Databricks im zweiten Jahr in Folge im Gartner Magic Quadrant am höchsten bei der Umsetzungsfähigkeit und am weitesten bei der Vision positioniert

Unternehmen stellen in rasantem Tempo agentenbasierte Anwendungen in großem Maßstab bereit – von Back-Office-Mikro-Apps, die Routineaufgaben automatisieren, bis hin zu Agenten, die das Kundenerlebnis in verschiedenen Branchen und Abteilungen verbessern. Doch universelle Foundation Models, die von den Unternehmensdaten getrennt sind und über keine zentralen Governance-Kontrollen verfügen, können nicht die Genauigkeit, Compliance oder den geschäftlichen Kontext liefern, den diese Agenten und Anwendungen erfordern. Ebenso kritisch ist, dass sie Risiken bergen: unkontrollierten Modell- und Datenzugriff, inkonsistente Richtlinien, mangelnde Observability und fragmentierte Audit-Trails.

Wir glauben, dass die Entscheidung von Gartner, diese Kategorie von "Data Science and Machine Learning" in "AI Platforms for Data Science and Machine Learning" umzuklassifizieren, unsere langjährige Sichtweise bestätigt: AI ist kein Randexperiment mehr – sie ist das Betriebsmodell des modernen Unternehmens, verankert im geschäftlichen Kontext.

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Die Strategie: Agentenbasierte Anwendungen auf einer einheitlichen Plattform erstellen, orchestrieren und verwalten

Wir glauben, dass unsere Position als ein Leader in dieser Kategorie auf einer einzigen Philosophie beruht: Man kann keine AI-Strategie ohne eine Datenstrategie haben – und man kann keines von beiden ohne eine Governance-Strategie skalieren. Während viele Anbieter separate Produkte für Daten, Modelle, Agenten und Governance zusammenflicken, bietet Databricks eine einzige, einheitliche Plattform.

Das bedeutet: eine einzige Kopie Ihrer Daten, eine Governance-Ebene für Daten und AI sowie eine konsistente Methode zum Erstellen, Überwachen und Steuern von Agenten in der Produktion. Durch die Zusammenführung von Lakehouse, Lakebase, Agent Bricks und Unity Catalog bieten wir jedem Team – von Entwicklern bis hin zu Geschäftsanwendern – eine zentrale Anlaufstelle, um Unternehmensdaten in vertrauenswürdige, konforme und produktionsreife Agenten und Anwendungen zu verwandeln. Mit Unity AI Gateway erhalten Unternehmen eine zentrale Richtliniendurchsetzung, Modellzugriffskontrollen, Nutzungsverfolgung, Kostenmanagement und Echtzeit-Guardrails für jede Anfrage und Antwort.

Kerninnovationen für die Ära der Agenten

1. Agentenbasierte AI, die logische Schlüsse auf Ihren Daten zieht

Agenten sind nur so nützlich wie die Daten und der Kontext, über die sie logische Schlüsse ziehen können. Mit Agent Bricks erstellen Teams produktionsreife, maßgeschneiderte Agenten, die automatisch für Kosten und Qualität optimiert sind. Diese basieren auf kontrollierten Unternehmensdaten im Databricks Lakehouse und werden von Lakebase unterstützt, unserem serverlosen, Postgres-kompatiblen operativen Speicher für Agentenstatus und -anwendungen. Agenten rufen die richtigen Informationen ab, interpretieren die Geschäftssemantik konsistent und agieren mit der Genauigkeit und Zuverlässigkeit, die Unternehmen benötigen. YipitData nutzte diesen Ansatz, um die Intelligence für unstrukturierte Daten zu skalieren, und erzielte damit direkt eine 20-fache Steigerung der Unternehmensabdeckung sowie eine Tagging-Genauigkeit von 92–95 %.

Geschäftsanwender können über Databricks Genie One und Genie Agents vertrauenswürdige Erkenntnisse gewinnen und agentenbasierte Aktionen ausführen, unterstützt durch die Genie Ontology, die geschäftlichen Kontext auf Basis Ihrer Daten liefert. easyJet nutzt diese Flexibilität, um den Einzelhandel für Fluggesellschaften auf der Basis von Lakebase, Agent Bricks und Apps neu zu gestalten.

2. Von Grund auf offen und flexibel

Entwickler benötigen die Freiheit, schnell zu agieren, ohne sich an einen bestimmten Anbieter zu binden. Databricks stellt nativ jedes Frontier-Modell (OpenAI, Anthropic, Google) und führende Open-Source-Modelle (Meta, Qwen, DeepSeek usw.) bereit, sodass Teams Modelle austauschen können, ohne Verträge neu verhandeln oder Anwendungen neu schreiben zu müssen. Entwickler schreiben Code nahtlos mit ihren bevorzugten AI-Coding-Agenten wie Cursor oder Replit sowie dem neuen Meta-Harness Omnigent. Sie können eine Verbindung zu kontrollierten Lakebases herstellen und mit Databricks Apps innerhalb weniger Tage agentenbasierte Apps bereitstellen.

3. Einheitliche Governance für Daten, Modelle, Agenten und Apps

Innovation ohne Governance lässt sich nicht skalieren. Unity Catalog und Unity AI Gateway bieten End-to-End-Governance für alle Daten-Assets, Modelle, Agenten, MCP-Server, Apps und Tools, die auf Databricks oder extern gehostet werden – in einem einzigen System of Record. End-to-End-Berechtigungen stellen sicher, dass kein System auf mehr zugreift, als es darf – sei es ein Frontier-Modell oder ein autonomer Agent, der in eine kundenorientierte App eingebettet ist. Block nutzt Unity Catalog, um seine AI- und Datenbestände über Geschäftsbereiche hinweg zu vereinheitlichen, und Novo Nordisk führt einen Nettoneuwert von über 157 Mio. USD auf die gesteuerte, AI-gestützte Optimierung klinischer Studien zurück.

Wie es weitergeht

Wir glauben, dass diese Anerkennung bestätigt, was wir in allen Branchen beobachten: Die Kluft zwischen einheitlichen, gesteuerten Daten- und AI-Plattformen und den fragmentierten Stacks, die die erste Welle der AI in Unternehmen verlangsamt haben, vergrößert sich. Da agentenbasierte Anwendungen den Status von Experimenten verlassen und geschäftskritisch werden, erfordern sie einheitliche Daten, AI und Governance. Wir laden Sie ein, uns auf dieser Reise zu begleiten, während wir die Art und Weise, wie die Welt Intelligenz aufbaut, steuert und skaliert, weiter transformieren.

[Lesen Sie den vollständigen Bericht „2026 Gartner® Magic Quadrant™ for Data Science and AI Platforms“]

Gartner, Magic Quadrant for AI Platforms Data Science and Machine Learning Platforms, Yogesh Bhatt, Afraz Jaffri, Diarmuid Curran, 22. Juni 2026.

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Diese Grafik wurde von Gartner, Inc. als Teil eines größeren Forschungsdokuments veröffentlicht und sollte im Kontext des gesamten Dokuments bewertet werden. Das Gartner-Dokument ist auf Anfrage bei Databricks erhältlich.

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