Databricks als führendes Unternehmen im Gartner® Magic Quadrant™ 2025 für Cloud-Datenbankmanagementsysteme ausgezeichnet

Databricks wurde im fünften Jahr in Folge als führendes Unternehmen im Gartner Magic Quadrant 2025 für Cloud-Datenbankmanagementsysteme ausgezeichnet.

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Allerdings unterscheidet sich der diesjährige Bericht von früheren Ausgaben für Databricks, da 2025 das erste Jahr ist, in dem Databricks zusätzlich zu den analytischen Kriterien an den operativen Aspekten dieses Magic Quadrant teilgenommen hat. Dies geschah durch eine neue Architektur und ein neues Angebot für OLTP-Datenbanken namens Lakebase.

Lakebase integriert vollständig verwaltete PostgreSQL-Funktionen in dieselbe Databricks Data Intelligence Platform, die bereits leistungsstarke Analysen und KI ermöglicht. Es baut auf den Kernstärken von Databricks SQL und dem Lakehouse auf, einschließlich gemeinsamer Governance, eines einzigen Metadatenmodells und konsistenter Leistung.

Jetzt können Databricks-Kunden auf einer einzigen Plattform sowohl für operative als auch für analytische Workloads aufbauen. Dies ermöglicht es Unternehmen, Anwendungen, Analysen und KI auf einer einheitlichen Grundlage auszuführen, anstatt mehrere Engines und Governance-Schichten zu verwalten.

Durch die Integration operativer Daten in das Lakehouse beseitigt Databricks die Fragmentierung, die mit traditionellen Datenbankstapeln einhergeht, und bietet einen einfacheren, skalierbareren Weg nach vorn.

Das Lakehouse von Databricks liefert eine führende Analyse-Engine, die auf Leistung und Skalierbarkeit ausgelegt ist

Databricks bleibt eine führende Analyseplattform auf dem Markt, was sich in der Bewertung von Databricks durch Gartner im obersten Bereich des Lakehouse-Anwendungsfalls in diesem Magic Quadrant widerspiegelt. Kunden verlassen sich auf Databricks SQL für schnelle, skalierbare Analysen über traditionelle BI- und fortgeschrittene analytische Workloads hinweg, unterstützt durch eng integrierte Data-Engineering-Funktionen in Lakeflow, die die Vorbereitung, Transformation und Bereitstellung von Daten für die Analyse vereinfachen.

Diese Anerkennung spiegelt mehr als nur die Leistung wider. Gartner hebt die Stärke unserer Lakehouse-Vision, die einheitliche Governance-Schicht, die Clouds, Datentypen und Workloads überspannt, sowie die KI-gestützte Benutzerfreundlichkeit der Plattform hervor. Diese Funktionen bieten Teams eine optimierte Umgebung für Analysen, die sowohl leistungsstark als auch einfacher zu bedienen ist.

Diese starke analytische Grundlage unterstützt nun die breitere Erweiterung der Plattform und unterstreicht, warum Databricks weiterhin als führendes Unternehmen bei modernen Datenarchitekturen hervorsticht.

Lakebase integriert operative Workloads in die Lakehouse-Grundlage

Lakebase bringt eine vollständig verwaltete, PostgreSQL-kompatible operative Datenbank in die Databricks Data Intelligence Platform. Lakebase basiert auf einer serverlosen Architektur und trennt Compute und Speicher, um eine schnelle Bereitstellung, automatische Skalierung und ein effizientes, kostengünstiges Betriebsmodell zu bieten. Es wurde für moderne, datenintensive Anwendungen entwickelt, die einen Low-Latency-Zugriff auf transaktionale Daten benötigen.

Lakebase unterstützt auch ein Git-ähnliches Branching- und Time-Travel-Modell, das es Entwicklern erleichtert, Änderungen sicher zu experimentieren, zu iterieren und bereitzustellen. Gepaart mit der einheitlichen Governance-Schicht von Databricks erbt jede operative Tabelle dieselben Metadaten-, Lineage- und Richtlinienkontrollen, die bereits für analytische und KI-Assets verwendet werden.

Diese Architektur unterstützt Anwendungsfälle der nächsten Generation, einschließlich KI-Agenten und intelligenter Anwendungen, die auf Live-Transaktionsdaten operieren müssen und gleichzeitig auf analytische Signale und Machine-Learning-Ausgaben zugreifen.

Durch die Integration operativer Daten in das Lakehouse entfällt die Notwendigkeit von Pipelines zwischen OLTP- und OLAP-Systemen und Teams erhalten eine Plattform für Anwendungen, Analysen und KI.

Unity Catalog bietet einheitliche Governance und Intelligenz über die gesamte Plattform hinweg

Unity Catalog bietet einheitliche Governance und Metadaten über die gesamte Plattform hinweg. Es verbindet operative Daten in Lakebase mit Analysen in Databricks SQL und KI-Workloads und gewährleistet konsistente Richtlinien, Semantiken und Lineage.

Kunden nutzen Unity Catalog für:

• Zentralisierte Entdeckung und Metadaten für Daten- und KI-Assets
• Feingranulare Zugriffskontrolle und Richtliniendurchsetzung
• End-to-End-Lineage über operative und analytische Workloads hinweg
• Sicheres, offenes Teilen mit Delta Sharing und dem Databricks Marketplace

Mit einer einzigen Governance-Schicht vermeiden Teams die Fragmentierung und doppelten Kontrollen, die mit der Wartung separater Systeme einhergehen. Unity Catalog stellt sicher, dass Lakebase, Analysen und KI innerhalb eines vertrauenswürdigen Rahmens arbeiten.

Databricks liefert eine starke Innovationsgeschwindigkeit

Gartner hebt die „Innovationsgeschwindigkeit“ von Databricks als besondere Stärke in diesem Magic Quadrant hervor. Im vergangenen Jahr hat Databricks durch kontinuierliche Entwicklung und strategische Akquisitionen neue Funktionen auf der gesamten Plattform eingeführt, die Funktionalität erweitert und gleichzeitig die Lakehouse-Grundlage gestärkt haben.

Zu den jüngsten Fortschritten gehören:

• Agent Bricks: Ermöglicht Teams den Aufbau und die Bereitstellung von KI-Agenten, die direkt auf den eigenen Daten eines Unternehmens mit einheitlicher Governance und Kontext operieren
• Data Engineering und Integration: Lakeflow erweitert kontinuierlich die Data-Engineering-Funktionen mit No-Code- und Low-Code-Entwicklungsoptionen
• AI/BI und Databricks One: Bietet Business-Anwendern Einblicke in natürlicher Sprache, gesteuerte Metriken und interaktive Dashboards, die alle von derselben einheitlichen Daten- und KI-Grundlage angetrieben werden
• Offene Formate: Vollständige Unterstützung für Delta Lake und Apache Iceberg über Kataloge, Engines und Sharing hinweg, gestärkt durch die Übernahme von Tabular

Diese kontinuierliche Geschwindigkeit hilft Unternehmen, schneller zu modernisieren und sich auf Workloads vorzubereiten, die operative Daten, Analysen und KI zusammenführen.

Was das für Kunden bedeutet

Kunden profitieren klar von der Einführung der Databricks Data Intelligence Platform:

• Einheitliche Architektur: Eine Plattform für operative, analytische und KI-Workloads
• Hochwertige Analysen: Starke Leistung und eine optimierte Erfahrung, die auf der Lakehouse-Vision basiert
• Hochwertige Operationen: Effiziente Low-Latency-Transaktionsfunktionen von Lakebase, die direkt in dieselbe Plattform integriert sind
• Konsistente Governance: Gemeinsame Metadaten, Lineage und Richtlinienkontrollen über Unity Catalog
• Offene Grundlage: Unterstützung für Delta Lake, Iceberg, Spark, PostgreSQL und Unity Catalog ohne Lock-in
• KI-Bereitschaft: Native Unterstützung für KI-gesteuerte Anwendungen, Agenten und Echtzeitsysteme

Diese Vorteile stimmen mit dem überein, was viele Leser dieses Magic Quadrant suchen, wenn sie bewerten, wie sie ihre Dateninfrastruktur mit einer einheitlichen und zukunftssicheren Plattform modernisieren können.

Gemeinsam voran

Vielen Dank an unsere Kunden für das Vertrauen und die Zusammenarbeit, die die Databricks Data Intelligence Platform prägen. Die Zukunft von Daten und KI hängt von Architekturen ab, die Fragmentierung reduzieren und operative, analytische und KI-Workloads zusammenführen. Wir werden uns weiterhin in diese Richtung entwickeln.

Lesen Sie den Gartner Magic Quadrant 2025 für Cloud-Datenbankmanagementsysteme.

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