet die Transformation von Rivian zu einem AI-First-Unternehmen.
Sein Team hat den Wandel von softwaredefinierten Fahrzeugen zu AI-definierten Fahrzeugen vorangetrieben und nutzt Datenintelligenz als Grundlage für alles auf der Fahrzeug- und Mobilitätsplattform von Rivian – bis hin zum täglichen Fahrerlebnis, bei dem Datenintelligenz als Fundament für alles auf der Fahrzeug- und Mobilitätsplattform von Rivian dient.
Um diesen Wandel zu ermöglichen, hat Rivian seine Dateninfrastruktur auf der Databricks-Plattform modernisiert und Fahrzeug-, Werks- und Unternehmensdaten auf einem einzigen Fundament zusammengeführt. Wassym und sein Team konsolidierten außerdem Altsysteme, darunter Snowflake und Redshift, in einer einheitlichen Delta- und Unity Catalog-Ebene, die eine gemeinsame Daten- und AI-Struktur im gesamten Unternehmen etabliert.
Auf diesem Fundament hat Rivian Folgendes erreicht:
Da sich Rivian auf eine Verzehnfachung des Fahrzeugdatenvolumens vorbereitet, haben Wassym und sein Team die Datenarchitektur von Rivian so konzipiert, dass sie in diesem Jahr auf 500–600 Petabyte skaliert werden kann. Allein Serverless ETL spart schätzungsweise 400 Entwicklungsstunden pro Monat ein und ermöglicht so schnellere Iterationen ohne proportionalen Zuwachs an Mitarbeitern.
Wassym weitet dieses Fundament nun auf das 5,8 Milliarden US-Dollar schwere Joint Venture zwischen Rivian und Volkswagen Group Technologies (RV Tech) aus, in dem die Software- und Dateninfrastruktur von Rivian mehrere Marken des Volkswagen-Konzerns unterstützen wird – was Rivian als globalen Anbieter von Software- und Datenplattformen positioniert.
Lippert ist ein globaler Hersteller von hochentwickelten Komponenten und Systemen für die RV-, Marine-, Automobil- und Wohnungsbauindustrie. Das Unternehmen nutzt Daten und AI, um das Kundenerlebnis zu verbessern, Abläufe zu optimieren und die Servicebereitstellung in allen Geschäftsbereichen zu unterstützen.
Kenan Colson, VP of Data and AI bei Lippert, hat eine zentrale Rolle bei der Förderung der Einführung von Datenintelligenz im gesamten Unternehmen gespielt. Ihre Bemühungen konzentrierten sich darauf, die interne Abstimmung bezüglich AI-Initiativen zu fördern und durch produktive Bereitstellungen in den Bereichen Kundenservice, Finanzen und HR einen messbaren geschäftlichen Nutzen nachzuweisen.
Unter ihrer Leitung hat Lippert sein Customer Care Center durch den Einsatz eines AI-gestützten Customer Care „Super-Agenten“ transformiert, der hohe Anrufvolumina bewältigen kann. Diese Initiative hat die Einarbeitung neuer Mitarbeiter erheblich beschleunigt.
Kenan hat zudem AI-Funktionen in weiteren Geschäftsbereichen mit spezialisierten „Zero-Touch“-Lösungen implementiert, darunter:
Kenan trug auch zur externen Vordenkerrolle bei, indem sie auf Branchenveranstaltungen sprach und Einblicke in die Nutzung von Daten und AI in Unternehmen gab. Zusammen zeigen diese Bemühungen, wie Kenan Colson die unternehmensweite Einführung von AI bei Lippert vorantreibt, indem sie frühe Erfolge in eine skalierte, funktionsübergreifende Wirkung im gesamten Unternehmen verwandelt.
Applied Materials, Virgin Atlantic, Fonterra, Vivo (Telefonica Brazil), Virtue Foundation, Octopus Energy, Axpo, Atlassian, Wassym Bensaid bei Rivian und Volkswagen Group Technologies sowie Kenan Colson bei Lippert.
Zehn Gewinner. Zehn Geschichten. Eine Gemeinsamkeit: der Glaube daran, dass Daten und AI eine Kraft zum Guten sein können, und das Engagement, dies zu beweisen. Ihre Arbeit inspiriert uns, fordert uns heraus und macht uns gespannt auf das, was als Nächstes kommt.
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(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag
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