Data Intelligence in Aktion: Über 100 Anwendungsfälle für Daten und KI von Databricks-Kunden
Auf dem Data + AI Summit 2025 berichteten Hunderte von Kunden, wie Daten und KI ihr Geschäft verändern und wie Databricks dabei hilft.
Summary
- Der Data + AI Summit 2025 zeigte Hunderte von Kunden aus verschiedenen Branchen und Regionen, die mit Daten und KI erfolgreich sind.
- Organisationen teilten ihre KI-Strategien und Anwendungsfälle, die von Databricks in den Bereichen KI, Data Governance, Data Warehousing, BI und mehr unterstützt werden.
- Viele Unternehmen nutzen Datenintelligenz, um KI in ihrer gesamten Organisation zu demokratisieren und neue KI-Initiativen voranzutreiben.
Ob optimierte Datenerfassung, einheitliche Governance oder die Bewertung von KI-Agenten – die Lösungen auf der Data Intelligence Platform ermöglichen Unternehmen weltweit, transformative, reale Ergebnisse aus Daten und KI zu erzielen.
Dieser Einfluss wurde auf dem Data + AI Summit deutlich. Hunderte von Kunden, darunter 7-Eleven, Fox Sports und Rivian, berichteten, wie sie Databricks nutzen, um Abläufe zu optimieren, Risiken zu reduzieren und letztendlich neue Wachstumschancen zu erschließen.
Nachfolgend finden Sie eine Liste der auf der Konferenz vorgestellten Anwendungsfälle, geordnet nach Themenbereichen.
On-Site Experiences
NOV nutzt die Data Intelligence Platform, um täglich mehr als 3 Terabyte Echtzeitdaten zu verarbeiten, Entscheidungen zu optimieren, Risiken zu reduzieren und die Effizienz zu steigern. Die skalierbare Plattform ermöglicht prädiktive Abläufe in komplexen Umgebungen – für schnellere, sicherere Entscheidungen, zuverlässigere Ergebnisse und Innovationen in der Energiebranche und darüber hinaus.
7-Eleven nutzt die Data Intelligence Platform, um einen vielseitigen, agentenbasierten Marketingassistenten zu erstellen, der die Leistung von über 13.000 Filialen mit KI-Systemen verfolgt, die Migration zu Unity Catalog mit datengesteuerten Bewertungen und Workflows vereinfacht und die Produktivität von Technikern durch RAG und Embeddings steigert, um schnell Antworten aus Handbüchern zu finden.
Insulet setzt Databricks ein, um sein Datenökosystem zu vereinheitlichen, die Fertigung zu modernisieren und schnellere, effizientere Abläufe zu ermöglichen. Dies führt zu einer 12-mal schnelleren Echtzeit-Datenverarbeitung mit automatisierter Erfassung aus Salesforce und SAP, 83 % weniger SQL-Abfragen nach dem Ersetzen veralteter ETL durch Lakeflow und 97 % geringeren TCO durch den Verzicht auf Drittanbieter-ETL-Tools und Batch-Verarbeitung.
Mastercard nutzt Databricks, um KI verantwortungsvoll einzusetzen und Erkenntnisse teams-, plattform- und partnerübergreifend zu verbinden. Das Unternehmen automatisiert den Kundensupport mit einem GenAI-Onboarding-Assistenten, ergänzt domänenspezifische KI-Agenten durch menschliches Feedback (Human-in-the-Loop), vereinheitlicht die Daten-Governance und beschleunigt Iterationen im gesamten Unternehmen.
Tonal setzt auf Databricks, um jede Trainingseinheit zu personalisieren und den Fortschritt der Nutzer zu verfolgen. Mit Databricks nutzt Tonal Echtzeit-Datenstreaming und Echtzeit-Feedback zum Fortschritt, um Analysen nach dem Training bereitzustellen, historische Trainingsdaten zu analysieren, um Zielbereiche für die kommende Woche zu empfehlen, und Bewegungen, Sätze und Geschwindigkeit zu kennzeichnen, um Workouts an Trainingsziele anzupassen.
Fox Sports nutzt Databricks, um KI-gestützte Suche zu einem Teil des Spiels zu machen – schnell, intelligent und für Fans entwickelt. Das Unternehmen hat Cleatus AI entwickelt: einen Sportassistenten, der in natürlicher Sprache mit Live-Ergebnissen, Statistiken und Kommentaren interagiert. Die KI-gestützte Suche führte zu einer 2-mal höheren Erfolgsquote bei Abfragen von Fans, die schnelle, relevante Ergebnisse suchten.
Danone hat mit Databricks zusammengearbeitet, um eine Grundlage für die Skalierung von KI zu schaffen, die Datenqualität zu verbessern und Entscheidungen um bis zu 30 % zu beschleunigen. Danone kann unter anderem Daten sicherer und effizienter über globale Teams hinweg teilen, Teams mit KI-gestützten Tools ausstatten, um Daten in natürlicher Sprache zu erkunden, und Daten regionsübergreifend mit integrierter Governance und Kontrolle sicher teilen.
Virgin Atlantic nutzt Databricks, um GenAI einzusetzen, einschließlich automatisierter Preisgestaltung und personalisierter Dienstleistungen, damit Teams ihre Daten flüssiger mit natürlicher Sprache nutzen können und relevante Daten über zentralisierte Datenbereiche wie Flüge, Kunden und Preise analysieren können, unter anderem.
Arctic Wolf nutzt Databricks zur Unterstützung seiner KI-gestützten Cybersicherheit für nahtlosen Schutz und unübertroffene Widerstandsfähigkeit. Unter anderem verarbeiten ETL-Pipelines täglich Milliarden von Ereignissen mit High-Throughput-, Low-Latency-Ingestion und -Analyse, und ML- und Verhaltensanalysen erkennen Anomalien, Bedrohungen und hochentwickelte Angriffe effektiver.
Trek nutzt Databricks, um von einem Legacy-Warehouse zu schnelleren Daten, globaler Transparenz und geringeren Kosten zu wechseln, einschließlich einer 80%igen Beschleunigung der Ergebnisse von Retail-Analysen und einer 65%igen Reduzierung der Zeit für die Datenaktualisierung.
Joby nutzt Databricks zur Unterstützung seines elektrischen Flugtaxis, indem Echtzeit-Testdaten an Entwickler und Ingenieure teamsübergreifend weitergegeben werden, die Prototypenentwicklung durch KI-Modell-Serving und LLM-Integration beschleunigt und die sichere Zusammenarbeit auf einer einzigen, vereinheitlichten Plattform unterstützt wird.
Analytics and BI
Experian setzt auf AI/BI Genie für generative Analysen und Agent Studio zur Generierung synthetischer Testfälle zur Validierung der Modellleistung.
Watch: Shifting Left — Setting up Your GenAI Ecosystem to Work for Business Analysts
Premier Inc. nutzt Databricks AI/BI Genie zusammen mit Unity Catalog, um komplexe SQL bis zu 10-mal schneller zu generieren, als sie von Hand geschrieben werden könnten. Nun plant der Gesundheitsdienstleister, Genie auf bis zu 20.000 Benutzer in Hunderten von Krankenhäusern auszuweiten, um die Versorgung der von ihnen betreuten Gemeinden zu verbessern.
Watch: AI and Genie: Analyzing Healthcare Improvement Opportunities
Conagra integriert Databricks Genie mit traditionellen BI-Berichten, um schneller und mit weniger Klicks von der Erkenntnis zur Aktion zu gelangen und so in einer komplexen Lieferkette einen schnellen Wert zu erzielen. Dies ermöglicht es dem Team, Datenprodukte für traditionelle BI-Anwendungen zu kuratieren und für die KI/ML-Anwendungen von morgen schnell zu skalieren.
Watch: AI/BI Driving Speed to Value in Supply Chain
J. Goldman & Co. nutzt die Rechenleistung von Databricks und die sichere Governance von Unity Catalog, um Engpässe zu beseitigen und die schnellste Markteinführungszeit für kritische Investitionsentscheidungen zu erreichen.
Watch: Trillions of Data Records, Zero Bottlenecks for Investor Decision-Making
Spencer Gifts nutzt Databricks SQL und Unity Catalog, um über Ad-hoc-Abfragen hinauszugehen und die Entwicklung über den SQL Editor/Notebooks zu gesteuerten Datenpipelines zu erweitern, die interaktive Dashboards produzieren.
Watch: Analyst Roadmap to Databricks: From SQL to End-to-End BI
HP Print nutzt Databricks Genie und Mosaic AI, um eine Echtzeit-Einblicksmaschine zu erstellen, die SQL-Generierung, Datenvisualisierung und narrative Erstellung automatisiert.
Watch: Transforming HP’s Print ELT Reporting with GenIT: Real-Time Insights Tool Powered by Databricks AI
T-Mobile hat Databricks Genie Rooms implementiert, um den Zugang zu wichtigen Datensätzen wie Mobilfunkmast- und Pachtinformationen zu demokratisieren.
Watch: Getting Data AI Ready: Testimonial of Good Governance Practices Constructing Accurate Genie Spaces
Plotly Dash hat das Backend von Octave zu Databricks migriert, um den immer größer werdenden Anforderungen an Skalierbarkeit, Governance und Sicherheit gerecht zu werden.
Watch: Optimizing Smart Meter IIoT Data in Databricks for At-Scale Interactive Electrical Load Analytics
Optiver nutzt Databricks Apps, um seine Live-Trading-Dashboards zu betreiben, die es Händlern ermöglichen, Marktdaten zu analysieren, Muster zu erkennen und sofort zu reagieren.
Watch: Real-Time Market Insights — Powering Optiver’s Live Trading Dashboard with Databricks Apps and Dash
Rooms to Go integriert Databricks AI/BI Genie mit Microsoft Teams, damit Mitarbeiter im Lager und im Vertrieb Daten mithilfe natürlicher Sprache abfragen können. Das verbessert die Zusammenarbeit im Unternehmen und vereinfacht die Datenexploration und -analyse. Durch die Verbindung von Genie mit Microsoft Teams erhalten Kunden Einblicke in Echtzeit direkt auf ihr Handy.
Watch: Empowering Business Users With Databricks — Integrating AI/BI Genie With Microsoft Teams
Zillow nutzt Databricks Asset Bundles und GitLab CI/CD, um performante Dashboards zu erstellen, die für geschäftskritische Abläufe genutzt werden. Die Online-Immobilienplattform nutzt diesen Ansatz, um die Analyse des Bereitschaftsdienstes zu automatisieren. Sie kombiniert ihre Strategie zur Dashboard-Entwicklung mit den LLM-Angeboten von Databricks, um eine umfassende Sicht zu schaffen, die aussagekräftige Leistungskennzahlen zusammen mit KI-generierten Erkenntnissen und Aktionspunkten aus Hunderten von Anfragen liefert, die den Support-Aufwand von Zillow ausmachen.
Watch: Building Dashboards as a Production-Grade Data Product
IQVIA implementierte die Databricks Data Intelligence Platform, um die Abfrageleistung und Kosteneffizienz zu verbessern, eine robuste Governance zu fördern und die operative Effektivität und die Einhaltung von Vorschriften in einer zunehmend komplexen Umgebung sicherzustellen.
Watch: IQVIA's Analytics for Patient Support Services: Transforming Scalability, Performance and Governance
Künstliche Intelligenz
Die Navy nutzt Databricks Workflows, MLflow, Delta Lake und Apache Spark™, um ein datengesteuertes Modell zu erstellen, das vorhersagt, welche Finanztransaktionen am wahrscheinlichsten Fehler aufweisen. Dies optimiert die Überprüfungen und erhöht die Genauigkeit. Im GJ24 half das Modell bei der Überprüfung von 40 Milliarden US-Dollar und erm öglichte die Freigabe von 1,1 Milliarden US-Dollar für andere Prioritäten, darunter 260 Millionen US-Dollar aus aktiven Projekten. Außerdem wurden 218.000 Arbeitsstunden und 6,7 Millionen US-Dollar an Arbeitskosten eingespart.
Watch: Empowering the Warfighter With AI
Activision nutzt die Data Intelligence Platform, um 30 Millionen Datenzeilen pro Stunde zu verarbeiten und fortschrittliche Cheats in seinem Call of Duty-Spiel zu erkennen.
Watch: Machine Learning Aimbot Detection in Call of Duty
National Australia Bank wechselte zu einer modernen, Cloud-basierten Daten- und KI-Plattform, die auf Databricks basiert. Der zweijährige Prozess umfasste die Aufnahme von 16 Datenquellen, die Übertragung von 456 Anwendungsfällen und die Zusammenarbeit mit Hunderten von Benutzern aus 12 Geschäftsbereichen. Dieser strategische Schritt positionierte die NAB, um das volle Potenzial der Cloud-nativen Datenanalytik zu nutzen und eine agilere und datengesteuerte Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen zu ermöglichen.
Watch: Dusting off the Cobwebs — Moving off a 26-year-old Heritage Platform to Databricks
Vizient nutzt Databricks Asset Bundles in seinem standardisierten MLOps-Stack, um reproduzierbare, skalierbare Pipelines zu erstellen.
Watch: MLOps That Ships: Accelerating AI Deployment at Vizient with Databricks
adidas nutzt Databricks-Tools wie die Deployment-Funktionen von Mosaic AI, den Agent Bricks AI Gateway und MLflow, um eine skalierbare GenAI-Agenten-Infrastruktur aufzubauen, die umsetzbare Erkenntnisse aus jährlich 2 Millionen Produktbewertungen liefert. Die bemerkenswerten Ergebnisse umfassen eine Latenzreduzierung um 60 %, Kosteneinsparungen von 91,67 %, eine Token-Effizienz von 98,5 % und eine Produktivitätssteigerung von 20 %.
Watch: The Next Wave of AI Applications Driven by Agentic Workflow at Adidas Using Databricks
Smart Inbox nutzt das leistungsstarke Daten- und KI-Ökosystem von Databricks, um semantische Analysen, große Sprachmodelle und verteilte Berechnungen zu integrieren, um die Klassifizierungsgenauigkeit zu verbessern und den manuellen Verarbeitungsaufwand zu reduzieren.
Watch: Smart Inbox: A Cutting-Edge AI for Automated Customer Email Classification by ENGIE
The Virtue Foundation nutzt Unity Catalog als Grundlage für die Anwendung fortschrittlicher Gen AI mit Model Serving, Vector Search und MLflow, um die Zuordnung von freiwilligen Gesundheitsressourcen zu den richtigen Standorten und Einrichtungen radikal zu verändern.
Watch: Learn How the Virtue Foundation Saves Lives by Optimizing Health Care Delivery Across the Globe
Expedia Group hat Databricks als zentralen Hub übernommen, um das Training von KI-Modellen und die Generierung von Vorhersagen zu skalieren und so qualitativ hochwertige Einblicke für Kunden zu liefern. Das Unternehmen integriert die leistungsstarken Funktionen von Databricks nahtlos in sein Ökosystem, optimiert Arbeitsabläufe und beschleunigt die Markteinführung. Die Stabilität und Zuverlässigkeit erhöhen die Effizienz beim Prototyping und bei der Ausführung skalierbarer Produktions-Workloads.
Watch: Three Big Unlocks to AI Interoperability With Databricks
ServiceNow nutzt die Leistungsfähigkeit von Databricks, um seine Go-To-Market (GTM)-Strategien neu zu gestalten und KI nahtlos in jede Phase der Kundenreise zu integrieren – von der Identifizierung hochwertiger Leads bis zur Erstellung hyperpersonalisierter Ansprachen und Pitch-Materialien.
Watch: ServiceNow ‘Walks the Talk’ With Databricks: Revolutionizing Go-To-Market With AI
Prada Group nutzt Mosaic AI, um eine interaktive und natürlichsprachliche Produktsuchfunktion anzubieten, die die E-Commerce-Suchleiste verbessern soll.
Watch: GenAI-Powered Shopping Assistant for Prada e-Commerce Search Bar
Lovelytics nutzt die Databricks Data Intelligence Platform, um eine skalierbare, hybride KI-Architektur für die automatisierte Taxonomieerstellung aufzubauen.
Watch: Automating Taxonomy Generation With Compound AI on Databricks
Arize nutzt MLflow und Databricks Mosaic AI, um leistungsstarke KI-Agenten zu evaluieren und zu verbessern.
Watch: Self-Improving Agents and Agent Evaluation With Arize & Databricks ML Flow
Datavant nutzt Databricks, um die Speicherung klinischer Daten zu zentralisieren und sie in strukturierte, KI-bereite Daten umzuwandeln, um den Aufwand für die Bereitstellung neuer KI-Anwendungsfälle um 80 % zu reduzieren.
Watch: Solving Health AI’s Data Problem
AT&T und Databricks entwickelten AT&T AutoClassify, ein neuartiges End-to-End-System für die automatische binäre Klassifizierung mit mehreren Köpfen aus unbeschrifteten Textdaten. Das Ergebnis ist ein hochoptimiertes und kostengünstiges Modell, das in Databricks bereitgestellt werden kann und rohen Text verarbeiten und mehrere binäre Klassifizierungen erstellen kann.
Watch: AT&T AutoClassify: Unified Multi-Head Binary Classification From Unlabeled Text
Sportsbet nutzt Generative AI innerhalb von Databricks-Lösungen, um die automatisierte Analyse von Cluster-Logs, Ressourcenverbrauch, Konfigurationen und Codebasen zu ermöglichen und Apache Spark™-Optimierungsvorschläge zu liefern.
Watch: Kill Bill-ing? Revenge is a Dish Best Served Optimized with GenAI
Ärzte ohne Grenzen/Médecins Sans Frontières (MSF) nutzt Databricks Mosaic AI und Unity Catalog, um das Spenderverhalten zu analysieren, Spendenmuster vorherzusagen und die Ansprache zu personalisieren. Dies erhöht die Beiträge und wahrt gleichzeitig die Prinzipien der ethischen KI.
Ansehen: Fundraising mit KI stärken: Eine Reise mit Databricks Mosaic AI
First American Data & Analytics nutzt die Data Intelligence Platform, um seine Datenextraktionsprozesse mit Batch-Inferenz zu revolutionieren. Damit werden die Herausforderungen bei der Extraktion von Daten aus Millionen historischer Titelpolicenbilder bewältigt und die Projektlaufzeiten um 75 % reduziert.
Ansehen: Titelversicherungen mit Databricks Batch Inference transformieren
DraftKings nutzt Databricks zur Unterstützung seiner Betrugserkennungspipeline. Dabei werden Echtzeit-Streaming, maschinelles Lernen und regelbasierte Erkennung integriert, um schnelles Modelltraining, Echtzeit-Inferenz und nahtlose Feature-Transformationen über historische und Live-Daten hinweg zu ermöglichen.
Ansehen: Skalierung der Echtzeit-Betrugserkennung mit Databricks: Lektionen von DraftKings
Scribd nutzt Databricks Workflows, Model Serving, Serverless Compute und Notebooks, um eine KI-Inferenzpipeline zu erstellen, die Millionen von Dokumenten verarbeitet.
Nikon nutzt die einheitliche Daten- und KI-Plattform von Databricks, um eine automatisierte, skalierbare Lösung für die Absatzplanung von Zubehör zu entwickeln und bereitzustellen. Dazu gehört auch die Nutzung von MLflow zur Automatisierung der Modellprotokollierung und -versionierung, was eine effiziente Verwaltung und skalierbare Bereitstellung ermöglicht.
Coinbase nutzt Databricks, um ML auf Blockchain-Daten zu skalieren und riesige Transaktionsnetzwerke in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.
Ansehen: Blockchain ML mit Databricks skalieren: Von Graphenanalysen zu Graph Machine Learning
Experian setzt auf Tools wie Unity Catalog, Agent Evaluation und andere Databricks-Lösungen, um adaptive RAG-Systeme zu erstellen, die maßgeschneidertere Ergebnisse mit höherer Genauigkeit liefern.
Ansehen: Fortgeschrittener RAG-Überblick – Ihre eingefrorene RAG-Pipeline auftauen
Vizient hat einen standardisierten MLOps-Stack mit Databricks, Azure DevOps und GitHub Actions erstellt, um die Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von KI-Modellen zu optimieren.
Ansehen: Beschleunigte Modellbereitstellung mit Databricks MLOps Stacks bei Vizient
TwelveLabs verwendet das NVIDIA NeMo Framework Megatron-LM auf Databricks in seinem Pegasus-1-Modell.
Ansehen: Beschleunigte Modellentwicklung und -optimierung auf Databricks mit TwelveLabs
7-Eleven nutzte Databricks Mosaic AI und LangGraph, um einen vielseitigen KI-Assistenten zu entwickeln, der je nach Benutzeranfrage unterschiedliche Rollen einnimmt, um bei der Kampagnengenerierung, Texterstellung und anderen Anwendungsfällen zu helfen.
Providence Health nutzte Databricks Mosaic AI, um einen benutzerdefinierten Chatbot zu entwickeln, der die Rolle eines Patienten und Coaches spielt. Der Bot bietet eine skalierbare Lernerfahrung, die medizinischen Fachkräften hilft, ihre Fähigkeiten im Umgang mit Patienten in emotional aufgeladenen Situationen am Lebensende zu verbessern.
Acxiom entwickelte eine KI-gestützte Marketing-Datenmanagementplattform auf Databricks, die das Problem unvollständiger, inkonsistenter und ungenauer Informationen löst, welche die Kampagneneffektivität einschränken und die Genauigkeit von KI-Agenten verringern.
Ansehen: KI-gestütztes Marketing-Datenmanagement: Das Problem unsauberer Daten mit Databricks lösen
Moody’s nutzte Databricks, einschließlich MLflow LLM-as-judge und Unity Catalog, um seinen AI Screening Agent zu entwickeln. Dieser automatisiert Prozesse, die für Know Your Customer (KYC) und die Compliance-Due-Diligence während des Kunden-Onboardings unerlässlich sind.
Ansehen: Moodys AI Screening Agent: Automatisierung von Compliance-Entscheidungen
Rivian Automotive, LLC nutzt Databricks-Lösungen, um sein skalierbares ML-Modell zu entwickeln, das Echtzeit-Ladevorhersagen in Fahrzeugsteuerungen verbessert. Dazu gehören Unity Catalog für Data Governance, Delta Tables für die Speicherung und Liquid Clustering für das Datenlayout.
Ansehen: Optimierung des EV-Ladeerlebnisses: Maschinelles Lernen für genaue Ladezeitprognosen
Novo Nordisk entwickelte FounData, seine Plattform für klinische Studien, auf Databricks. Dies bietet eine geeignete Datenarchitektur für fortschrittliche KI-Anwendungen.
Ansehen: Patienten warten... Beschleunigung von Innovationen im Gesundheitswesen mit Daten, KI und Agenten
Petrobras revolutionierte sein MLOps-Framework mithilfe von MLflow, Databricks Asset Bundles (DABs) und Unity Catalog. Dadurch wurden fehleranf ällige manuelle Validierungen durch automatisierte, metrikgesteuerte Workflows ersetzt, die Modellbereitstellungszeiten von Tagen auf Stunden reduziert und eine granulare Governance und Reproduzierbarkeit über Produktionsmodelle hinweg etabliert.
Ansehen: Petrobras MLOps-Transformation mit MLflow und Databricks
CVS entwickelte ein fortschrittliches Bot-Erkennungssystem auf der Databricks Data Intelligence Platform. Dieses nutzt modernste KI/ML-Funktionen, um Bot-Angriffe nahezu in Echtzeit zu erkennen und zu mildern.
Ansehen: Echtzeit-Botnet-Abwehr bei CVS: KI-gestützte Erkennung und Abwehr auf Databricks
Exyte entwickelte einen generativen KI-gestützten Assistenten auf der Databricks Data Intelligence Platform, der unseren Teams hilft, die Code-Konformität effizienter und genauer zu überprüfen.
Ansehen: ReguBIM AI – Transformation von BIM, Engineering und Code-Konformität mit Generative AI
State Street arbeitet mit Databricks zusammen, um einen neuen Standard für Enterprise AI im Finanzsektor zu setzen. Dabei wird die schnelle Demokratisierung von KI mit strengen regulatorischen und sicherheitstechnischen Anforderungen in Einklang gebracht. Angetrieben von Databricks berechnet Echtzeit-Observability Risiko- und Genauigkeitsmetriken zur Erkennung von Problemen vor der Eskalation, während das Model Hosting einen skalierbaren LLM-Zugriff gewährleistet und so Sicherheit und Effizienz stärkt.
Ansehen: Responsible AI im großen Maßstab: Demokratisierung und Regulierung im Finanzsektor ausbalancieren
Daten- und KI-Governance
7-Eleven nutzt UCX von Databricks Labs, einen Unity Catalog Transition Assistant, um Bewertungen, Workflows und andere Funktionen zur Bewertung, Charakterisierung und letztendlich zur Planung einer tragfähigen UC-Migration zu nutzen.
Watch: Story of a Unity Catalog (UC) Migration: Using UCX at 7-Eleven to Reorient a Complex UC Migration
Northwestern Mutual nutzt Databricks, um Guardrail-Modelle für KI-Sicherheit bereitzustellen und zu bewerten, von Prompt Engineering mit benutzerdefinierten Frameworks bis hin zum Hosting von Modellen, die vom Marktplatz bedient werden, und darüber hinaus.
Watch: Building Trustworthy AI at Northwestern Mutual: Guardrail Technologies and Strategies
Unipol hat Unity Catalog als zentrales Werkzeug für die tägliche Nutzung seiner Datenplattform eingeführt und bietet eine einheitliche Governance-Lösung, die die Datenverwaltung in verschiedenen AWS-Umgebungen unterstützt.
Watch: Leveraging Databricks Unity Catalog for Enhanced Data Governance in Unipol
FedEx nutzt Unity Catalog, um Herausforderungen bei der Daten-Governance und -Sicherheit zu meistern und sicherzustellen, dass sensible Informationen geschützt bleiben, während gleichzeitig der angemessene Zugriff im gesamten Unternehmen ermöglicht wird. Dies führte zu einer erhöhten Datenkompetenz im gesamten Unternehmen, einer schnelleren Erkenntnisgewinnung für Geschäftsentscheidungen und erheblichen Kosteneinsparungen durch verbesserte operative Effizienz.
Watch: How FedEx Achieved Self-Serve Analytics and Data Democratization on Databricks
BP hat Unity Catalog übernommen, um seine unternehmensweite Datenstrategie zu transformieren, Silos aufzubrechen und gleichzeitig robuste Governance und Sicherheit aufrechtzuerhalten.
Watch: Low-Emission Oil & Gas: Engineering the Balance Between Clean and Reliable
T-Mobile hat Databricks zur Verwaltung von täglich Hunderten von Terabytes eingesetzt, einschließlich Delta Lake für eine skalierbare Architektur und Unity Catalog für automatisch skalierende Cluster, Leistungsoptimierung durch Datenpartitionierung und Caching sowie umfassende Daten-Governance. Letztendlich ermöglichten diese Strategien T-Mobile, Innovationen voranzutreiben, Betriebsabläufe zu optimieren und die Datenauswirkungen über Netzwer optimierung, Unterstützung der Community, Energiemanagement und mehr zu maximieren.
Watch: Managing Databricks at Scale
CoorsTek arbeitet mit Databricks zusammen, um die Leistungsfähigkeit von Unity Catalog zu nutzen, um regulatorische Herausforderungen zu bewältigen und gleichzeitig erhebliche Effizienzsteigerungen zu erzielen.
Watch: Mastering Data Security and Compliance: CoorsTek's Journey With Databricks Unity Catalog
Corning hat Unity Catalog eingeführt, um die Plattformauslastung zu optimieren und erhebliche Kostensenkungen zu erzielen. Infolgedessen hat das Unternehmen eine umfassende Transparenz und Governance über seine Datenbestände gewonnen, was zu fundierteren Entscheidungen und einer effizienteren Ressourcenzuweisung führt.
Watch: How Corning Harnesses Unity Catalog for Enhanced FinOps Maturity and Cost Optimization
State Street verlässt sich auf die Databricks Data Intelligence Platform zur Verwaltung und Analyse verschiedener Sicherheitsdaten, was dem Unternehmen ermöglicht: strukturierte und unstrukturierte Daten effizient zu verwalten, bis zu 50 Petabyte an Daten in Echtzeit zu analysieren, Daten für kritische Sicherheitsdatenströme zu ingestieren und zu parsen, fortschrittliche Cybersicherheitsdatenprodukte zu erstellen und Automatisierung zur Optimierung von Cybersicherheitsoperationen zu nutzen.
Watch: State Street Uses Databricks as a Cybersecurity Lakehouse for Threat Intelligence & Real-Time Alerts
Capital One nutzt Delta Lake, Apache Spark™ Streaming und Databricks-Tools, um eine Erkennungs- und Korrelations-Engine zu erstellen, die Millionen von Cybersicherheitsereignissen pro Sekunde verarbeiten kann.
Watch: Data Intelligence for Cybersecurity Forum: Insights From SAP, Anvilogic, Capital One, and Wiz
Morgan Stanley arbeitet mit Databricks an einer vollständig verwalteten Compute- und Speicherlösung, die das Unternehmen bei der Erfüllung seiner regulatorischen Verpflichtungen mit deutlich reduziertem Aufwand unterstützt. Dieser innovative Ansatz ermöglicht die schnelle Einführung neuer Projekte auf der Plattform und eine verbesserte betriebliche Effizienz bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung höchster Sicherheits- und Compliance-Standards.
Watch: Enhancing Efficiency With Security: How Morgan Stanley is Adopting a Fully-Managed Lakehouse
SAP nutzt Anvilogic auf Databricks, um einen modularen, KI-gesteuerten Lifecycle für die Erkennung von Bedrohungen zu implementieren.
Watch: Data Intelligence for Cybersecurity Forum: Insights From SAP, Anvilogic, Capital One, and Wiz
Navy Federal Credit hat Unity Catalog implementiert, um einen alternativen Weg für den Zugriff auf semantische analytische Daten aus seinem Data Lake bereitzustellen und doppelte Datenbestände zu entfernen, die über mehrere Lakes gespeichert sind, wodurch Hunderte von Tausenden von Dollar an Data Engineering-Aufwand, Rechen- und Speicherkosten eingespart werden.
Watch: How Navy Federal's Enterprise Data Ecosystem Leverages Unity Catalog for Data + AI Governance
Westat hat eine zentralisierte Databricks-Plattform implementiert, um Hunderte von Forschungsprojekten für Regierungs-, Stiftungs- und Privatkunden zu unterstützen. Dieser einheitliche Ansatz bietet vollständige finanzielle Transparenz und Governance und ermöglicht es Datenteams, Mehrwert zu liefern.
Watch: FinOps: Automated Unity Catalog Cost Observability, Data Isolation and Governance Framework
Coinbase hat eine Graph-Query-Engine auf Databricks aufgebaut, die komplexe Traversierungen von riesigen Observability-Daten ermöglicht, um Benutzern zu helfen, Service-Abhängigkeiten zu verfolgen, Upstream/Downstream-Auswirkungen zu analysieren und wiederkehrende Fehler Muster aufzudecken, wodurch Probleme leichter diagnostiziert und die Systemleistung optimiert werden können.
Watch: Graph-Powered Observability Data Analysis in Databricks With Credential Vending
Rabobank Credit nutzt Unity Catalog, um zu einer sicheren, auditbereiten Datenarchitektur überzugehen und kritische regulatorische Herausforderungen in der Kredit-Analyse zu bewältigen.
Watch: Transforming Credit Analytics With a Compliant Lakehouse at Rabobank
Arctic Wolf nutzt Databricks, um Datensilos zu eliminieren und seine MDR-Pipeline zu verbessern, um verdächtige Bedrohungsakteure für Kunden zu untersuchen.
Watch: How Arctic Wolf Modernizes Cloud Security and Enhances Threat Detection with Databricks
Marvell nutzt die Databricks Data Intelligence Platform, um seine KI-gesteuerten Lösungen zu betreiben, und bietet einen robusten Rahmen für sichere, konforme und transparente Daten- und KI-Workflows. Insbesondere stellt Unity Catalog die zentrale Verwaltung von Daten- und KI-Assets mit Qualitäts-, Sicherheits-, Abstammungs- und Governance-Guardrails sicher.
Watch: Semiconductor AI Success: Marvell’s Data + AI Governance
Nubank hat zu Unity Catalog migriert, um die Anforderungen seiner großen Datenumgebung zu erfüllen. Dies führte zu verbesserten Daten-Governance-Funktionen, erweiterten Sicherheitsmaßnahmen und einer benutzerfreundlicheren Erfahrung für die große Nutzerbasis des Unternehmens, was letztendlich zu einer besseren Kontrolle und Nutzung der riesigen Datenressourcen von Nubank führte.
Watch: How Nubank improves Governance, Security and User Experience with Unity Catalog
Amgen adopted Databricks as the de facto standard for governance on structured data, establishing a unified, secure access control system with enhanced traceability, consistent access standards and comprehensive auditing.
Watch: Transforming Data Governance for Multimodal Data at Amgen With Databricks
Hinge Health leverages Unity Catalog to deploy fine-grain access controls to support HIPAA compliance without compromising flexibility and collaboration.
Watch: HIPAA Without the Headache at Hinge Health: Simple PHI Governance With Fine Grain Access Control
Schiphol Group relies on Databricks to elevate its data operations, transitioning from a standard setup to the advanced capabilities of Unity Catalog.
Watch: Schiphol Group’s Transformation to Unity Catalog
PepsiCo unifies its data and AI assets under Unity Catalog, enabling secure collaboration even for teams outside Databricks.
Watch: Powering Secure and Scalable Data Governance at PepsiCo With Unity Catalog Open APIs
Atlassian leverages Unity Catalog for fine-grained governance, enabling row and column level security at scale.
Watch: Reimagining Data Governance and Access at Atlassian
PicPay uses Unity Catalog to centralize metadata management, support regulatory compliance and control data access across multiple platforms.
Watch: Scaling Data Governance: How Unity Catalog is Empowering Picpay's Data Governance Strategy
National Australia Bank relies on Databricks to reshape its data and AI strategy by positioning data as a strategic enabler. Unity Catalog, Serverless, Gen AI, and Lakeflow underpin key architectural, security, and governance capabilities.
Watch: Scaling Data Intelligence at NAB: Balancing Innovation with Enterprise-Grade Governance
Databricks 101: Eine praktische Einführung
Data Engineering and Streaming
Adobe leverages Apache Spark Streaming and Delta Lake, along with over 25 Databricks deployments across multiple regions and clouds, in its Real-Time Customer Data Platform to process terabytes of data daily and handle over a million records per second.
Watch: Scaling Identity Graph Ingestion to 1M Events/Sec with Spark Streaming & Delta Lake
HP Inc. uses Databricks serverless compute and Lakeflow Declarative Pipelines to streamline Adobe Analytics data ingestion, making it faster, cheaper and easier to operate.
Watch: Serverless as the New "Easy Button": How HP Inc. Used Serverless to Turbocharge Their Data Pipeline
SEGA adopted Lakeflow Declarative Pipelines to simplify complex streaming pipelines, as well as support automated schema evolution, simple data quality management and seamless streaming reliability.
Watch: Unlocking Streaming Power: How SEGA Wins With Lakeflow Declarative Pipelines
Zillow uses Databricks Lakeflow Declarative Pipelines to enforce scalable, production-grade data quality.
Watch: Scaling Data Quality at Zillow: Migrating and Enhancing Data Quality Systems on Databricks
Elliptic relies on Structured Streaming, Delta Lake and other Databricks solutions to fundamentally change the way it delivers user-facing analytics to improve not only speed and scalability, but also enable analytics to directly enhance the accuracy and intelligence of its operational systems.
Watch: Crypto at Scale: Building a Cost-Efficient, High-Performance Platform for Real-Time Blockchain Data
Barracuda’s XDR adopted Databricks as the foundation of its security analytics platform to greater control and flexibility, as well as decouple from traditional SIEM tools. The company leverages Lakeflow Declarative Pipelines, Spark Structured Streaming and detection-as-code CI/CD pipelines to build a real-time detection engine that enhanced scalability, accuracy and cost efficiency.
Watch: How Databricks Powers Real-Time Threat Detection at Barracuda XDR
Insulet leverages Databricks AI solutions to fix code and assist in writing complex queries. Integrating Apache Spark™ with Databricks also simplifies setup and reduces costs, while Databricks Lakeflow Connect enables real-time updates.
Watch: From Code to Insights: Leveraging Advanced Infrastructure and AI Capabilities
Earnin taps Lakeflow Declarative Pipelines and Databricks AI/BI to build its GenAI observability platform.
Watch: GenAI Observability in Customer Care
DraftKings uses Spark Structured Streaming, Apache Kafka, and Databricks Dashboards to transform raw simulation outputs into actionable data to enable fine-grained control over pricing, leading to more accurate odds, a more efficient sportsbook, and an elevated customer experience.
Watch: Building Real-Time Sport Model Insights with Spark Structured Streaming
Lennox uses several tools on the Databricks Data Intelligence Platform, including Apache Spark and Delta Lake, to analyze real-time data from HVAC installations to identify discrepancies between design specs and field performance, allowing engineers to optimize algorithms, reduce inefficiencies and improve customer satisfaction.
Watch: Genie for Engineering: Optimizing HVAC Design and Operational Insights With Data and AI
Bayada consolidated Snowflake and other systems into a Databricks-powered Enterprise Data Platform that is expected to reduce data processing times by 35%, improve reporting accuracy and cut reconciliation efforts by 40%, lower operational costs by 20%, and use real-time analytics to boost efficiency by 15%.
Watch: Bayada’s Snowflake-to-Databricks Migration: Transforming Data for Speed & Efficiency
Quantum Capital Group uses Delta tables, Apache Spark™ SQL, and Unity Catalog to build a golden dataset that powers proprietary evaluation models and automates complex workflows. With Databricks, data is seamlessly curated, enriched and distributed — both internally and to external stakeholders — in a secure, governed and scalable way.
Watch: De-Risking Investment Decisions: QCG's Smarter Deal Evaluation Process Leveraging Databricks
Stack Overflow nutzt Databricks Asset Bundles (DABs), um seine Data-Engineering-Workflows für skalierbare und effiziente Pipeline-Bereitstellungen zu optimieren.
Watch: Harnessing Databricks Asset Bundles: Transforming Pipeline Management at Scale at Stack Overflow
The Global Water Security Center nutzt eine Lakehouse-Architektur, Auto Loader, Apache Spark™ Streaming, Spatial SQL, H3-Geodatenindizierung und Databricks Liquid Clustering, um Umweltwissenschaften in Sekunden statt in mehreren Geschäftstagen in umsetzbare Erkenntnisse für das U.S. Department of Defense zu übersetzen. Die Organisation integriert auch Databricks Workflows, Databricks Asset Bundles, Git und Git Actions zur Unterstützung von CI/CD über Workspaces hinweg.
Watch: From Days to Seconds — Reducing Query Times on Large Geospatial Datasets by 99%
Bradesco Bank nutzt die Databricks Data Intelligence Platform, um seine neue Inhouse-Kunden-Datenplattform zu betreiben. Mit Tools wie Uniform und Lakeflow Declarative Pipelines erhöht das Unternehmen die Datenintegrität, reduziert Latenz und Verarbeitungszeit und steigert vor allem die persönliche Produktivität und Geschäftsagilität.
Watch: Transforming Customer Processes and Gaining Productivity With Lakeflow Declarative Pipelines
Globe Telecom verlässt sich auf Databricks Workflow, um von fragmentierten Prozessen zu einem integrierten, skalierbaren System zu wechseln. Beispielsweise optimiert die Erstellung automatisierter Pipelines die Modellentwicklung, Inferenz und Überwachung und gewährleistet Zuverlässigkeit in der Produktion.
Watch: Databricks as the Backbone of MLOps: From Orchestration to Inference
Delaware BeLux nutzt Databricks Lakeflow Connect, um Daten direkt aus der Quelle zu extrahieren, ohne die komplexe Architektur dazwischen, um Datenverlust und Datenqualitätsprobleme zu vermeiden und eine effizientere und intelligentere Datenbereitstellung zu ermöglichen.
Watch: Lakeflow Connect: The Game-Changer for Complex Event-Driven Architectures
DigiCert nutzt Apache Spark™ für die parallele Verarbeitung und Structured Streaming für die Echtzeit-Erfassung und Deduplizierung. Es verwendet auch Delta-Tabellen für Datenzuverlässigkeit, Pools und Jobs, um Kosten zu optimieren und Daten aktuell, genau und kostengünstig zu halten.
Watch: Supercharging Sales Intelligence: Processing Billions of Events via Structured Streaming
Porsche Holding hat Lakeflow Connect übernommen, um dedizierten CRM- und Data-Science-Teams zu ermöglichen, produktiver zu sein und sich auf ihre Kernarbeit zur Innovation zu konzentrieren, anstatt wertvolle Zeit mit der Datenintegrationsintegration zu verbringen.
Watch: Unifying Customer Data to Drive a New Automotive Experience With Lakeflow Connect
Mastercard hat Delta Lake implementiert, um Datenpipelines zu optimieren, was zu einer Reduzierung der Abfragezeit um 80 % und einer Reduzierung des Speicherplatzes um 70 % führte. Das Unternehmen nutzt auch Databricks Workflows, um rechenintensive Pipelines über mehrere Cluster hinweg auszuführen, wodurch die Verarbeitungszeit erheblich von Monaten auf Tage reduziert wird.
Watch: Scaling Data Engineering Pipelines: Preparing Credit Card Transactions Data for Machine Learning
United Airlines arbeitete mit Impetus und Databricks, einschließlich Apache Spark™-basierter Verarbeitung, zusammen, um über 20 Millionen Datenzeilen in weniger als zehn Minuten zu analysieren, einschließlich automatisierter Gesundheitschecks zur Minimierung von Anomalien und eines skalierbaren, benutzerfreundlichen Umsatzprognose-Dashboards, was letztendlich die Betriebskosten um 50 % senkte und Data-to-Insight-Workflows beschleunigte.
CK Delta hat eine Streaming-Pipeline auf Lakeflow Declarative Pipelines aufgebaut, die sich direkt mit Databricks Dashboards verbindet und Stakeholdern sofortige Einblicke in ihre operativen Metriken bietet.
Watch: Real-Time Analytics Pipeline for IoT Device Monitoring and Reporting
Swiggy nutzt die Databricks Lakehouse-Architektur zusammen mit Unity Catalog, um kritische KI-Anwendungen wie Bedarfsprognosen, Routenoptimierung, personalisierte Empfehlungen, prädiktive Liefer-SLAs und Generative AI-Anwendungsfälle zu betreiben.
Watch: How an Open, Scalable and Secure Data Platform is Powering Quick Commerce Swiggy's AI
Data Lakehouse-Architektur und Implementierung
T-Mobile machte Databricks zum zentralen Hub für seine plattformübergreifende Interoperabilität und ermöglichte nahtlose Snowflake-Integration durch Unity Catalog und die Iceberg REST API. Diese flexible, herstellerunabhängige Architektur verband Databricks und Snowflake, ohne Leistung oder Sicherheit zu beeinträchtigen.
Watch: Breaking Silos: Enabling Databricks-Snowflake Interoperability With Iceberg and Unity Catalog
Die Division Bayer’s Consumer Health nutzte die Databricks Data Intelligence Platform, um wiederverwendbare Kern-Datenassets und skalierbare Datenprodukte zu entwickeln. Diese global verteilte Plattform unterstützt kosteneffizientes Dashboarding, Ad-hoc-Analysen, maschinelles Lernen und KI-Lösungen und befähigt Tausende von Stakeholdern weltweit.
Watch: Insights for All — Bayer Consumer Health’s Journey on Self-Service Analytics at Scale
Barclays nutzt das Databricks Lakehouse in einem Framework, um sowohl Datenflexibilität als auch ACID-Transaktionsgarantien zu erreichen, die für die Überwachung von Finanzkriminalität unerlässlich sind. Das Framework integrierte fortschrittliche ML-Modelle zur Anomalieerkennung, Mustererkennung und prädiktiven Analyse, während klare Datenherkunft & Audit-Trails beibehalten wurden, die von Aufsichtsbehörden gefordert werden, um Fehlalarme zu reduzieren, die Erkennungsgeschwindigkeit zu verbessern und die regulatorische Berichterstattung zu beschleunigen.
Watch: Enterprise Financial Crime Detection: A Lakehouse Framework for FATF, Basel III, and BSA Compliance
Capital One Financial nutzt Delta Lake und ein Optimierungsmodell zusammen mit Databricks Photon und Apache Spark™ Connect, um ein hochfunktionales, kostengünstiges und performantes Security Information and Event Management User Experience zu erstellen.
Watch: Delta and Databricks as a Performant Exabyte-Scale Application Backend
Nationwide nutzt die Serverless-Technologie von Databricks und Unity Catalog, um skalierbare, erstklassige BI-Lösungen zu erstellen. Schlüsselfunktionen wie AI/BI-Dashboards, Genie, Materialized Views, Lakehouse Federation und Lakehouse Apps ermöglichten es Geschäftsteams, schnellere, skalierbare und intelligentere Einblicke zu liefern, was Nationwide letztendlich ermöglichte, neue Effizienz- und Geschäftswirkungsgrade zu erschließen.
Watch: How Serverless Empowered Nationwide to Build Cost-Efficient and World Class BI
Italgas setzte die Data Intelligence Platform ein, um ein reaktionsschnelleres, effizienteres und nachhaltigeres Gasnetz zu schaffen. Durch die Migration zu Databricks SQL erreichte das Unternehmen eine Kostenreduzierung um 50 % und eine Leistungssteigerung um 20 %. Italgas stellte 41 ML/GenAI-Modelle in Produktion, wobei 100 % der Workloads von Unity Catalog verwaltet wurden, und befähigte 80 % der Mitarbeiter mit Self-Service-BI durch Genie Dashboards.
Watch: Italgas’ AI Factory und die Zukunft der Gasverteilung
DoorDash nutzt Delta Lake, um den "DoorDash Customer 360 Data Store" zu erstellen. Dies ist ein wichtiger Schritt zur Zentralisierung und Verwaltung von Kundenprofilen, um gezielte und personalisierte Kundenerlebnisse zu ermöglichen.
Watch: Doordash Customer 360 Data Store und seine Entwicklung zu einem Entity Management Framework
DoorDash hat Databricks eingeführt, um überflüssige Datenbewegungen zu vermeiden, eine nahtlose Integration zu schaffen, Abfrage-Engine-Schichten zu konsolidieren, die Abfrageleistung zu optimieren und einen einheitlichen Metadatenkatalog zu erstellen, der auf verschiedenen Compute-Plattformen verwendet wird.
Die Texas Rangers haben Databricks eingesetzt, um in der hart umkämpften Welt des Baseballs immer einen Schritt voraus zu sein.
Riskified nutzt die native Apache Iceberg™-Unterstützung von Databricks und Unity Catalog, um ein Lakehouse der nächsten Generation zu erstellen.
Watch: Breaking the Ice(berg): Riskifieds Reise zu seinem Lakehouse der nächsten Generation
HelloFresh verwendet Unity Catalog als bevorzugten Apache Iceberg™ REST-Katalog für die Speicherung von Metadaten und die Verwaltung von Tabellen.
Watch: Apache Iceberg™ mit Unity Catalog bei HelloFresh
Bagelcode nutzt Delta Lake, um ETL-Pipelines neu zu gestalten, partitionierte Tabellenprotokolle zu optimieren und eine nahtlose Migration mit minimalen Unterbrechungen durchzuführen. Diese Anstrengung verbesserte die Governance, vereinfachte die Verwaltung und erschloss die erweiterten Funktionen von Unity Catalog. Bagelcode integriert auch den Genie Room mit Slack, um natürliche Sprachabfragen zu ermöglichen, was die Entscheidungsfindung und operative Effizienz beschleunigt. Und Unity Catalog revolutioniert sein Datenökosystem und hebt Governance und Innovation auf ein neues Niveau.
Watch: Unity Catalog nutzen und Innovation mit Genie Room fördern
Bosch hat Databricks als seine zentrale Datenplattform eingeführt. Das zentrale Data Lakehouse lässt sich nahtlos mit transformativen Komponenten wie dbt und LLMs integrieren, um umsetzbare Erkenntnisse und operative Exzellenz über komplexe Lieferkettenprozesse hinweg zu erzielen.
Games24x7 nutzt Databricks Apache Spark™, Delta Lake, UC, MLflow und Databricks SQL, um Kosten um 20 % zu senken und Geschäftswert durch Daten-Demokratisierung zu erschließen. Das Unternehmen hat mehrere Datenprodukte auf Databricks entwickelt, darunter EventEcho, eine Plattform zur Optimierung digitaler Kampagnen, die eine Steigerung der Nutzerakquise um 5 % im Kernmarkt von Games24x7 ermöglichte.
Watch: Games24x7 revolutioniert Online-Skill-Gaming mit Databricks
Tonal nutzt Apache Spark™, MLflow und Workflows innerhalb seines Training Goal (TG) Ökosystems, einer vierteiligen Lösung, die neue Präferenzoptionen zur Erfassung der Fitnessziele der Nutzer eingeführt hat. Mit Databricks berechnet das Unternehmen TG-Metriken, verwaltet die Modellentwicklung und orchestriert Datenpipelines, was Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und eine aussagekräftigere, personalisierte Möglichkeit für Mitglieder unterstützt, ihre Fortschritte zu verfolgen.
Watch: Fortschritt fördern: Aufbau eines personalisierten Training Goal Ökosystems mit Databricks
Disney nutzt modernste Databricks-Funktionen wie Liquid Clustering, Photon mit dynamischer Dateiverkleinerung, Delta's Identity Column, Unity Catalog und mehr, um Foundational Medallion zu erstellen, einen Eckpfeiler seiner Architektur, der die Art und Weise neu definiert, wie das Unternehmen Daten im großen Maßstab verwaltet.
Watch: Disneys Foundational Medallion: Eine Reise in die Datenarchitektur der nächsten Generation
Supercell arbeitet mit Databricks und Snowplow zusammen, um eine skalierbare, datenschutzkonforme Datenplattform für Echtzeit-Einblicke zu erstellen.
Nasdaq nutzt Databricks, um von fragmentierten Systemen zu einer einheitlichen Plattform zu wechseln.
Watch: Wie wir zwei Unternehmen mit Databricks als Eckpfeiler transformiert haben
Die Consumer Health Sparte von Bayer nutzte die Databricks-Plattform, um wiederverwendbare Kern-Datenassets und skalierbare Datenprodukte zu entwickeln. Diese global verteilte Plattform unterstützt kosteneffizientes Dashboarding, Ad-hoc-Analysen, Machine Learning und KI-Lösungen und befähigt Tausende von Stakeholdern weltweit.
Watch: Einblicke für alle – Die Reise von Bayer Consumer Health zu Self-Service-Analysen im großen Maßstab
Dow Inc. implementierte die Databricks-Plattform, um seine Fähigkeit zur Verfolgung und Reduzierung von CO2-Fußabdrücken zu transformieren und gleichzeitig die betriebliche Effizienz zu steigern, was zu erheblichen Kosteneinsparungen durch optimierte Wartung und reduzierte Ausfallzeiten führte.
Watch: Sauberere Fertigung: Wie Data Intelligence CO2 reduziert, nicht Gewinne
Michelin nutzt Databricks in seiner ehrgeizigen Strategie zur Reduzierung des Energieverbrauchs um 3 % bis 2026.
Watch: Sauberere Fertigung: Wie Data Intelligence CO2 reduziert, nicht Gewinne
Adobe nutzt den Databricks Security Lakehouse zusammen mit einer hochentwickelten Datensicherheitsarchitektur und dem Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF) zur skalierbaren Echtzeit-Bedrohungserkennung über mehr als 10 PB an Sicherheitsdaten.
Watch: Adobes Security Lakehouse: OCSF, Dateneffizienz und Bedrohungserkennung im großen Maßstab
ThredUp hat Delta Lake und Unity Catalog eingeführt, um die Datenverwaltung zu verbessern und Analysen, maschinelles Lernen und Echtzeit-Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
Watch: ThredUps Reise mit Databricks: Modernisierung unserer Dateninfrastruktur
P&G implementierte Unity Catalog, um die Daten-Governance zu verbessern, Datenredundanz zu reduzieren und die Entwicklererfahrung durch die Ermöglichung einer Lakehouse-Architektur zu verbessern.
Eli Lilly and Company arbeitet mit Databricks zusammen, um ein Global Manufacturing Data Fabric (GMDF) zu erstellen, das den Grundstein für transformative Datenprodukte legt, die von verschiedenen Personas an Standorten und weltweit genutzt werden.
Watch: Transformation der Bio-Pharma-Fertigung: Eli Lillys datengesteuerte Reise mit Databricks
Boeing nutzt MLflow, GenAI und Delta Sharing Technologien zur Unterstützung seines Jeppesen Smart NOTAMs Systems, das jährlich über 4,5 Millionen kritische Flugmeldungen verarbeitet und 75 % der kommerziellen Luftfahrt bedient. Dies demonstriert die Leistungsfähigkeit von Compound AI für die Sicherheit in der Luftfahrt.
Schauen Sie sich an: Smart Data, Smarter Vehicles: Building the Foundation for the Future of Transportation
Health Catalyst nutzt Databricks, um seine CI/CD-Strategie zu transformieren. Databricks Asset Bundles ermöglichen dem Anbieter von Gesundheitsdaten und -analysen nun mehr Agilität und Effizienz, einschließlich der Optimierung von Deployments sowohl in Kunden-Workspaces als auch auf der Kernplattform von Health Catalyst, um die Time-to-Insight zu beschleunigen und kontinuierliche Innovationen voranzutreiben.
Schauen Sie sich an: A Prescription for Success: Leveraging DABs for Faster Deployment and Better Patient Outcomes
Epsilon Data Management nutzt Delta Lake, Unity Catalog, MLflow und LLM-Endpunkte, um große Datenmengen zu verarbeiten, Datenredundanz zu reduzieren, die Sichtbarkeit der Datenherkunft zu verbessern, Data Science und KI zu beschleunigen und neue Daten sofort für die gesamte Epsilon-Plattform nutzbar zu machen – und das auf eine datenschutzkonforme Weise.
Schauen Sie sich an: AI Powering Epsilon's Identity Strategy: Unified Marketing Platform on Databricks
Pella Corporation nutzt Databricks-Lösungen, einschließlich Liquid Clustering, verwaltetes Schema/Tabellen innerhalb von Unity Catalog und BI-Analyse-Dashboards, um die Performance-Optimierung und Kosteneinsparungen zu verbessern. Zum Beispiel führten Databricks Asset Bundles für Workflows/Jobs-Deployments zu erheblichen Kosteneinsparungen von mehr als 30.000 US-Dollar pro Jahr.
Schauen Sie sich an: Pella Next Generation: Implement Optimization Techniques and Automated Deployments for Cost Savings
Kaizen Gaming nutzt Unity Catalog, um Governance und Sicherheit in seiner neuen, neu gestalteten Cloud-Architektur zu gewährleisten. Delta Sharing und DBx Asset Bundles vereinfachten ebenfalls Übergänge, was zu schnelleren Erkenntnissen, verbesserter Kostenkontrolle und reduzierten Onboarding-Zeiten führte.
Schauen Sie sich an: Redesigning Kaizen's Cloud Data Lake for the Future
LSports hat Apache Iceberg™ übernommen, um eine moderne Lakehouse-Architektur aufzubauen und nutzt die erweiterte Iceberg-Unterstützung von Databricks, um diese auf die nächste Stufe zu heben.
Schauen Sie sich an: Unlocking the Power of Iceberg: Our Journey to a Unified Lakehouse on Databricks
Datenaustausch und Zusammenarbeit
Dun & Bradstreet setzt auf Delta Sharing, um die sichere Echtzeit-Verteilung von Stammdaten im gesamten Unternehmen zu ermöglichen und sicherzustellen, dass jedes System auf einer konsistenten und vertrauenswürdigen Grundlage arbeitet.
Schauen Sie sich an: Scaling Modern MDM With Databricks, Delta Sharing and Dun & Bradstreet
Procore nutzt Delta Sharing und eine Lakehouse-Architektur, um bahnbrechende Ergebnisse für seine Kunden und sein Geschäft zu erzielen. Dies ermöglicht es Datenexperten, das volle Potenzial ihrer Datenbestände zu erschließen und aussagekräftige Geschäftsergebnisse zu erzielen.
Schauen Sie sich an: Site to Insight: Powering Construction Analytics Through Delta Sharing
Sleep Number hat Unity Catalog und Delta Sharing implementiert, um den Austausch anonymisierter Datensätze über Databricks Workspaces und Konten hinweg zu erleichtern. Dies erstreckt sich über mehrere Cloud-Umgebungen wie AWS, Azure und GCP. Dies ermöglicht beschleunigte Erkenntnisse und gewährleistet gleichzeitig die Einhaltung von Datensicherheits- und Datenschutzstandards.
Schauen Sie sich an: Enabling Sleep Science Research With Databricks and Delta Sharing
FreeWheel, ein Unternehmen von Comcast, hat Databricks Clean Rooms ausgewählt, um k-Anonymisierungsbeschränkungen und Differential Privacy programmatisch durchzusetzen, was eine sichere und flexible Datenexploration ermöglicht.
Schauen Sie sich an: Unlocking TV Viewership Insights: Privacy-Compliant Data Sharing with Clean Rooms
Die 3D-Drucksparte von HP nutzt Delta Sharing, Unity Catalog und KI/BI-Dashboards, um eine sichere, skalierbare Lösung für Datenaustausch und Analysen bereitzustellen. Dies ermöglicht einen nahtlosen Datenzugriff, selbst für Kunden, die nicht auf Databricks setzen.
Schauen Sie sich an: How HP Is Optimizing the 3D Printing Supply Chain Using Delta Sharing
Walmart hat Cloud Feeds auf Databricks Delta Sharing aufgebaut, wodurch Kunden einfacher auf Daten zugreifen können, mit deutlich geringerem Aufwand und ohne ein dediziertes technisches Team im Hintergrund, das dies ermöglicht.
Schauen Sie sich an: Cloud-to-Cloud Data Sharing by Walmart: Direct Access to Omni-Channel Sales Data With Delta Sharing
Deep Sync nutzt das Databricks Lakehouse, um eine Identity Spine zu verwalten, die die genauesten und aktuellsten Attributdaten für über 98 % der US-Haushalte enthält.
Schauen Sie sich an: Data Monetization Through Delta Sharing and Data Clean Rooms
Danone nutzt Delta Sharing, um den Übergang von einem traditionellen Hub-and-Spoke-Modell zu einem effizienteren und skalierbareren Datenaustauschansatz zu unterstützen, der nahtlos über Regionen und Plattformen hinweg funktioniert.
Schauen Sie sich an: How Danone Enhanced Global Data Sharing with Delta Sharing
Komodo Health nutzt Delta Sharing, um neue Möglichkeiten im Life-Sciences-Ökosystem zu erschließen, einschließlich der Nutzung von anonymisierten Längsschnitt-Patientendaten, ohne die Privatsphäre der Patienten zu beeinträchtigen.
Schauen Sie sich an: How Data Sharing is Transforming Healthcare: Real World Insights
Intuit nutzt Databricks Clean Rooms, um einen sicheren, datenschutzkonformen Kreditmarktplatz zu schaffen, der es kleinen Geschäftskreditpartnern ermöglicht, Analysen durchzuführen und ML/AI-Workflows auf sensiblen Datenbeständen zu implementieren.
Schauen Sie sich an: Intuit's Privacy-Safe Lending Marketplace: Leveraging Databricks Clean Rooms
Mercedes-Benz setzt auf Databricks-Lösungen, einschließlich Delta Sharing, um eine einheitliche Entwicklungserfahrung für Teams zu erzielen, die an den Mercedes-Benz Data Platforms in AWS und Azure arbeiten.
Schauen Sie sich an: Cross-Cloud Data Mesh with Delta Sharing and UniForm in Mercedes-Benz
Datenstrategie
Goldman Sachs nutzt Databricks in seinem Legend Lakehouse, um qualitativ hochwertige, gesteuerte Daten in großem Umfang bereitzustellen. Apache Iceberg und Unity Catalog stellten Interoperabilität der Plattform und Herstellerunabhängigkeit sicher. Unity Catalog bietet zudem ein robustes Berechtigungssystem, das mit den Datenverträgen des Unternehmens übereinstimmt und eine konsistente Zugriffskontrolle über Produzenten- und Konsumenten-Workspaces hinweg gewährleistet.
Schauen Sie sich an: Learning from Goldman Sachs' Legend Lakehouse for Data Governance
FIS Global, PicPay, HSBC und andere führende Banken nutzen Databricks, um neue Umsatzmöglichkeiten zu erschließen, Kundenbeziehungen zu vertiefen und die Marktdurchdringung zu erweitern.
Schauen Sie sich an: Scaling Success: How Banks are Unlocking Growth With Data and AI
Alabama Power Company nutzt Databricks zur Modernisierung seines Netzmanagements und seiner Sturmvorbereitung, einschließlich der Entwicklung von Anwendungen, die Echtzeitdaten und prädiktive Analysen kombinieren, um Zuverlässigkeit, Effizienz und Kundenservice zu verbessern. Sehen Sie sich an: Modernisierung kritischer Infrastrukturen: KI und datengesteuerte Lösungen im nuklearen und Versorgungsbetrieb
Second Dinner implementierte Echtzeit-Feature-Serving mit Databricks zur Unterstützung personalisierter, reaktionsschneller Spielerlebnisse im großen Maßstab.
Sehen Sie sich an: Anwendungsfälle aus der Praxis für Gaming mit Daten und KI
Seven West Media nutzt Databricks, um die Einführung von KI-gesteuerten Anwendungsfällen zu beschleunigen, Innovationen zu fördern und die Markteinführungszeit zu verkürzen.
Sehen Sie sich an: Databricks AI Factory transformiert Seven West Media
Rheem setzt auf Databricks für die schnelle Entwicklung von Datenprodukten und den effizienten Datenaustausch im gesamten Unternehmen. Dies erschließt erheblichen Geschäftswert in den Bereichen Vertrieb, Beschaffung, Service und Betrieb und verbessert die Entscheidungsfindung und operative Effizienz.
Sehen Sie sich an: Daten bei Rheem transformieren: Von Silos zu skalierbaren Data Lakehouses mit Databricks und Unity Catalog
Morgan Stanley nutzt Databricks, um einen seiner wichtigsten regulatorischen Rechner (SACCR) zu skalieren, um Leistung, Berechnungsgenauigkeit, regulatorische Compliance und mehr zu verbessern.
Sehen Sie sich an: Revolutionierung des Kontrahentenkreditrisikos (SACCR) – Wie Morgan Stanley mit Databricks skaliert hat
Mastercard entwickelte einen neuartigen Service auf Basis von Databricks Clean Rooms (und der breiteren Data Intelligence Platform), der mehrere Databricks-Komponenten mit dem geistigen Eigentum von Mastercard kombiniert, um eine weiterentwickelte Methode für datengesteuerte Erkenntnisse und Mehrwertdienste bereitzustellen und gleichzeitig einen einzigartigen, eigenständigen, schlüsselfertigen Service zu gewährleisten. Das Ergebnis ist eine sichere Umgebung, in der mehrere Parteien sensible Daten gemeinsam nutzen können, ohne direkt auf die Informationen des jeweils anderen zuzugreifen.
Sehen Sie sich an: Datenanalysen der nächsten Generation mit Datenschutz bei Mastercard
FrieslandCampina nutzt Databricks in seiner globalen Datenplattform zur Unterstützung von wirkungsvollen Anwendungsfällen und KI-gestützter Entscheidungsfindung sowie für einheitliche Governance mit Unity Catalog.
Sehen Sie sich an: Daten treiben Milchprodukte an: Die datenzentrierte Transformation von Royal FrieslandCampina mit Databricks
84.51˚ nutzt eine Lakehouse-Architektur, um Data Scientists und Ingenieure bei der Datenexploration, -analyse, Machine Learning Operations, Orchestrierung, automatisierten Bereitstellungen und Zusammenarbeit zu unterstützen.
Sehen Sie sich an: Entwicklung der „Dreamer“ der Data + AI-Zukunft: Wie 84.51˚ Weiterbildung aufbaut, um die Akzeptanz zu beschleunigen
GovTech hat Databricks als Kernstück seiner GovTech Data Platform eingeführt, wodurch Stakeholder datenbezogene Dienste basierend auf ihrer Datenreife angeboten werden können. Eine Fülle von Datenbeständen, die von Rohdaten bis zu Datenprodukten reichen, werden alle über Databricks bereitgestellt und durch feingranulare Zugriffskontrollen ermöglicht, untermauert durch Best Practices im Datenmanagement wie Datenqualität, Sicherheit und Governance.
Sehen Sie sich an: Transformation von Regierung und KI: Die Reise von Singapore GovTech mit Databricks
J.P. Morgan Payments nutzt Databricks und AWS-Lösungen in seiner Datenplattform zur Erstellung von Kundenprodukten, einschließlich Cash Flow Intelligence.
Sehen Sie sich an: Demokratisierung von Daten in einer regulierten Branche: Best Practices und Ergebnisse mit J.P. Morgan Payments
Techcombank hat die Databricks Data Intelligence Platform implementiert, um Daten aus über 50 Systemen effizienter zu vereinheitlichen, die Governance zu verbessern, tägliche operative Analyse-Pipelines zu optimieren und fortschrittliche Analysetools und KI zu nutzen, um aussagekräftigere und personalisiertere Kundenerlebnisse zu schaffen.
Sehen Sie sich an: Techcombanks millionenschwere Transformation durch Nutzung von Cloud und Databricks
Standard Chartered Bank nutzt Databricks, um ein herkömmliches SIEM zu ersetzen und bemerkenswerte Geschäftsergebnisse zu erzielen, darunter eine Reduzierung der Erkennungszeit für Vorfälle um 80 %, eine 92 % schnellere Bedrohungsuntersuchung, eine Kostensenkung um 35 % und eine Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit um 60 %.
Sehen Sie sich an: Revolutionierung der Cybersicherheit: SCBs Weg zu einem selbstverwalteten SIEM
GM Financial nutzt Databricks zur Konzeption und Implementierung einer hochmodernen Cloud-Analyseplattform, die Herausforderungen wie verteilte und begrenzte Datenkapazitäten, teure Hardware und veraltete Software überwindet, um eine einheitliche Customer360-Ansicht mit etablierten, robusten Data-Governance- und Cybersicherheitsmaßnahmen zu entwickeln.
Sehen Sie sich an: Revolutionierung von Datenanalysen und Kundenerlebnis bei GM Financial durch Cloud-Datenmodernisierung
Data Warehousing
PacificSource Health Plans hat sein gesamtes Daten- und Analyse-Ökosystem in ein Lakehouse migriert.
Sehen Sie sich an: Migration von Legacy-SAS-Code zu Databricks Lakehouse: Was wir auf dem Weg gelernt haben
Walmart setzt auf die Data Intelligence Platform, um nahtlose Datenintegration, Hochleistungsanalysen und gesteuerten Datenaustausch zu ermöglichen, einschließlich der Nutzung von AI/BI Genie zur Förderung von Self-Service-Analysen, zur Steigerung der Akzeptanz durch nicht-technische Benutzer, wodurch die Time-to-Value um 90 % und die Kosten um 5,6 Mio. US-Dollar jährlich gesenkt werden.
Sehen Sie sich an: Self-Service-Sortiments- und Flächenanalysen im Maßstab von Walmart
Rivian Volkswagen Group Technology nutzt Unity Catalog zusammen mit Databricks Apps, Workflows und nativen Funktionen, um eine einzige Quelle der Wahrheit zu schaffen und die Governance zu optimieren, wodurch die Compliance sichergestellt wird, ohne die Innovation zu behindern. Es maximiert auch den Wert dieses Katalogs, indem es Semantik nutzt, um vertrauenswürdige, KI-gesteuerte Self-Service-Funktionen in KI/BI-Dashboards und nachgelagerten Anwendungen zu ermöglichen.
Sehen Sie sich an: Silos aufbrechen, die Zukunft gestalten: Daten für alle im Next-Gen-Ökosystem
PepsiCo nutzt Databricks SQL serverless, um seine veraltete Datenplattform in eine moderne, einheitliche und zentralisierte, daten- und KI-gestützte Plattform zu verwandeln. Diese Plattform erleichtert die Bereitstellung vielfältiger datengesteuerter Erkenntnisse für das Geschäft, reduziert die Betriebskosten und verbessert die Gesamtleistung.
Sehen Sie sich an: Revolutionierung der BI-Fähigkeiten von PepsiCo: Von traditionellem BI zu einer Next-Gen-Analyse-Powerhouse
Funplus nutzt Databricks, um eine kostengünstige und effiziente Datenplattform zu erstellen, die wichtige Herausforderungen bewältigt, die Daten-Engineering- und ML-Effizienz verbessert und Best Practices sowie deren Auswirkungen auf die Spieleentwicklung und den Betrieb aufzeigt.
Sehen Sie sich an: Kostengünstige Datenarchitektur und KI-Praxis mit Databricks bei FunPlus
NCS Australia integriert Databricks SQL, das DBT Transform Framework und sein innovatives Testautomatisierungs-Framework, um Leistung und Skalierbarkeit zu optimieren und gleichzeitig die Datenqualität sicherzustellen. Unity Catalog ermöglicht Geschäftsbereichen Self-Service-Analysearbeitsbereiche zur Erstellung von Erkenntnissen unter Beibehaltung der Kontrolle.
Schauen Sie sich an: Beschleunigung der Datentransformation: Best Practices für Governance, Agilität und Innovation
Haleon nutzt Databricks APIs und Serverless Compute, um kundenorientierte Anwendungen zu entwickeln, die es dem Unternehmen ermöglichen, die Reibungsverluste bei direktem Zugriff auf SAP-Daten aus operativen Systemen zu beseitigen und gleichzeitig seine Leistungsfähigkeit zu verbessern. Mit Databricks erreicht Haleon Antwortzeiten von weniger als 3 Sekunden für API-Aufrufe. Die Implementierung dieser Lösung führte auch zu einer Reduzierung der Kundenservicekosten um 15 % und einer Steigerung der Produktivität für sein Kundensupport-Team um 28 %.
Schauen Sie sich an: Business-Brillanz gestalten: Databricks SQL für Next-Gen-Anwendungen nutzen
Die Weltbank integriert Databricks als ihre zentrale Serving-Schicht, um eine einheitliche Datenplattform aufzubauen, die vielfältige Geschäftsanforderungen erfüllt. Sie nutzt Databricks SQL, um Daten effizient an Analysetools und nachgelagerte Anwendungen zu liefern, und Delta Sharing, um eine sichere und kostengünstige Datenverteilung zu ermöglichen.
Schauen Sie sich an: Vereinheitlichung der Datenbereitstellung: Databricks als Ihre Enterprise Serving Layer nutzen
First Horizon Bank nutzt die Data Intelligence Platform, um einen Enterprise Data Hub aufzubauen, der Wachstum, Effizienz und Bereitschaft fördert, einschließlich der Erschließung von fortgeschrittenen Analyse- und GenAI-Möglichkeiten.
Schauen Sie sich an: Revolutionierung von Bankdaten, Analysen und KI: Aufbau eines Enterprise Data Hub mit Databricks
HP Print migrierte zu einem modularen und skalierbaren Daten-Ökosystem auf einem Lakehouse, was zu Kosteneinsparungen von 30–40 % führte, skalierbare und isolierte Ressourcen für verschiedene Datennutzer und ETL-Workloads ermöglichte und die Leistung für eine Vielzahl von Abfragetypen optimierte.
Schauen Sie sich an: HP's Data Platform Migration Journey: Von Redshift zu Lakehouse
Wenn Sie mehr Inspiration benötigen, wie Sie Daten und KI zur Förderung von Innovation, Produktivität und Datenintelligenz in Ihrem Unternehmen nutzen können, sehen Sie sich diese und über 200 weitere Kundensitzungen vom 2025 Data + AI Summit on demand an.
Sehen Sie sich die neuesten Kundengeschichten an, um zu erfahren, wie Daten- und KI-Teams Databricks-Lösungen zur Entwicklung innovativer Daten- und KI-Lösungen nutzen.
(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag