Erleben Sie mit Microsoft auf dem Data + AI Summit 2026, wie Unternehmen Daten, Analytics und AI auf einer sicheren, skalierbaren Basis für Enterprise-AI zusammenführen.
von Kiriana Stukas
Dies ist ein gemeinsamer Beitrag von Databricks und Microsoft. Wir danken Jason Pereira, Senior Product Marketing Lead für Data & AI bei Microsoft, für seine Beiträge.
Data + AI Summit 2026: Jetzt registrieren, um vom 15. bis 18. Juni vor Ort oder virtuell dabei zu sein und von der weltweiten Data-Community zu lernen.
Microsoft ist Legend Sponsor beim Databricks Data + AI Summit 2026, der weltweit größten Konferenz für Daten, Analytik und AI. Schließen Sie sich mehr als 30.000 Kolleginnen und Kollegen in San Francisco oder virtuell an und erfahren Sie, wie die Databricks-Plattform auf Azure Unternehmen dabei hilft, Daten, Analytik und AI auf einer vertrauenswürdigen, skalierbaren Basis zusammenzuführen – entwickelt für die nächste Generation sicherer, verantwortungsvoller Enterprise-AI.
Beim Data + AI Summit hören die Teilnehmenden von Führungskräften von Databricks und Microsoft in den Keynotes auf der Hauptbühne und in einer Reihe von Breakout-Sessions, wie gemeinsame Kunden Azure Databricks nutzen, um ihre Datenbestände zu modernisieren, AI zu skalieren und Daten- und AI-Anwendungen, Analysen und Agenten auf Azure zu erstellen.
Databricks und Microsoft setzen ihre starke Partnerschaft fort und bieten mit Azure Databricks ein First-Party-Angebot von Microsoft als beste Data + AI-Plattform auf Azure an. Durch die nahtlose Anbindung an kritische Cloud-Dienste bietet Azure Databricks Unternehmen eine sichere, einheitliche Plattform, um Datenarchitekturen zu vereinfachen und vertrauensvoll verantwortungsvolle AI zu entwickeln. Während sich Unternehmen in die Ära der Agenten bewegen, hilft Azure Databricks dabei, den Kontext, die Kontrolle und die Offenheit bereitzustellen, die für die Erstellung und Governance von AI-Anwendungen und -Agenten in großem Maßstab erforderlich sind. Auf dem diesjährigen Summit werden wir spannende neue gemeinsame Produktankündigungen und tiefe Ökosystem-Integrationen vorstellen, die darauf ausgelegt sind, die Funktionen in Ihrem gesamten Azure-Datenbestand zu erweitern.
Besuchen Sie den Microsoft-Stand Nr. 103 in der Expo-Halle, um sich mit technischen Experten auszutauschen, Live-Produktdemos zu sehen und an praxisnahen Gesprächen darüber teilzunehmen, wie Databricks und Microsoft Ihnen bei der Lösung Ihrer komplexesten Daten- und AI-Herausforderungen helfen können.
Um ein persönliches Gespräch (1:1) mit Experten von Microsoft oder Databricks während der Veranstaltung zu vereinbaren, wenden Sie sich an Ihr Account-Team oder besuchen Sie die Stände von Microsoft und Databricks während des Events.
Nehmen Sie an den unten aufgeführten Sessions teil, die für alle gedacht sind, die sich mit Azure Databricks vertraut machen möchten. Die Themen reichen von federierter Analytik und betrieblicher Modernisierung bis hin zu automatisierten Workflows und realen Kundenbereitstellungen.
Mittwoch, 17. Juni | 13:50 – 14:30 Uhr PDT
In der heutigen datengesteuerten Landschaft benötigen Unternehmen mehr als nur Analysen – sie brauchen eine einheitliche Plattform, die Rohdaten im gesamten Microsoft-Ökosystem in umsetzbare Erkenntnisse verwandelt. In dieser Session wird untersucht, wie Azure Databricks als Rückgrat einer modernen Datenarchitektur dient und sich in die wichtigsten Cloud-Dienste und -Plattformen von Microsoft integrieren lässt, um Innovationen zu beschleunigen. Erfahren Sie, wie Sie Azure Databricks für skalierbares Data Engineering, fortschrittliche Analysen und AI-gestützte Lösungen nutzen und gleichzeitig Zusammenarbeit und Governance in Echtzeit ermöglichen. Anhand von Praxisbeispielen und Architekturmustern zeigen wir Ihnen, wie Sie Datensilos beseitigen, die Performance optimieren und Teams in die Lage versetzen, Erkenntnisse schneller bereitzustellen.
Mittwoch, 17. Juni | 12:40 – 13:20 Uhr PDT
Öl- und Gasunternehmen haben den Azure Data Manager for Energy (ADME) als ihr Subsurface-System-of-Record standardisiert. Die Ausführung von Analysen und AI auf diesen Daten bedeutete jedoch bisher das Kopieren riesiger Datensätze in nachgelagerte Plattformen, was die Governance verletzte und jeden nachfolgenden Workflow verlangsamte. In dieser gemeinsam von Microsoft und Databricks entwickelten Session stellen wir einen neuen föderierten Zero-Copy-Pfad vor, der Databricks-Compute direkt zu den Daten bringt – mit nativer Governance und serverloser Skalierung. Wir gehen durch die Architektur, zeigen die Lösung in Aktion mit Live-ADME und berichten, wie Betreiber in der gesamten Branche die Subsurface-Analytik beschleunigen, während ADME als Single Source of Truth erhalten bleibt.
Mittwoch, 17. Juni | 17:20 – 17:40 Uhr PDT
Über Unity Catalog External Locations stellt Databricks die Verbindung zum Speicher her. Benutzer definieren einen Pfad zum Speicher, hängen Anmeldedaten an, und UC steuert alles, was darauf aufbaut: Managed Tables, Views und andere Assets. Derzeit werden S3, ADLS, GCS und Cloudflare R2 unterstützt. Wir erweitern diese Funktionalität um die Unterstützung für Microsoft OneLake.
In dieser Session zeigen wir, wie External Locations ein konsistentes, erweiterbares Muster für die Verbindung von Databricks mit jeder Speicherplattform bieten – und führen Sie durch die Schritte zur Erstellung einer External Location für Microsoft OneLake. Sie sehen die Architektur, die End-to-End-Einrichtung und eine Demo zum Lesen und Schreiben von UC-gesteuerten Assets direkt in den OneLake-Speicher, ohne dass ETL-Pipelines eingerichtet werden müssen.
Wir schließen die Session mit einem Ausblick ab: der Ausweitung desselben Modells auf On-Premises-Speicher, sodass Unity Catalog zu einer einzigen Governance-Ebene für Ihren gesamten Datenbestand wird.
Donnerstag, 18. Juni | 10:20 – 11:00 Uhr PDT
Erfahren Sie, wie der Logistikdienstleister GEODIS seine Data- und AI-Plattform durch die Einführung von Azure Databricks modernisiert hat. Um den Aufwand für das Platform Engineering zu reduzieren und ein offenes Ökosystem beizubehalten, integrierte GEODIS Azure Databricks in seine bestehende Cloudera-Infrastruktur unter Verwendung offener Standards wie Apache Iceberg™ und Apache Spark™. In dieser Session wird im Detail erläutert, wie eine „Big Bang“-Migration vermieden und gleichzeitig reale Herausforderungen bei der Multi-Engine-Integration, der katalogübergreifenden Performance und der Validierung der Datenqualität auf Azure bewältigt wurden.
Dienstag, 16. Juni | 13:50 – 14:10 Uhr PDT
TK Elevator nutzte die Datenerfassung aus einem Jahrzehnt, um den Kundenservice zu verbessern und die betriebliche Effizienz zu steigern, und konsolidierte einen tiefen, aber zuvor fragmentierten Data Lake. Die Azure Databricks-Plattform ermöglichte ein vertrauenswürdiges Datenfundament, das das Management-Reporting erfolgreich mit der operativen Ausführung vor Ort verbindet.
Mittwoch, 17. Juni | 11:30 – 11:50 Uhr PDT
In dieser Session zeigt Lovelytics, wie sie produktionsreife AI-Automatisierungs-Workflows für den weltweit führenden Hersteller Lippert implementiert haben, und hebt die entscheidende Rolle von Azure Document Intelligence bei der Bewältigung komplexer, hochsensibler Finanzaufgaben hervor.
Nehmen Sie an einer Reihe exklusiver Foren, Happy Hours und Executive Engagements teil, die darauf ausgelegt sind, Data Leader zu vernetzen und die Zukunft von Daten und AI zu erkunden, darunter:
Diese Foren bieten Führungskräften, Gründern und Branchenvisionären einen Raum, um Erkenntnisse auszutauschen, sich mit Gleichgesinnten zu vernetzen und zu erkunden, wie AI der nächsten Generation ihre Unternehmen verändert.
Sichern Sie sich Ihren Platz auf dem Data + AI Summit 2026, um sich mit 30.000 Datenexperten auszutauschen und das Neueste in den Bereichen Daten, AI, Analytics und Agents zu entdecken. Erfahren Sie, wie Unternehmen ihre offenen, AI-ready Datenplattformen mit Azure Databricks aufbauen, der besten Daten- und AI-Plattform auf Microsoft Azure.
Kostenlos mit Azure Databricks starten →
(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag
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