Grundlegender Kontext: Branchenübergreifende & funktionsspezifische Accelerators für Lakebase

Databricks Lakebase ist eine vollständig verwaltete, serverlose Postgres-Datenbank, die für die Ära der AI-Agenten entwickelt wurde. Seit Jahren zahlen Teams eine architektonische Steuer, indem sie separate operative und analytische Systeme betreiben und diese mit fehleranfälligen ETL-Pipelines verbinden. Lakebase schließt diese Lücke. Es ist zu 100 % Standard-Postgres, integriert in die Databricks-Plattform neben dem Lakehouse und Unity Catalog, und es trennt Compute von Storage, um serverlose Wirtschaftlichkeit zu bieten. Heute verschiebt die native Integration über Synced Tables und Lakebase CDF Daten automatisch zwischen dem Lakehouse und Lakebase, ohne dass Pipelines erstellt werden müssen. Dies ist der erste Schritt auf dem Weg zu unserer langfristigen Vision von Lake Transactional Analytical Processing (LTAP): Transaktions- und Analyse-Workloads laufen gemeinsam auf einer Plattform unter einem einzigen Governance-Modell, sodass Anwendungen, Modelle und Agenten operative Daten lesen und schreiben können, ohne einen separaten Serving-Stack aufbauen zu müssen.

Lakebase wurde entwickelt, um Infrastruktur-Reibungsverluste zu eliminieren, und führt bahnbrechende Primitiven wie Copy-on-Write-Datenbank-Branching ein. Entwickler und autonome AI-Agenten können in Sekundenschnelle isolierte Produktionsklone ohne zusätzlichen Speicherbedarf für risikofreie Tests erstellen, unterstützt von intelligentem Autoscaling, das die Rechenleistung bei Inaktivität dynamisch auf Null skaliert. Nativ über Unity Catalog verwaltet, vereinheitlicht Lakebase die Unternehmenssicherheit und Auditierbarkeit über Ihren gesamten Datenbestand hinweg. Damit Unternehmen diesen Mehrwert sofort nutzen können, hat unser globales Ökosystem aus Consulting- und SI-Partnern eine Reihe leistungsstarker, branchenübergreifender und funktionsspezifischer Lösungen entwickelt. Dieser Blog stellt diese sofort einsatzbereiten Angebote vor, die darauf ausgelegt sind, die Modernisierung von Unternehmensdaten, MLOps und die Transformation zu agentenbasierter AI in beispielloser Geschwindigkeit zu beschleunigen.

Dieser Blog stellt innovative Partnerlösungen vor, die auf Databricks Lakebase basieren und in die folgenden Kategorien unterteilt sind:

• Technologielösungen
• Finanzwesen
• Marketing
• Vertrieb
• Lieferkette
• Personalwesen
• Kundenservice
• Betrieb / Projektmanagement

Technologielösungen

Advancing Analytics
Der Lakebase Wizard von Advancing Analytics hilft Unternehmen, bestehende PostgreSQL-Workloads mit Zuversicht und ohne Rätselraten nach Databricks Lakebase zu migrieren. Der Accelerator bewertet eine Quell-Postgres-Datenbank, zeigt Kompatibilitätsrisiken auf und führt Teams durch eine strukturierte Migration, die Analyse, Entscheidung, Probe-Migration, Umstellung und Validierung umfasst. Er identifiziert Probleme wie nicht unterstützte Erweiterungen, Sitzungsstatus-Abhängigkeiten, Änderungen bei der Authentifizierung und Plattform-Kontingente, bevor sie zu Bereitstellungsproblemen werden. Mithilfe von Lakebase-Branching können Teams Migrationen sicher erproben, Ergebnisse validieren und das Umstellungsrisiko minimieren. Das Ergebnis ist ein praktischer, wiederholbarer Pfad von veralteten operativen Datenbanken zu Lakehouse-nativem Postgres auf Databricks, verwaltet über Unity Catalog. Sehen Sie sich dieses Video an und lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren.

Aimpoint Digital
AgentOps: Genie-Spaces sollen hochspezifisch sein und auf einer einzigen Datendomäne oder einem Fachgebiet basieren, um eine hohe Genauigkeit zu gewährleisten. Aber was passiert, wenn Sie Daten aus mehreren Genie-Spaces zusammenführen müssen? Das Multi-Agenten-Genie-System von Aimpoint Digital, angetrieben von ihrem Brickbuilder Accelerator AgentOps, bietet tiefe Observability und ein robustes Deployment-Framework. Erhalten Sie Zugriff auf Erkenntnisse über eine einzige Chat-Schnittstelle, die durch Lakebase für einen langfristigen Chat-Verlauf unterstützt wird, mit einem leistungsstarken, benutzerdefinierten Supervisor-Agenten, der in der Lage ist, logische Verknüpfungen über mehrere Genie-Spaces hinweg herzustellen. Integrieren Sie die Lösung für Ihre Geschäftsanwender über Apps, Slack, Teams oder überall dort, wo geschäftliche Entscheidungen getroffen werden. Behalten Sie fokussierte Genie-Spaces bei und erschließen Sie gleichzeitig deren wahres Potenzial über eine einzige, anpassbare Benutzeroberfläche, die eine echte, langfristige Akzeptanz fördert. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren.

Avanade
Data to Impact: AI-Powered Innovation with Genie & Lakebase – Avanade hilft Unternehmen, den vollen Nutzen aus Databricks Lakebase zu ziehen, indem es einheitliche, AI-fähige Datenplattformen konzipiert und bereitstellt, die operative und analytische Workloads kombinieren. In einem kürzlichen Projekt mit einem führenden britischen Modehändler implementierte Avanade eine agentenbasierte AI-Lösung auf Basis von Databricks Apps, Lakehouse und Lakebase, um die Prozesse in den Umkleidekabinen zu modernisieren. Durch die Zusammenführung von Transaktions- und Analysedaten in Echtzeit eliminierte die Lösung manuelle Nacharbeiten, reduzierte den Ressourcenbedarf und beschleunigte die Zusammenarbeit mit Lieferanten. Dank der Governance durch Unity Catalog erhielt der Kunde vertrauenswürdige Echtzeit-Erkenntnisse – was schnellere Entscheidungen, eine verbesserte Effizienz und eine skalierbare Grundlage für die AI-gestützte Produktentwicklung und kontinuierliche Innovation ermöglichte. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren.

Blueprint
Informatica Data Migration: Data-Engineering-Teams, die von veralteten Extract-Transform-Load-Plattformen (ETL) modernisieren, können ihre Informatica-zu-Databricks-Migrationen jetzt über eine kontrollierte End-to-End-Workbench durchführen. Der Data Migration Accelerator von Blueprint basiert auf Databricks Lakebase und Unity Catalog und kombiniert einen sechsstufigen Migrations-Workflow (Bewerten, Konzipieren, Migrieren, Integrieren, Validieren, Übergeben) mit von Lakebase bereitgestellten Priorisierungs-Scores und einem agentenbasierten Konvertierungs-Flow, der von Agent Bricks angetrieben wird. Migrationsleiter, Konvertierungsingenieure und Validierungsspezialisten arbeiten in einer einzigen Databricks App zusammen, wobei der Status jedes Workflows, der Komplexitäts-Score und das Ergebnis des User Acceptance Testing (UAT) auf die zugrunde liegende Informatica-Quelle zurückgeführt werden. Unternehmensteams im Datenbereich wechseln von der Tabellenkalkulation zu einer kontrollierten, nachweisgestützten Steuerungsebene für die Modernisierung.

Capgemini
Agentic-ready AI and Data Platform: Die „Agentic-ready AI and data platform“ von Capgemini beschleunigt die Entwicklung benutzerdefinierter Apps, fortschrittlicher AI-Agenten und Datenprodukte mit geringer Latenz nativ auf Databricks mit der Leistung von Lakebase. Sie bietet Architekturmuster, einen AI-gestützten Bereitstellungslebenszyklus und Best Practices für die Integration, die sich in großen Unternehmen bewährt haben, sowie Anwendungsfall-Vorlagen, die auf ihrer Erfahrung bei der Implementierung branchenspezifischer Prozesse und Plattform-Apps auf Basis von Lakebase basieren.

Celebal Technologies
Eagle Eye IQ Brickbuilder Accelerator: Eagle Eye IQ nutzt Databricks Lakebase als operationales Rückgrat für autonome Datenzuverlässigkeit. Während Spark und Delta Lake umfangreiche Datenqualitätsanalysen, Lineage-Berechnungen und Observability-Workloads unterstützen, bietet Lakebase die transaktionale Grundlage mit geringer Latenz, die für die Echtzeit-Koordination und Behebung durch Agenten erforderlich ist. Das Herzstück von Eagle Eye ist Aquila AI, der agentische KI-Schutz von Celebal. Das Netzwerk von Aquila mit über 35 spezialisierten Agenten nutzt Lakebase, um Aufgabenwarteschlangen zu verwalten, den Untersuchungskontext über Übergaben hinweg persistent zu speichern, Behebungsmaßnahmen transaktional zu schreiben und einen vollständigen Audit-Trail innerhalb der Grenzen des Databricks-Workspaces zu führen. Von der Überwachung der Datenqualität und Lineage-Analyse bis hin zu KI-Observability, Contract Governance und autonomer Behebung schließt Eagle Eye IQ den Kreis zwischen Erkennung und Behebung. Lesen Sie den zugehörigen Blogbeitrag, um zu sehen, wie Lakebase und Eagle Eye IQ Observability in autonomes Handeln verwandeln.

Celebal Technologies Agent Garage: Der Agent Garage Brickbuilder Accelerator von Celebal Technologies erweitert die Leistung von Databricks Lakebase zu einer zustandsabhängigen (stateful) Enterprise-Agenten-Plattform. Dies ermöglicht es KI-Systemen, Speicher persistent zu nutzen, den Workflow-Zustand beizubehalten, Multi-Agenten-Prozesse zu koordinieren sowie operationale Daten in Echtzeit sicher zu lesen und zu schreiben. Nativ auf der Databricks Data Intelligence Platform aufgebaut, kombiniert sie die transaktionale Basis von Lakebase mit den Orchestrierungs- und Ausführungsfunktionen von Agent Garage, um langlebige, kontextbewusste KI-Anwendungen im gesamten Unternehmensbetrieb zu unterstützen. Das Ergebnis ist ein einheitliches System, in dem Daten, Speicher, logisches Denken (Reasoning) und Handeln zusammenwirken, um eine intelligente Ausführung in großem Maßstab zu ermöglichen. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um zu erfahren, wie zustandsabhängige KI-Agenten Unternehmens-Workflows durch persistenten Speicher, koordinierte Ausführung und gesteuerte operationale Intelligenz verändern.

Celebal Technologies CausalX ist jetzt ein offizieller Databricks Brickbuilder Accelerator und der erste, der kausale KI (Causal AI) auf Lakebase operationalisiert. Zero-Copy-Lakebase-Branches ermöglichen kontrafaktische Was-wäre-wenn-Szenarien; transaktionale Entscheidungsprotokolle machen jede Empfehlung prüfbar; und Lesezugriffe von unter 10 ms bedienen Live-Agenten und Genie. Ontos fügt den gesteuerten Business-Katalog hinzu, einschließlich Datenprodukten, ODCS-Verträgen, einem Knowledge Graph und MCP über Unity Catalog hinweg. Von der Energiezuverlässigkeit und dem Fertigungsertrag über die Nachverfolgung von Ablehnungsentscheidungen im Bankwesen, synthetische Kontrollgruppen in den Life Sciences, Verkaufsförderung im Einzelhandel, Medienattribution, Telekommunikations-Churn bis hin zu politischen Was-wäre-wenn-Szenarien im öffentlichen Sektor verwandelt CausalX das „Warum“ in ein „Was nun“: erklärbar, prüfbar und bereit für die Produktion. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um zu sehen, wie diese Architektur kausale Intelligenz und operationale Ausführung auf Databricks zusammenbringt.

Celebal Technologies CT Visa nutzt Databricks Lakebase als Migrations-Control-Plane für die Modernisierung von Enterprise-ETL. Jedes Projekt, jedes geparste Objekt, jede KI-gestützte Bewertung, Konvertierung, jedes Validierungsergebnis, jede Lineage-Beziehung, jede Bereitstellungsaktivität und jeder JobRun wird über eine gesteuerte operationale Schicht persistent gespeichert, die nativ auf Databricks ausgeführt wird. In Kombination mit Unity Catalog, Delta Lake, Databricks AI Model Serving, Workflows und SQL Warehouses bietet Lakebase die Metadaten, Auditierbarkeit und Rückverfolgbarkeit (Traceability), die für die Verwaltung groß angelegter Migrationsprogramme von der Bewertung bis zur Bereitstellung erforderlich sind. Das Ergebnis ist eine Migrationsplattform, bei der Governance, Lineage, Tests und operationale Aufsicht in jede Phase der Modernisierung integriert sind. Lesen Sie hier, wie Lakebase eine gesteuerte Migrations-Control-Plane für die Modernisierung von Legacy-ETL ermöglicht.

CI&T
Das Single Interface Multi-Agent System for Genie Orchestration revolutioniert die Benutzerinteraktion durch ein einheitliches Gateway, das mehrere Kommunikationskanäle integriert, darunter WhatsApp, Teams und Gemini über A2A-APIs. Dieses System ermöglicht den nahtlosen Zugriff auf verschiedene Domänen und Genie-Spaces und bindet gleichzeitig interne Dokumentationen für einen verbesserten Support ein. Das Herzstück dieser Lösung ist ein Supervisor-Agent, der Benutzeranfragen intelligent bewertet und die entsprechenden Zugriffsrechte und den geschäftlichen Kontext bestimmt. Er orchestriert die Interaktionen mit spezialisierten Agenten und stellt sicher, dass Anfragen effektiv triagiert und an die richtige Domäne weitergeleitet werden. Darüber hinaus dient Lakebase als Kontextspeicher, was die Sitzungskontinuität und das Benutzererlebnis verbessert. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren.

CitiusTech
AI-Driven Database Migration & Modernization (M&M) Accelerator: Healthcare- und MedTech-Unternehmen haben oft mit Legacy-Datenplattformen zu kämpfen, die Silos bilden, die Skalierbarkeit einschränken, Integrationen erschweren und den Echtzeitzugriff auf Daten einschränken. Diese Umgebungen machen die Modernisierung manuell, langsam, fehleranfällig und unter regulatorischen Anforderungen schwer steuerbar. Der KI-gestützte Migrations- und Modernisierungs-Accelerator von CitiusTech für Databricks Lakebase hilft Unternehmen beim sicheren Übergang klinischer und operationaler Workloads in ein einheitliches, KI-natives Lakehouse. Die Lösung kombiniert automatisierte Ist-Analysen (AS-IS Assessment), Migrationsplanung, die Erstellung einer phasenweisen Roadmap, GenAI-gestützte Schema- und Codekonvertierung, Workload-Modernisierung und das Design der Zielarchitektur. Aufgebaut auf Databricks-Lakehouse-Services ermöglicht sie schnellere, risikoärmere, FHIR-konforme und Cloud-fähige Plattformen für fortschrittliche Analysen und KI-gestützte Entscheidungsfindung. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren.

Cognizant
Agents that remember – Aufbau zustandsabhängiger KI auf Databricks Lakebase:Unternehmen setzen KI-Agenten ein, die logisch denken, planen und handeln, aber die meisten scheitern in der Produktion, weil sie keinen persistenten Speicher oder Zustand haben. Der Stateful Agent Stack von Cognizant, der auf Databricks Lakebase aufbaut, löst dies, indem er Agenten einen gesteuerten operationalen Datenspeicher mit geringer Latenz bietet, der nativ in die Data Intelligence Platform eingebettet ist. Dies ermöglicht fortsetzbare, prüfbare Multi-Agenten-Workflows in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Versicherungen, ohne dass eine einzige externe Datenbank verwaltet werden muss. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren.

Keine Schreibsperren mehr – Echtzeit-Audit-Protokollierung in großem Maßstab mit Databricks Lakebase:Bei mehr als 10.000 Databricks-Workflows und über 25.000 Datensätzen wurde jeder API-Aufruf, jeder Pipeline-Lauf und jede manuelle Abfrage in Delta-basierten Audit-Tabellen protokolliert. Bei dieser hohen Parallelität (Concurrency) wurde das Schreibsperren-Modell von Delta zum Engpass – Schreibvorgänge reihten sich in Warteschlangen ein, APIs liefen in Timeouts und Anwendungen verlangsamten sich plattformweit. Liquid Clustering und Tabellen-Tuning milderten das Problem zwar ab, lösten es jedoch nie, da das eigentliche Problem im transaktionalen Design und nicht im Speicherlayout lag. Die Lösung: Migration der Audit-Protokollierung zu Databricks Lakebase, einer vollständig verwalteten, Postgres-kompatiblen operationalen Datenbank, die über Unity Catalog gesteuert wird. Ihre OLTP-Engine absorbiert hochfrequente, parallele Schreibvorgänge ohne Sperren – wodurch die Audit-Latenz von über 2 Minuten auf unter 2 Sekunden verkürzt wird. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren.

Entwicklung auf Databricks Apps + Lakebase – Die TrainTrack-Story:Die Nachverfolgung von Zertifizierungsgutscheinen lief über Tabellenkalkulationen – manuelle Zuweisung, keine Sichtbarkeit von ablaufenden Beständen, kein sauberer Pfad von der Anfrage bis zum Ergebnis. TrainTrack ersetzt dies durch ein Self-Service-Portal auf Databricks Apps, das vollständig auf Lakebase als Postgres-Backend läuft. Die Sicherheit auf Spaltenebene (Column-level security) erfolgt über einfache SQL-Grants. Jede Umgebung konfigures sich idempotent aus einem Klon, wobei Datenbank-Branching und Point-in-Time-Recovery integriert sind – kein ETL, kein doppelter Speicher. Azure AD SSO, maskierte Gutscheincodes und vollständige Audit-Trails runden das Sicherheitsmodell ab. Zwei Sprints und 92 automatisierte Tests später beweist TrainTrack, dass Postgres echte transaktionale Lasten innerhalb des Lakehouse tragen kann. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren.

Colibri Digital
Das Data Market Portal, Aviary von Colibri Digital ermöglicht es Benutzern, schnell die richtigen Daten für ihre Anforderungen zu finden, zu verstehen und darauf zuzugreifen, ohne dass technisches Fachwissen oder spezialisierter Support erforderlich sind. Es ist als Databricks Apps auf ihrem maßgeschneiderten Hummingbird-Framework aufgebaut, das End-to-End-Datenpipelines von der Datenaufnahme aus mehreren Quellen bis hin zum kuratierten Konsum orchestriert. Die Daten werden über die firmeneigene Colibri Foundry aufgenommen und durchlaufen eine strukturierte Transformationspipeline, die Datenbereinigung, Standardisierung und Modellierung umfasst, was zu ordnungsgemäß verwalteten, konsumbereiten Datensätzen führt. Über die einfache, intuitive Benutzeroberfläche von Aviary können Benutzer Fragen in natürlicher Sprache stellen – beispielsweise zur Identifizierung von Datensätzen, die spezifische operative oder kundenbezogene Erkenntnisse enthalten. Dies wird von Databricks Genie unterstützt, das die Absicht des Benutzers interpretiert und kontextbezogene Suchen im gesamten Katalog durchführt, wobei Metadaten und Tags genutzt werden, um relevante, verwaltete Datensätze zurückzugeben. Ausgewählte Ergebnisse werden über die App-bereite Lakehouse-Synchronisierung von Lakebase mit extrem niedriger Latenz an die UI zurückgegeben. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren.

Computomic
Computomic unterstützt Unternehmen beim Entwurf und der Implementierung von Lakebase-fähigen Lösungen, welche die Einschränkungen bei der Nutzung von analytischem Lakehouse-Speicher für transaktionale, hochfrequente operative Workloads überwinden. Ihre Lösung kombiniert Databricks Lakebase für einen operativen Zustand mit geringer Latenz, Ingestion-Tracking, Metadatenmanagement, Control-Plane-Koordination und anwendungsseitige Updates, was skalierbare Analysen und die Verarbeitung historischer Daten ermöglicht. Durch die Verwendung des richtigen Speicher- und Verarbeitungsmusters für jeden Workload ermöglicht die Lösung schnellere Commits, eine zuverlässigere Pipeline-Orchestrierung, eine verbesserte Observability und eine bessere Trennung zwischen operativen und analytischen Belangen. Integriert in Unity Catalog, Workflows, Delta Lake/Iceberg und KI-gestützte Automatisierung bietet die Lösung eine zukunftsfähige Databricks-Architektur, die Leistung, Zuverlässigkeit, Governance und geschäftliche Agilität erheblich verbessert. Lesen Sie dieses Whitepaper, um mehr zu erfahren.

Delaware
Delawares „(Em)powering the connected worker with Genie & Lakebase“: Delaware ermöglicht es Betreibern, Ingenieuren und Werksleitern, schnellere, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, indem Fabrikdaten in ein dialogorientiertes Erlebnis verwandelt werden. Durch die Integration in ein breites OT-Partner-Ökosystem werden unterstützte OT-Echtzeitdaten direkt im Databricks Lakehouse erfasst und kontextualisiert, wodurch eine einheitliche Sicht über IT- und OT-Systeme hinweg entsteht. Lakebase fungiert als persistente Grundlage für zuverlässige industrielle Daten in großem Umfang. Mit Genie können Benutzer Leistung, Qualität und Ausfallzeiten in natürlicher Sprache abfragen, ohne auf statische Dashboards oder Unterstützung durch die Technik angewiesen zu sein. Unity Catalog gewährleistet einen sicheren, kontrollierten Zugriff mit vollständiger Lineage und Auditierbarkeit über alle Daten und Interaktionen hinweg. Das Ergebnis sind eine schnellere Ursachenanalyse, eine verbesserte Rückverfolgbarkeit und reduzierte Ausfallzeiten bei gleichzeitiger Bereitstellung einer skalierbaren Grundlage für die MES-Modernisierung und Industrie 4.0-Anwendungsfälle.

DXC
DXC unterstützt Unternehmen bei der Einführung von Databricks Lakebase, um transaktionale und analytische Echtzeit-Workloads auf einer einzigen, KI-bereiten Datenarchitektur vollständig zu vereinheitlichen. Unter Nutzung dieser serverlosen, Postgres-kompatiblen Datenbank-Engine modernisiert DXC Altsysteme und ermöglicht skalierbare OLTP- und OLAP-Workloads, ohne dass komplexe, fehleranfällige ETL-Integrationspipelines erforderlich sind. Auf dieser einheitlichen Grundlage aufbauend kombiniert DXC Databricks Apps, Genie und die Agent Bricks Custom Agents, um intuitive, geschäftsorientierte Lösungen bereitzustellen. Dabei wird Lakebase genutzt, um einen Datenzugriff in natürlicher Sprache mit geringer Latenz zu ermöglichen und fortschrittliche agentische KI-Workflows zu unterstützen. Beispielsweise hat DXC eine Lakebase-gestützte Anwendung entwickelt, mit der Geschäftsanwender das Portfoliorisiko unter sich ändernden geopolitischen Bedingungen sofort analysieren können, indem sie kontrollierte Datenaufnahme, automatisierte Datenqualitätszyklen und dialogorientierte Analysen nahtlos miteinander kombiniert.

Entrada
Der Governance Atlas von Entrada ist ein Workspace-porterbarer Databricks Apps-Beschleuniger, der Unity Catalog in eine produktreife Governance-Bedienoberfläche verwandelt. Er vereinheitlicht die suchorientierte Erkennung, Lineage-Verfolgung, Glossarverwaltung und native Writeback-Workflows – wodurch Metadaten-Drift durch autoritative Updates, die direkt in Unity Catalog zurückgespielt werden, eliminiert wird. Bereitgestellt als Governance-as-Code über Declarative Automation Bundles, gewährleistet der Beschleuniger versionskontrollierte, reproduzierbare und vollständig auditierbare Deployments. Die Integration von Genie API und Lakebase ermöglicht die agentische Abfrage des Business-Glossars und der Produktions-Assets mit direkt umsetzbaren Erkenntnissen. Unterstützt durch Databricks SQL Warehouses skaliert es gleichzeitige Metadatenoperationen im gesamten Unternehmen. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren.

Der Serverless Cost Control Accelerator von Entrada vereinheitlicht verschiedene Kostentelemetrien – Warehouse-Nutzung, Job-Ausgaben, Zuweisung nach Geschäftsbereichen, Signale auf Systemebene – in einer einzigen Ansicht des Serverless-Verbrauchs. Dieser Beschleuniger ersetzt fragmentierte Berichte durch wiederverwendbare Kostenmodelle, Telemetriepipelines, Dashboards und standardisierte Chargeback-Workflows. Die integrierte Unity Catalog-Governance und Lakebase-Federation gewährleisten eine sichere, auditierbare Echtzeit-Kostenzuordnung. Durch die Nutzung von Genie Spaces ermöglicht der Beschleuniger Teams, Ausgaben, Nutzungsmuster und Kostentreiber in einfacher Sprache abzufragen, Ineffizienzen sofort aufzudecken und entschlossen zu handeln, um Verschwendung zu reduzieren. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren.

EY
MET – Model Ecosystem Transformation:Die Model Ecosystem Transformation konzentriert sich darauf, den Lebenszyklus der Modellentwicklung auf Databricks weniger fragmentiert und produktähnlicher zu gestalten. Teams nutzen Genie Code und Genie Spaces, um die Erstellung, das Testen und den Zugriff auf Modelle zu vereinfachen, während AI/BI-Dashboards die Ergebnisse für Geschäftsanwender leichter konsumierbar machen. Databricks Apps bietet eine saubere Möglichkeit, alles in wiederverwendbare Apps statt in verstreute Notebooks zu verpacken. Hinter den Kulissen hilft Lakebase dabei, die Lücke zwischen Analysen und Echtzeitanwendungen zu schließen – durch die Unterstützung von Model Serving mit geringer Latenz, Zustandsverwaltung für Agent-Workflows und nahtlose Integration mit kontrollierten Daten. Dies erleichtert den Übergang vom Experimentieren zur Produktion und die tatsächliche Operationalisierung von Modellen in großem Maßstab.

EY - AI Ready Data (AIRD): EY AIRD, aufbauend auf Databricks, bietet Finanzinstituten eine praktischere Möglichkeit, ohne großen technischen Aufwand an vertrauenswürdige, KI-bereite Daten zu gelangen. Durch die Kombination von Genie und Unity Catalog mit einer kontrollierten Datenebene können Benutzer Daten in einfacher natürlicher Sprache untersuchen, transformieren und validieren, anstatt sich auf technische Teams verlassen zu müssen. Lakebase spielt eine Schlüsselrolle auf der operativen Seite – es stellt kuratierte Daten aus dem Lakehouse für Anwendungen und Workflows mit geringer Latenz bereit. Das Ergebnis ist eine Plattform, die Data Engineering, KI und geschäftliche Nutzung enger miteinander verbindet, den manuellen Aufwand reduziert und Teams dabei hilft, schneller und mit Vertrauen sowie integrierter Governance von Rohdaten zu Entscheidungen zu gelangen.

Fractal Analytics
Vertrauenswürdige Daten in Echtzeit-Kundenerlebnisse verwandeln: Die Lösung von Fractal hilft Unternehmen, kontrollierte Lakehouse-Daten mit Databricks Lakebase in Echtzeit-Kunden- und Betriebserlebnisse zu verwandeln. Durch die Platzierung einer vollständig verwalteten, Postgres-kompatiblen operativen Ebene neben vertrauenswürdigen analytischen Daten unterstützt die Lösung schnelle Lese-, Schreib- und Transaktionsvorgänge, ohne dass eine separate Datenbanklandschaft hinzugefügt werden muss. Sie bietet Teams eine kontrollierte Grundlage für Personalisierung, Preisgestaltung, Feature Serving, Agent-Memory und transaktionsintensive Workflows, während sie gleichzeitig die Architektur vereinfacht, die Produktionsreife verbessert und Anwendungen hilft, schneller zu reagieren, wenn es geschäftlich darauf ankommt. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren.

Frisco Analytics
LakeFusion MDM, implementiert von Frisco Analytics, ist eine Databricks-native Master-Data-Management-Plattform. Sie führt doppelte, widersprüchliche Datensätze aus beliebigen Quellen zu vertrauenswürdigen Golden Records zusammen – Patient 360, Customer 360, Supplier MDM –, ohne dass Daten jemals aus dem Lakehouse verschoben werden müssen. Lakebase macht Stammdaten interaktiv: Delta Lake enthält die Source of Truth; Lakebase stellt Golden Records, Querverweise und Match-Kandidaten als Postgres-Tabellen mit Lookups von unter 5 ms und einem dreistufigen Cache bereit, der wiederholte Abfragen nahezu verzögerungsfrei hält. Unity Catalog verwaltet alles. Das Ergebnis: produktreife Stammdaten, die jede Anwendung oder jeder Geschäftsanwender in Echtzeit abfragen kann, vollständig ausgeführt in Databricks – bereitgestellt von Frisco Analytics. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren.

Frisco Analytics LakeFusion PIM, implementiert von Frisco Analytics, ist eine Databricks-native Plattform für das Produktinformationsmanagement (PIM), die für Geschäftsanwender entwickelt wurde, die komplexe Produktkataloge über mehrere Upstream- und Downstream-Kanäle hinweg verwalten. Benutzer verwalten 1-, 2-, 3- und 4-stufige Produkthierarchien, die an einer Taxonomie mit unbegrenzter Tiefe ausgerichtet sind – mit dynamischer Bearbeitung von Attributen in Echtzeit und Live-Bearbeitung des Datenmodells ohne Beteiligung der IT. Lakebase dient als Single Source of Truth: Taxonomie-Management, Hierarchievererbung, Live-Datenbearbeitung und Zugriffskontrolle auf Zeilenebene laufen alle nativ auf Lakebase. Unity Catalog steuert alles durchgängig. Die Datensyndizierung im gesamten Unternehmen wird vereinfacht. Verfügbar als Databricks Marketplace App – kein Datenabfluss, vollständig innerhalb von Databricks ausgeführt. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren.

Frisco Analytics LakeGraph, implementiert von Frisco Analytics, ist eine Databricks-native Plattform für Graphanalysen. Sie verwandelt operative Daten – Delta-Tabellen, CSVs, PDFs, Verträge – in einen Eigenschaftsgraphen (Property Graph) und liefert entscheidungsreife Erkenntnisse: Lieferantenrisiko, Anbieterkonzentration, Betrugspfade, Netzwerkengpässe – ohne Daten aus dem Lakehouse zu verschieben. Lakebase macht den Graphen interaktiv: Delta Lake hält die Single Source of Truth; Lakebase stellt den Graphen als Postgres-Tabellen mit 1-Hop-Lookups unter 5 ms, Multi-Hop-Traversierungen im Subsekundenbereich und einem dreischichtigen Cache bereit, der wiederholte Abfragen nahezu verzögerungsfrei hält. Unity Catalog steuert alles. Das Ergebnis: produktionsreife Graphanalysen, die jeder Geschäftsanwender in einfachem Englisch abfragen kann, vollständig innerhalb von Databricks ausgeführt – bereitgestellt von Frisco Analytics. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren.

Genpact
DieKI-gestützte Echtzeit-Personalisierungs-Engine, die auf Databricks Lakebase aufbaut, führt transaktionale, analytische und KI-Workloads auf einer einzigen, verwalteten Plattform zusammen. Lakebase verarbeitet hochfrequente Interaktionen und Sitzungsdaten mit einer Postgres-Datenbank mit geringer Latenz und ACID-Konformität, während die native pgvector-Unterstützung semantische Echtzeitsuche für RAG-gestützte Empfehlungen ermöglicht – eine separate Vektordatenbank ist nicht erforderlich. Synced Tables bringen verwaltete Unity Catalog-Daten in die Serving-Ebene von Lakebase, während Lakehouse Sync Änderungen zurück in Delta-Tabellen streamt und so die Systeme ohne benutzerdefinierte ETL-Prozesse synchron hält. Diese Architektur, die auch über Databricks Apps bereitgestellt wird, macht manuelle Datenpipelines überflüssig und bietet eine wirklich KI-bereite Grundlage mit niedrigen TCO für die Echtzeit-Personalisierung.

Hexaware
Vibe Analytics Agents:Vibe Analytics Agents nutzen Lakebase zur Persistierung von Kurz- und Langzeitgedächtnis. Das in Lakebase persistierte Kurzzeit-/Arbeitsgedächtnis ermöglicht es verschiedenen Vibe Analytics Agents, sich auf kürzliche Interaktionen zu beziehen und interpretierbare Erkenntnisse vorzubereiten. Das semantische Langzeitgedächtnis wie Fakten, Benutzerprofile und Zusammenfassungen wird in Lakebase persistiert, um kontextbezogene Erkenntnisse zu liefern und vergangene Dateninteraktionen zu analysieren. Das in Lakebase persistierte Gedächtnis unterstützt schnelle Schreibvorgänge und viele gleichzeitige Lesevorgänge für mehrere Analytics-Agents.

HTEC
Lakebase-Branching in regulierten Umgebungen: Wie HTEC Einschränkungen mithilfe von Lakebase in Vorteile verwandelt hat:HTEC hat das Databricks Lakebase-Branching integriert in die Unity Catalog-Governance für einen streng regulierten Anbieter von Risiko- und Compliance-Technologie implementiert. Diese bahnbrechende Lösung bietet parallele, vollständig isolierte Daten-Branches für QA-Tests, wodurch Umgebungskollisionen und Planungsengpässe vermieden werden, ohne sensible Kundendaten offenzulegen. Sie ermöglicht es Betriebsteams, Fehler auf Produktionsebene in einer prüfbaren Umgebung sicher zu untersuchen, ohne jemals Live-Systeme zu berühren. Darüber hinaus bietet die sichere Architektur sofortige Rollback-Funktionen für fehlerhafte Updates, was eine robuste Compliance und Datensicherheit gewährleistet. Indem regulatorische Einschränkungen als zentrale Designfaktoren behandelt wurden, hat HTEC bewiesen, dass eine strenge Enterprise-Governance die moderne Engineering-Innovation erfolgreich beschleunigen kann. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren.

IConsulting
Vom KPI-Wildwuchs zu semantischen APIs – Bereitstellung von Unternehmensmetriken in Millisekunden mit Databricks Lakebase: Ein großes Luxuseinzelhandelsunternehmen hatte Tausende von KPIs über getrennte Systeme hinweg angesammelt, was konsistente Definitionen, Wiederverwendung und eine einzige vertrauenswürdige Sicht auf die Leistung nahezu unmöglich machte. IConsulting löste dies mit einer einheitlichen, verwalteten Analysearchitektur auf Databricks. Die Geschäftstaxonomie und die kanonischen KPI-Definitionen werden in Unity Catalog verwaltet; eine Lakehouse-Engine berechnet KPIs aus einer Single Source of Truth; und Lakebase stellt sie über taxonomieorientierte PL/SQL-Funktionen bereit, die als Data APIs mit geringer Latenz bereitgestellt werden. Das Ergebnis ist eine einzige, kanalunabhängige semantische Schicht, die entscheidungsreife Metriken mit Antwortzeiten im Millisekundenbereich liefert – etwa 100-mal schneller als frühere DBSQL-Versuche – und das alles innerhalb der Databricks Intelligent Platform.

iLink
iLink's DataVerse:KI-gestützter einheitlicher Datenkatalog & Kontextschicht auf Databricks: iLink's DataVerse ist eine KI-gestützte Plattform für einen einheitlichen Datenkatalog und Geschäftskontext, die nativ für Databricks Unity Catalog entwickelt wurde und auf Databricks Lakebase gehostet wird. Sie ermöglicht es Unternehmen, ein zentralisiertes, verwaltetes Metadaten-Fundament aufzubauen, indem sie direkt in Unity Catalog integriert und um geschäftsfreundliche Governance, Datenproduktmanagement und KI-gestützte Kontextualisierung erweitert wird. Die Plattform hilft Unternehmen dabei, einen einheitlichen Unternehmensdatenkatalog über Domänen hinweg aufzubauen, technische Metadaten mit Geschäftskontext und -semantik anzureichern, Datenprodukte im großen Stil zu verwalten und eine KI-gestützte Metadatenanreicherung, Glossarerstellung, Stewardship und Klassifizierung zu ermöglichen, was die Auffindbarkeit, das Vertrauen, die Nutzbarkeit und die geschäftliche Akzeptanz von Unternehmensdatenbeständen verbessert.

Indicium AI
Pilot-to-Production AI Accelerator: Der Pilot-to-Production AI Accelerator schließt die Lücke zwischen KI-Experimenten und der Wertschöpfung im Unternehmen. Er wurde auf Databricks mit Lakebase entwickelt und kodifiziert die Produktionsmuster, die Unternehmen am dringendsten benötigen: Workflow-Persistenz und Zustandsverwaltung, Runtime-Governance und Guardrails, Observability sowie Audit-Trails. Engineering-Teams müssen diese Grundlagen nicht mehr für jede Initiative neu erstellen und können verwaltete, zuverlässige KI-Systeme in Portfolio-Geschwindigkeit bereitstellen. Das Ergebnis ist messbar: Die Time-to-Production wird von Monaten auf Wochen verkürzt, es gibt dreimal mehr Live-Anwendungsfälle pro Engineering-Team und die Kosten pro Anwendungsfall sinken mit jeder Bereitstellung. Für Unternehmen mit stagnierenden KI-Portfolios bietet er den wiederholbaren Weg von vielversprechenden Piloten zu Produktionssystemen, die sich positiv auf die Gewinn- und Verlustrechnung (P&L) auswirken.

Infocepts
Observability-Lösung:Führungskräfte im Bereich Enterprise Data & AI stehen vor der vielschichtigen Herausforderung, die Kosten der Datenplattform, die Leistung, den Zustand der Pipelines und den unkontrollierten Zuwachs an KI-Anwendungen (AI Sprawl) zu verwalten. Infocepts Databricks Observability, nativ entwickelt mit Unity Catalog, Lakeflow, AI/BI Genie, Agent Bricks, Lakebase und Databricks Apps, geht diese Anforderungen proaktiv an. Es bietet eine verwaltete Intelligence-Schicht, die die Databricks-Plattform kontinuierlich beobachtet, versteht, Entscheidungen trifft und sie im Hinblick auf Kosten, Zustand und Leistung optimiert. Sie bedient sechs Personas – FinOps, Platform Engineers, Data Leaders, Data Engineers, Governance-Teams und AI/ML Leads –, die jeweils rollenspezifische, KPI-fähige und KI-gestützte Erkenntnisse auf einer einzigen vertrauenswürdigen Plattform erhalten. Sehen Sie sich diese Demo an, um mehr zu erfahren.

Infosys
Agentic AI SRE: Die SRE Agentic AI-Lösung führt eine intelligente Steuerungsschicht ein, die das traditionelle Monitoring erweitert, indem sie Telemetriedaten in kontextbezogene, umsetzbare Entscheidungen umwandelt. Mithilfe von agentischen Workflows überwacht sie kontinuierlich den Zustand der Plattform und ermöglicht autonome Behebungsmaßnahmen wie Neustarts, Skalierung und Failover. Fachspezifisch trainierte Agenten verbessern die Vorfallbehebung durch Runbook-gestützte Erkenntnisse mit Human-in-the-Loop-Governance, was die Zuverlässigkeit, Compliance und Effizienz steigert. Databricks Lakebase treibt diese Lösung als Echtzeit-Datenspeicher und „Arbeitsgedächtnis“ an und fungiert als hochfrequenter operativer Kern, der die Lücke zwischen statischer Analyse und Echtzeit-Aktionen schließt. Dies verwandelt statische Daten in eine aktive Entscheidungs-Engine und ermöglicht schnelle, adaptive und autonome Abläufe für widerstandsfähige, hochperformante SRE-Ökosysteme.

Koantek
Ascend AI AppBase überführt Best Practices für Databricks Apps und Lakebase in die Bereitstellung von governed operativen Apps. Eine wachsende Bibliothek von Lakebase-First-Starter-Kits läuft auf einer gemeinsamen Data-Intelligent-Starter-Basis, beginnend mit Customer Intelligence, AI-Agenten-Betrieb, Risiko und Compliance sowie industriellen Abläufen. Jedes Kit stellt Unity Catalog-Daten über Synced Tables bereit, speichert den transaktionalen App-Status in Lakebase und wird über App-Ressourcen, valueFrom-Bindings, Service-Principal-Berechtigungen und Declarative Automation Bundles bereitgestellt. Koantek fügt die Praxisebene hinzu, die ein Kit über eine reine Demo hinaushebt: vertikale Schemata, Berechtigungsmatrizen, generierte Bundles, QA-Testumgebungen und prüfbereite Nachweise. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren.

Lovelytics
DocInsights: Lovelytics hat DocInsight entwickelt, um zu zeigen, was möglich ist, wenn AI auf das moderne Lakehouse trifft. DocInsight automatisiert die Extraktion strukturierter Daten aus unstrukturierten Dokumenten – wie Verträgen, Bohrberichten, Steuererklärungen und mehr – unter Nutzung nativer Databricks-Funktionen wie ai_parse_document und Agent Bricks. Die extrahierten Inhalte landen direkt in Lakebase und bieten Fachteams vom ersten Tag an eine governed, abfragbare Basis für Analysen. Sobald die Daten strukturiert sind, verändert Databricks Genie die Art und Weise, wie Benutzer damit interagieren: Anstatt Abfragen zu erstellen, stellen Prüfer einfach Fragen und erhalten Antworten – direkt aus den Dokumenten selbst. Das Ergebnis ist eine vollständige Pipeline vom rohen PDF bis zur geschäftlichen Entscheidung, die vollständig auf Databricks aufbaut. Sehen Sie sich diese Demo an und lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren.

LTM
Alcazar ist ein intelligenter Modernisierungs-Beschleuniger, der entwickelt wurde, um die Migration zu Databricks von veralteten EDW- und CDW-Plattformen massiv zu beschleunigen. Alcazar ist vollständig nativ in Databricks integriert und automatisiert die aufwendige Daten-/Schema- und ETL-Migration durch seine leistungsstarken Kernkomponenten: Analyzer, Code Migrator, Data Migrator und Data Validator. Unterstützt durch Databricks AI bietet es eine intelligente Code-Konvertierung, nahtlose vollständige und inkrementelle Datenmigration sowie blitzschnelle parallele Verarbeitung für große Datensätze. Mit integrierter Validierung auf Aggregat- und Hash-Ebene ist Ihre Datenintegrität garantiert. Bereitgestellt als Databricks Apps mit Lakebase-gestützten Konfigurationen verwandelt Alcazar komplexe Migrationen in einen optimierten, sicheren Prozess.

Mphasis
Der Mphasis Datalytyx Migration Assistant ist ein KI-gestütztes Tool, das komplexes prozedurales SQL – wie Oracle PL/SQL – modernisiert, indem es in das Databricks Lakehouse und Lakebase migriert wird. Es basiert auf Databricks unter Verwendung von Anthropic Claude und der SQLGlot-Bibliothek und geht über die reine Syntaxkonvertierung hinaus, um eingebettete Geschäftslogik zu extrahieren und zu erklären, wobei automatisch visuelle Flussdiagramme von Entscheidungspunkten, Validierungsregeln und Ausnahmepfaden generiert werden. Entscheidend ist, dass es mit Begründung empfiehlt, wo jeder Workload ausgeführt werden sollte: Lakebase eignet sich für prozedurale und transaktionale Logik, da es die PL/SQL-Semantik beibehält, während das Lakehouse bei Analysen und Orchestrierung glänzt. Es klassifiziert Code nach Komplexitätsstufen und validiert Konvertierungen durch reale Ausführung, was schnellere und risikoärmere Migrationen gewährleistet. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren.

Nagarro
DEP.AI – Agenten-gesteuertes Data Engineering: DEP.AI ist Nagarros KI-gestützter Data-Engineering-Beschleuniger, der auf der Databricks Lakehouse-Architektur aufbaut, um die Datenmodernisierung und KI-Einführung in Unternehmen zu beschleunigen. Die Plattform bietet eine benutzerdefinierte UI zur Erstellung Spark-basierter Datenpipelines, deren Ausführung auf Databricks-Clustern erfolgt, während Unity Catalog für eine zentrale Governance und Lakebase Postgres zur Verwaltung operativer Metadaten, KI-Iterationsprotokolle, Workflow-Status und Job-Tracking genutzt werden. Integriert mit GenAI-Funktionen, dialogorientierten Schnittstellen und dem Databricks Unity AI Gateway für agentenbasierte Aufgaben ermöglicht DEP.AI automatisierte Migration, Ingestion, KI-gestützte ETL-Entwicklung, Handhabung von Schema-Evolutionen, Datenqualitätsüberwachung und selbstheilende Pipelines. Der für Multi-Cloud-Umgebungen konzipierte Beschleuniger hilft Unternehmen, den Entwicklungsaufwand zu reduzieren, die Observability zu verbessern und schnell governed, KI-bereite Datenprodukte in großem Maßstab zu erstellen.

Perficient
The Easy Ingestion Accelerator ist ein Databricks-basiertes, produktionsbereites Framework, das die End-to-End-Daten-Ingestion über verschiedene Quellen und Formate hinweg, einschließlich CSV, JSON, Excel und Parquet, vereinfacht und automatisiert. Unterstützt durch das Lakebase-Konfigurationsmanagement zentralisiert es Ingestion-Einstellungen und Governance, während es über den EasyETL Lakebase Target Sink ein Ziel bereitstellt, das sowohl Databricks Delta-Tabellen als auch Lakebase unterstützt. Ausgestattet mit wiederverwendbaren Dienstprogrammen für Dateivalidierung, Ingestion, Auditierung und Bereitstellung reduziert es die Entwicklungskomplexität und beschleunigt die Anbindung neuer Datenquellen um bis zu 60 %. Der Beschleuniger bietet schon heute Observability, Audit-Trails und eine zuverlässige Datenbereitstellung für Delta Lake-, Lakebase- und Lakehouse-Umgebungen auf Unternehmensebene.

Persistent Systems
iAURA Cost of Intelligence: iAURA Cost of Intelligence ist ein Lakebase-gestützter Beschleuniger, der Echtzeit-Telemetriedaten auf Token-Ebene über Benutzer, Anwendungen, Prompts, Sitzungen und Modelle hinweg erfasst und eine Live-Ansicht des GenAI-Verbrauchs bietet. Es integriert diese mit Lakehouse-basierten historischen Analysen, um Trendanalysen, Anomalieerkennung und Prognosen von Token-Nutzung und Kostenmustern zu ermöglichen. Durch die Einbettung von Token-Ökonomie in Bereitstellungs-Workflows ermöglicht es eine kontinuierliche Optimierung, Governance und datengesteuerte Kontrolle des GenAI-Verbrauchs, was zu besserer Kostentransparenz, frühzeitiger Erkennung von Ineffizienzen und vorhersagbarer KI-Nutzung in großem Maßstab führt. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren.

Qubika
Lakebase Performance Intelligence Agent Accelerator:Lakebase wird als verwaltete Postgres-OLTP-Engine von Databricks bereitgestellt, aber seine operativen Signale – Verbindungen, CPU, Cache-Trefferquote, Replikationsverzögerung – liegen verstreut in Systemtabellen, ohne dass sie miteinander korreliert werden. Der Lakebase Performance Intelligence Agent von Qubika schließt diese Lücke mit sechs spezialisierten KI-Agenten auf dem Agent Bricks Agent Framework, einem koordinierenden Orchestrator und einer komplexen Korrelationslogik, die langsame Abfragen als nachgelagerte Symptome und nicht als Grundursachen klassifiziert. Eine durch Unity Catalog verwaltete persistente Ebene sorgt dafür, dass das System aus jedem Vorfall lernt. Da die Fehlermuster universell sind – Verbindungsüberlastung, Speicherengpässe, Replikationsverzögerung –, profitiert jedes Unternehmen, das Lakebase in der Produktion einsetzt, unabhängig von der Branche. Aus reaktiver Brandbekämpfung wird proaktive operative Intelligenz. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren.

Reply
Intelligent Document Processing Accelerator auf Databricks Lakebase:Die Entwicklung operativer KI-Apps erfordert transaktionale Abfragezeiten im Subsekundenbereich, nicht nur Batch-Analysen. Databricks Lakebase löst dies, indem es eine PostgreSQL-kompatible Engine direkt in das Lakehouse einbettet. Kombiniert mit einem Unity Catalog Volume für die Speicherung unstrukturierter Dokumente und Databricks Jobs für die Orchestrierung dient es als operative Echtzeit-Datenbank. Diese vereinheitlichte Architektur eliminiert die systemübergreifende Datensynchronisation, sorgt durch Sperren auf Zeilenebene (Row-Level Locking) für eine konsistente Leistung bei gleichzeitiger Auslastung und skaliert von 10.000 auf über 100.000 Dokumente pro Jahr – und das ganz ohne architektonische Anpassungen und bei voller Kompatibilität mit dem PostgreSQL-Ökosystem. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren.

Sigmoid
Sigmoid LatticeIQ, powered by Databricks Lakebase, dient als einheitliche Serving-Layer mit geringer Latenz, die transaktionale und analytische Daten unter einer einzigen Governance-Ebene in Unity Catalog integriert und so eine separate Datenbankinfrastruktur vollständig überflüssig macht. Sigmoid implementiert diese Lösung derzeit bei führenden globalen Unternehmen und arbeitet mit einem Fortune-500-Gesundheits- und Hygieneunternehmen zusammen, um eine robuste Consumer Data Platform bereitzustellen, die bereits einen dreifachen Marketing-ROI und eine Steigerung der Datenabdeckung um 30 % erzielt hat. Für ein Fortune-500-Getränkeunternehmen optimiert LatticeIQ das Marketingbudget, indem es risikofreie ökonometrische Modelltests durch sofortiges Copy-on-Write-Datenbank-Branching ermöglicht. Darüber hinaus ermöglicht die Architektur einem führenden Konsumgüterunternehmen eine UI-Abfrage-Latenz von unter 10 ms gepaart mit automatisierter Scale-to-Zero-Kosteneffizienz, um ein intelligentes, agentenbasiertes S&OP-Prognosesystem zu betreiben.

Slalom
LakeSpeak: Einer der Kunden von Slalom im öffentlichen Sektor modernisiert die Notfallreaktion durch den Einsatz KI-gestützter Tools wie LakeSpeak, dem MCP-basierten Brickbuilder-Accelerator von Slalom, um dynamische Lageberichte in Echtzeit zu erstellen. Dies verbessert die Entscheidungsfindung, reduziert den manuellen Berichtsaufwand und bietet einen KI-Assistenten für gezielte Datenabfragen bei Katastrophen. LakeSpeak bietet ein sicheres, standardisiertes Gateway, um Databricks Genie und Lakebase für externe Apps, Agenten und Unternehmensanwender bereitzustellen – ohne Logikduplizierung, Verletzung der Governance oder das Umschreiben von Integrationsmustern. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren.

SoftServe
Lakebase Ingestion Architecture: SoftServe beschleunigt die Einführung von Databricks Lakebase und Zerobus in Unternehmen durch die Bereitstellung einer produktionsreifen Referenzarchitektur, die Echtzeit-Ingestion, operatives Serving und agentenbasierte Workflows auf dem Lakehouse vereint. Dadurch entfallen sekundäre Datenbanken, Kafka-Cluster und Reverse-ETL-Pipelines. Dies reduziert die Komplexität der Infrastruktur und behält gleichzeitig ein einziges Unity Catalog-Governance-Modell für den gesamten Daten- und Anwendungs-Stack bei. Lesen Sie diesen Blog und diesen Social-Media-Post, um mehr zu erfahren.

Solita
Die Installed Base Foundation von Solita umfasst eine Databricks-Referenzarchitektur und ein Referenzdatenmodell, um Geräte-OEMs und anlagenintensiven Betreibern dabei zu helfen, Daten gemischter Flotten unter einer einzigen, kontrollierten Basis zusammenzuführen. Sie basiert auf der Databricks Data Intelligence Platform und kombiniert Maschinentelemetrie und Serviceberichte unter Verwendung von branchenüblichen Anlagenmodellen. Gesteuert durch Unity Catalog und mit Lakebase als operativem Speicher bietet der Accelerator eine klare Echtzeit-Übersicht über die Leistung und Verfügbarkeit der Flotte. Diese praktische Grundlage bietet Energiemanagern eine strukturierte Basis zur Optimierung von Anlagenlasten und zur Verkürzung der Time-to-Value, während sie Teams eine solide Basis für die Bereitstellung digitaler Dienste wie Predictive Maintenance, Live-Ansichten von Anlagen und Serviceplanungstools bietet. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren.

Systech
LakeBuild: Die Daten eines Unternehmens sind vorhanden. Die Teams des Unternehmens können nur nicht darauf zugreifen – nicht schnell genug, nicht in der richtigen Form, nicht ohne ein monatelanges Pipeline-Projekt. LakeBuild ändert das. In vier Wochen nimmt sich Systech einer echten Herausforderung bei der Datenverfügbarkeit an – operatives Reporting, anwendungsbereite Daten, Entscheidungsfindung in Echtzeit – und liefert eine produktionsreife Datengrundlage auf Databricks Lakebase, die das Team des Kunden vom ersten Tag an besitzt und nutzt. Schnell, transaktional, nativ in Databricks. Gesteuert durch Unity Catalog, bereit für Apps, Dashboards oder KI – entwickelt für das Unternehmen des Kunden, nicht als Proof of Concept. Sehen Sie sich diese Demo an und lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren.

T1A
LakeSentry: LakeSentry ist eine Databricks-Kostenoptimierungsplattform, die speziell für FinOps-Teams entwickelt wurde. Sie basiert auf Lakebase und bietet normalisierte Kostentransparenz über alle Workspaces hinweg – aufgeschlüsselt nach Jobs, SQL-Warehouses, Compute-Typen und Principals. Teams erhalten einheitliche Chargeback- und Showback-Funktionen, die fragmentierte Schätzungen durch evidenzbasierte Kostenzuordnung ersetzen. KI-gestützte Anomalieerkennung deckt Kostenspitzen und ausreißende Jobs auf, bevor sie eskalieren, während priorisierte Optimierungsempfehlungen die Einsparmöglichkeiten mit der größten Wirkung aufzeigen. Mit einer 30-Tage-Ausgabenprognose, Budgetverfolgung und Überwachung der Commitment-Nutzung bietet LakeSentry FinOps-Spezialisten die vollständige Financial-Intelligence-Ebene, die sie benötigen, um messbare Databricks-Kostensenkungen zu erzielen, ohne jemals die Produktionsstabilität zu gefährden. Diese Anwendung ist als Drittanbieter-App im Databricks Marketplace verfügbar.

Tata Consultancy Services
ValueOps ist eine KI/ML-Wertanalyseplattform auf Unity Catalog-Ebene, die Unternehmen eine einheitliche Sicht bietet, um KI über die gesamte Databricks-Umgebung hinweg zu verstehen, Fehler zu beheben und zu skalieren. Dabei wird der Wert anhand von sechs Säulen gemessen: Produktivität, Resilienz, Benutzererfahrung, Nachhaltigkeit, Geschäftswachstum und Kosteneffizienz. ValueOps wird über eine Chat-Schnittstelle gesteuert und ist in alle Funktionen integriert. Lakebase wird in ValueOps für die folgenden Funktionen genutzt: Lakebase als Konversations-Persistenzschicht für die Chat-App; Lakebase zur Kontextrekonstruktion; Lakebase als Kurzzeitgedächtnis für kohärentes, kontextbewusstes logisches Denken; Lakebase als Langzeit-Agentengedächtnis zur Unterstützung der sitzungsübergreifenden Nutzung; und Lakebase als Inferenz- und Ergebnisspeicher. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren.

Tech Mahindra
Unified Data Management Framework© (UDMF) – Oracle to Databricks Lakebase Data Quality & Migration Management: UDMF (Unified Data Management Framework) ist das in den USA urheberrechtlich geschützte Framework von Tech Mahindra zur Beschleunigung der Modernisierung von Unternehmensdaten hin zu Databricks Lakebase und dem Lakehouse. Es ist von Grund auf quellunabhängig konzipiert und automatisiert Datenprofilierung, Qualitätsvalidierung, Transformation, CDC-basierte Replikation, Abstimmung, Governance und Migrationsorchestrierung mithilfe wiederverwendbarer, Spark-basierter Komponenten und konfigurierbarer Regeln. In Unity Catalog integriert, ermöglicht UDMF eine sichere, überprüfbare Datenbewegung in kontrollierte Delta- und Lakebase-konforme Ziele. Seine GenAI-gestützten Acceleratoren – darunter Agentic Data Reconciliation, TalkToData und DQGuard für Profilierung, Qualitätsregelgenerierung und Anomalieerkennung – helfen dabei, Migrationsrisiken zu reduzieren, das Vertrauen in Daten zu stärken und skalierbare, KI-bereite Datenplattformen aufzubauen.

Data Testing Automation Framework – FasTEST: FasTEST ist das GenAI-gestützte Datentest- und Abstimmungs-Framework von Tech Mahindra für die Modernisierung von Databricks Lakebase und Lakehouse. Es basiert auf Spark, Scala und Python und automatisiert Metadatenvalidierung, Schemaverifizierung, Tests der referentiellen Integrität, Datenqualitätsprüfungen, Transformationsvalidierung, Anomalieerkennung und plattformübergreifende Abstimmung. Seine GenAI-Funktionen generieren Migrationstestszenarien, Validierungsszenarien, Testregeln und Abfragen in natürlicher Sprache, wodurch das Testen sowohl für Fach- als auch für Entwicklerteams zugänglicher wird. FasTEST reduziert den manuellen Aufwand, beschleunigt Validierungszyklen und verbessert die Rückverfolgbarkeit, Konsistenz und das Vertrauen bei der Bereitstellung kontrollierter, analysebereiter Daten auf Databricks.

Tredence
T-Discovery – Real-Time Feature-Engineering-Accelerator für Lakebase: T-Discovery nutzt agentenbasierte KI, um den schwierigsten Teil von Echtzeit-ML zu lösen: zu wissen, welche Features erstellt werden müssen. Fachexperten beschreiben Geschäftsziele in natürlicher Sprache; die agentenbasierte Hypothesen-Discovery-Engine von Milky Way durchsucht das Lakehouse, generiert Feature-Hypothesen und validiert Kandidaten anhand von gelabelten Ergebnissen – was wochenlanges manuelles Suchen in Notebooks überflüssig macht. Das Ergebnis sind produktionsreife Features mit Unity Catalog-Metadaten und Primär-/Fremdschlüsseldefinitionen, die für die Ausführung im Spark Real-Time Mode und die Bereitstellung über den Lakebase Online Feature Store bereit sind. T-Discovery entdeckt, erstellt das SQL und validiert. Die Databricks-Plattform kümmert sich um alles andere.

Tredences Decision Intelligence mit Agenten: Tredences ATOM.AI Decision Intelligence-Lösung gleicht strukturierte und unstrukturierte Unternehmensdaten auf der Databricks-Plattform ab, um die Zeit bis zur Erkenntnisgewinnung zu verkürzen. Die Architektur reduziert die langsame, manuelle Datenzusammenführung durch den Einsatz autonomer KI-Agenten, die von einem zentralen Master-Orchestration-Agenten gesteuert werden. Die Lösung integriert Lakebase gezielt als zentralisierte Prompt-Datenbank innerhalb des RAG- (Retrieval-Augmented Generation) und Dokumentenerstellungsworkflows. Sie dient dazu, die verteilte Erstellung von Dokumentenabschnitten, Vektorsuchen und Formatierungen zu unterstützen. Letztendlich liefert die End-to-End-Lösung umsetzbare, branchenübergreifende Erkenntnisse, verkürzt die Datenverarbeitungszeit um mehr als 60 % und führt zu massiven Kosteneinsparungen für Unternehmen.

V4C.ai
Lakebase-Monitoring-Dashboard:Der Lakebase Monitoring Accelerator bietet Databricks-Teams vollständige operative Transparenz in ihrer Lakebase-Postgres-Umgebung. Da Datenbank-Branching, Kostenmanagement und Compliance-Audits für Plattform-Teams immer wichtiger werden, ist die Verwaltung aller drei Bereiche ohne eine einheitliche Ansicht eine ständige Herausforderung. Dieser Accelerator löst dies direkt, indem er die Lakebase-REST-API mit Databricks-Systemtabellen in einer einzigen Monitoring-Lösung kombiniert, die vollständig innerhalb von Databricks entwickelt wurde. Eine automatisierte Python-Pipeline erstellt nach einem Zeitplan Snapshots des Live-Branch- und Endpunkt-Status in einer Delta-Tabelle, die über speziell entwickelte SQL-Views mit Abrechnungs-, Audit- und Compute-Daten zusammengeführt werden. Ein natives Databricks-SQL-Dashboard bietet drei gezielte Bereiche: „Branch Health“ für Echtzeit-Sichtbarkeit von Branch-Lebenszyklus, Speicher und Aktivität über alle Umgebungen hinweg; „Lakebase Cost and Compute“ zur Verfolgung des DBU-Verbrauchs, der geschätzten Ausgaben, der Compute-Konfiguration und der API-Aktivitätstrends; und „Audit and Governance“ zur Aufdeckung von Lakebase-Vorgängen mit hohem Risiko, compliance-relevanten Ereignissen und einem vollständigen 30-Tage-Audit-Log mit Sichtbarkeit auf Akteursebene. Der Accelerator wird in Form von strukturierten Notebooks bereitgestellt, die Bereitstellung, Tabellenerstellung, Branch-Einrichtung, View-Erstellung und Dashboard-Deployment abdecken. Er läuft vollständig innerhalb von Databricks ohne externe Abhängigkeiten und ist so konzipiert, dass er mit der zunehmenden Nutzung von Lakebase im Unternehmen skaliert.

V4C.ais LakeForge – Accelerator für Lakebase-Einrichtung und -Verbindung:LakeForge bietet ein Scaffolding-Setup zur Erstellung von Databricks-Lakebase-Infrastrukturen über GitHub Actions und Asset Bundles. Der Workflow übernimmt einen Projektnamen und eine Branch-Liste, generiert die erforderlichen Lakebase-YAML-Ressourcen, validiert diese und stellt die Topologie konsistent bereit oder baut sie ab. Dies erübrigt manuellen Einrichtungsaufwand und sorgt dafür, dass die Infrastruktur über verschiedene Umgebungen hinweg reproduzierbar bleibt. Neben dem Scaffold hilft die LakeForge-Python-Bibliothek Anwendungen dabei, sich sicher mit Lakebase zu verbinden. Sie bietet synchrone und asynchrone psycopg-Verbindungspools und fordert beim Verbindungsaufbau kurzlebige Databricks-Datenbank-Anmeldedaten an, wodurch gespeicherte Passwörter vermieden werden. Zusammen lösen das Scaffold und die Bibliothek die Herausforderungen in den Bereichen Bereitstellung, Wiederholbarkeit und sichere Konnektivität.

V4C.ais LakeMover Migration Accelerator:Unternehmen, die von lokalen SQL Server- und Azure SQL-Datenbankumgebungen auf moderne, cloudnative Plattformen migrieren, stehen häufig vor Herausforderungen wie Schema-Konvertierung, Abhängigkeitsanalyse, Datenvalidierung, Datenabgleich (Reconciliation) und Migrations-Governance. LakeMover ist ein Migrations-Accelerator der Enterprise-Klasse, der entwickelt wurde, um die End-to-End-Migration von SQL Server- und Azure SQL-Workloads zu Databricks Lakebase zu automatisieren, einer vollständig verwalteten, PostgreSQL-kompatiblen Datenbank auf der Databricks-Plattform. Der Accelerator führt automatisierte Bewertungen, Metadatenextraktion, Abhängigkeitsanalysen, Schema- und Datenmigrationen, Validierungen, Audit-Protokollierung, Datenabgleiche, Berichterstellung und die Konvertierung gespeicherter Prozeduren durch. Durch die Bereitstellung eines standardisierten, wiederholbaren und metadatengesteuerten Migrations-Frameworks reduziert LakeMover den Migrationsaufwand, minimiert Risiken, beschleunigt Modernisierungsinitiativen und verbessert die Transparenz der Migration, während gleichzeitig Datenqualitäts- und Governance-Standards eingehalten werden.

Wavicle Data Solutions
EZConvertDB von Wavicle, ein Transaction Modernization Center, modernisiert die veralteten Analysesysteme von Kunden für Analysen und KI in Fast-Echtzeit. Belastet durch den Aufwand separater transaktionaler und analytischer Datenspeicher, getrennter Governance-Ebenen und der Verwaltung von ETL-Pipelines sind Kunden nicht in der Lage, Wert aus ihren Daten für die Entscheidungsfindung in Echtzeit zu ziehen. Der Wavicle-Accelerator bietet Infrastructure-as-Code-Bereitstellung über YAML, ein von Alembic unterstütztes Tabellen-Lebenszyklusmanagement, eine LLM-gestützte, metadatenbasierte Sync-Engine für die Eins-zu-eins-Synchronisation von Delta- zu Lakebase-Tabellen sowie ein Preis-Leistungs-Überwachungs-Framework zur Analyse von Verbrauchsmustern vor der Stilllegung duplizierter Daten. Kunden, die nun über eine einzige, einheitliche Plattform innerhalb von Databricks verfügen, können personalisierte Empfehlungen und Kundensegmentierungen durchführen, um Echtzeit-Marketingangebote zu erstellen, ihre Kunden zu binden und zusätzliche Umsätze zu generieren. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren.

Xebia
Xebia AXIS:Jede moderne Datenplattform setzt voraus, dass ein technisches Team zwischen dem Geschäftsbereich und seinen Daten steht – um die Pipelines und Anwendungsfälle zu erstellen, die das Geschäft dann nutzt. Das ist langsam, manuell und der Wert hängt davon ab, dass Lücken von Hand geschlossen werden. Xebia AXIS ändert das. Bereitgestellt als eine einzige Databricks App und speziell für den Betrieb durch Agenten konzipiert – nicht nachträglich dafür angepasst –, versetzt AXIS die Fachabteilungen in die Lage, zertifizierte Datenprodukte zu entdecken, die Agenten-Ontologie zu erkunden und das zu erstellen, was sie benötigen. Databricks Lakebase ist das operative Rückgrat: Jede Sitzung, jede Anfrage, jeder Vertrag, jede Genehmigung und jeder Agentenlauf befindet sich in einer verwalteten Postgres-Datenbank direkt neben dem Lakehouse, sodass die App schnell, transaktional und vollständig kontrolliert bleibt. Arbeit, die früher Monate dauerte, nimmt heute nur noch einen Bruchteil der Zeit in Anspruch – wobei Ingenieure die Aufsicht führen, anstatt jeden Schritt selbst auszuführen.

Zeb
zeb Agentic Lakebase ist ein produktisiertes, agentennatives Pattern, das die Positionierung von Databricks als „Datenbank für Agenten“ operationalisiert. Ein KI-Agent erhält eine abgegrenzte Lakebase-Umgebung als persistenten Speicher und transaktionale Laufzeitumgebung, ausgestattet mit Tools zum Abfragen, Ausführen, Weiterentwickeln von Schemata und Erfassen von Daten. Es läuft in zwei Modi. Greenfield: Der Agent nimmt einen Business-Prompt entgegen, stellt Lakebase bereit, entwirft das Datenmodell, generiert Anwendungscode und stellt automatisch eine Live-Databricks App bereit. Brownfield: Der Agent erfasst einen bestehenden Prototyp von Lovable, Bolt, v0, oder Cursor, leitet das Modell ab und migriert es in die Produktion. Wo andere Agenten nur schreibgeschützten Kontext bieten, übergibt zeb die volle transaktionale Verantwortung. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren.

Zebs Building Data Products using Databricks Apps and Lakebase ist ein Brickbuilder-Accelerator, der kontrollierte Lakehouse-Daten in Live- und interaktive Datenprodukte verwandelt, ohne Databricks zu verlassen. Teams definieren ein Produkt aus Unity Catalog-Assets; zeb stellt einen Lakebase-Serving-Layer für Lese- und Schreibzugriffe mit geringer Latenz bereit, generiert ein FastAPI-Backend und ein React-Frontend und stellt es als Databricks App bereit. Das Ergebnis ist eine Self-Service-Anwendung, ein Dashboard, ein operatives Tool oder eine Reverse-ETL-Oberfläche, die durchgängig von Unity Catalog verwaltet wird. Jedes Produkt läuft in einem isolierten Lakebase-Schema mit Service-Principal-Authentifizierung, sodass Daten die Workspace-Grenze nie verlassen.

Funktionsspezifische Lösungen

Finanzen

Diggibyte
SimuLake – Enterprise Simulation Hub auf Databricks: SimuLake ist eine intelligente Simulations- und Szenarioplanungsplattform auf Databricks, die es Unternehmen ermöglicht, zukünftige Geschäftsergebnisse auf der Grundlage historischer und operativer Daten zu modellieren. Benutzer können mehrere Was-wäre-wenn-Szenarien erstellen, vergleichen und bewerten, indem sie wichtige Geschäftsparameter wie Lieferkettenkosten, Nachfrageschwankungen, Preise, Lagerbestände, Logistikkosten oder Ressourcenauslastung anpassen. Fortschrittliche Prognosemodelle generieren prognostizierte Kosten- und Leistungsauswirkungen für jedes Szenario und helfen Entscheidungsträgern, vor der Umsetzung optimale Strategien zu identifizieren. Databricks Lakebase dient als transaktionales Rückgrat für die Verwaltung von Simulations-Workflows, die Speicherung von Annahmen, die Verfolgung von Szenarioversionen, die Verwaltung von Genehmigungen und die Aufbewahrung des Simulationsverlaufs. Dadurch entsteht eine kontrollierte und prüfbare Decision-Intelligence-Plattform, die in den Bereichen Lieferkette, Fertigung, Finanzen, Beschaffung und anderen planungsintensiven Bereichen eingesetzt werden kann. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren.

KPI Partners
KPI Partners' ProcurementIQ basiert KI-gestützte Beschaffungs-Intelligence auf Live-Unternehmensvertrags- und Ausgabendaten, unterstützt durch Databricks Agent Bricks, Lakebase und Genie. Dies ermöglicht latenzarme Multi-Agenten-Beschaffungs-Workflows in großem Maßstab für Vertrags-Intelligence, Ausgabenoptimierung und Working-Capital-Management. Eine Hierarchie von spezialisierten Agenten – die Vertrags-Intelligence extrahieren, Ausgabenschwellenwerte überwachen, Möglichkeiten für vorzeitige Zahlungen aufzeigen und Compliance-Abweichungen melden – arbeitet kontinuierlich auf einer einheitlichen Delta Lake-Basis, koordiniert von einem Supervisor-Agenten, der Signale in kaufbereite Empfehlungen leitet. Das Ergebnis ist ein Wandel von reaktivem Reporting zu kontinuierlicher, agentenbasierter Beschaffungs-Intelligence, wodurch sich die Spanne zwischen einem Dashboard-Signal und einer geschäftlichen Entscheidung von Tagen auf Minuten verkürzt. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren.

LTM
Touchless AP:Touchless AP ist ein intelligenter Automatisierungsagent, der einen nahtlosen 3-Wege-Abgleich zwischen Bestellungen, Wareneingangsscheinen und Lieferantenrechnungen ohne manuellen Aufwand bei der Zahlungsabwicklung ermöglicht. Herkömmliche AP-Prozesse sind manuell, langsam und fehleranfällig, was zu Zahlungsverzögerungen, Compliance-Risiken und steigenden Kosten führt. Touchless AP erfasst und extrahiert Rechnungsdaten automatisch, gleicht sie in Echtzeit ab, wendet intelligente Toleranzprüfungen an und markiert nur echte Ausnahmen für die menschliche Überprüfung, was den Prozess schneller, intelligenter und müheloser macht. Unterstützt von Databricks wird es auf Databricks Apps gehostet, mit Lakebase für die Stammdaten-Speicherung, Abgleichergebnisse, Agenten-Outputs und Logs, Lakehouse für die Speicherung von Rechnungsdateien, Unity AI Gateway für LLMs und Guardrails, LLM-as-Judge für die Evaluierung und Unity Catalog für Governance und Sicherheit auf Enterprise-Niveau.

Polestar Analytics
CapitalPulse ist eine KI-gestützte Plattform für Working-Capital-Intelligence, die als Echtzeit-Leitstand für CFOs in Unternehmen konzipiert ist. Sie beseitigt die herkömmliche Verzögerung zwischen dem Erkennen eines Cashflow-Problems und dessen Behebung durch eine geschlossene Behebungspipeline: Erkennen, Diagnostizieren, Evaluieren, Simulieren und Ausführen. Die Plattform überwacht kontinuierlich Finanzdaten, um Liquiditätsanomalien zu erkennen, diagnostiziert automatisch die Ursachen und generiert KI-gestützte Korrekturmaßnahmen, einschließlich aktiver Warnungen davor, was man nicht tun sollte. Entscheidend ist, dass Benutzer diese Strategien anhand von Finanzmodellen des Unternehmens simulieren können, um Ergebnisse vor der Ausführung sicher zu validieren, was Unternehmen letztendlich dabei hilft, Millionen von Dollar an gebundenem Kapital freizusetzen. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren.

Wipro
Wipro Resilience Modelling Suite for Planning ist eine integrierte Business-Planning-Lösung für drei Parteien, die gemeinsam von Wipro, Databricks und BOARD bereitgestellt wird. Sie kombiniert das Lakehouse von Databricks und Genie mit den Enterprise-Planning-Funktionen von BOARD sowie der Branchen- und Transformationskompetenz von Wipro. Sie ermöglicht es CFOs und FP&A-Teams, mithilfe natürlicher Sprache Zolleffekte, Margenrisiken und Multi-Szenario-Ergebnisse über Planversionen hinweg zu bewerten, mit transparenten Erklärungen der wichtigsten finanziellen Treiber. Aufbauend auf kontrollierten, vertrauenswürdigen Lakehouse-Daten, die in EPM-Systeme integriert sind, gewährleistet die Wipro Resilience Modelling Suite for Planning Auditierbarkeit und SOX-Konformität. Durch den Ersatz statischer Dashboards durch szenariobewusste, erklärbare KI beschleunigt sie fundierte, auf Volatilität vorbereitete Planungsentscheidungen im gesamten Unternehmen. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren.

Marketing

Delaware
Omnichannel Hub auf Databricks – Echtzeit-Kundenaktivierung in großem Maßstab:Delaware ermöglicht es Marketingteams, konsistente Echtzeit-Kundenerlebnisse bereitzustellen, indem Interaktionen, Daten und Aktivierung auf dem Databricks Lakehouse vereinheitlicht werden. Im Kern fungiert Lakebase als persistentes System of Record, das alle Kundeninteraktionen über verschiedene Kanäle hinweg erfasst. In Kombination mit dem Lakehouse ermöglicht dies eine Datenverarbeitung und -aktivierung in Echtzeit, wodurch Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse wie Segmentierung, Personalisierung und Next-Best-Actions umgewandelt werden. Unity Catalog sorgt für kontrollierten, sicheren Zugriff über Teams hinweg, während Genie Marketern eine Schnittstelle in natürlicher Sprache bietet, um Daten zu untersuchen und Kampagnen ohne technische Abhängigkeiten zu starten. Dieses Fundament reduziert Fragmentierung, beschleunigt die Time-to-Value und ermöglicht eine schrittweise Modernisierung von Altsystemen, was zu messbaren Verbesserungen bei Engagement, Konversion und Kampagneneffizienz führt.

LatentView Analytics
CatalogMate ist die agentenbasierte Content-Intelligence-Engine von LatentView, die entwickelt wurde, um Produktinhalte zu skalieren und das Wachstum im Einzelhandel zu beschleunigen. Da KI-gestützte Discovery-Gateways die Art und Weise neu definieren, wie Verbraucher suchen, vergleichen und kaufen, entschlüsselt CatalogMate multimodale Produktblätter in leistungsstarke, markenkonforme PDP-Texte und beseitigt so manuelle Engpässe. Im Kern dient Databricks Lakebase als latenzarme operative Datenschicht – ein Postgres-nativer Transaktionsspeicher, der jede Generierung auf Live-Daten sowie strukturierten Produkt- und Markenattributen basiert, sodass Texte immer auf dem aktuellen Katalog und nicht auf veralteten Exporten aufbauen. Da Lakebase diese operativen Daten direkt auf der Databricks-Plattform vereinheitlicht, CatalogMate Inhalte kontinuierlich aktualisiert, sich der saisonalen Nachfrage anpasst und Echtzeit-Kundenfeedback integriert, um Produkte auffindbar zu halten, während aktualisierte Inhalte und Engagement-Signale in Echtzeit in dieselbe Single Source of Truth zurückgeschrieben werden. Eine integrierte Human-in-the-Loop-Ebene sorgt dafür, dass Texter die Kontrolle behalten, indem sie jeden Output überprüfen und freigeben, bevor er live geht. Sie stellt eine Verbindung zu den in Lakebase hinterlegten Marken-Guardrails her und setzt die Marken- und Rechtskonformität in der gesamten Pipeline durch. Optimiert für SEO, GEO und AEO ist CatalogMate darauf ausgelegt, die Sichtbarkeit über KI-gestützte Discovery-Kanäle hinweg zu maximieren. Unterstützt von Databricks – vom 90-tägigen Proof-of-Value bis hin zur globalen Skalierung. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren.

MathCo
Lakebase Accelerator für Always-on Marketing Mix Modeling (MMM): Die Lücke zu Echtzeit-MMM zu schließen, erfordert mehr als nur bessere Modelle. Es bedarf einer speziell dafür entwickelten Infrastruktur. Unternehmen stehen vor drei kritischen Lücken: kein persistenter Daten- und Kontext-Layer, kein latenzarmer Zugriff für die Entscheidungsfindung und keine wiederverwendbaren Datenprodukte in großem Maßstab. Der Lakebase Accelerator, der die Lösung von MathCo – Always-On MMM – antreibt, adressiert jede dieser Lücken direkt. Ein Unified Data & Context Fabric, das auf Lakebase, Delta und Unity Catalog aufbaut, schafft ein kontrolliertes, wiederverwendbares Fundament. HTAP-gestützte Tabellen ermöglichen Abfragen und Simulationen in Echtzeit. Der Application & Consumption Layer liefert Live-Dashboards und eingebettete Decision Intelligence, während der Decision Intelligence & Agent Layer die Szenarioplanung und Budgetoptimierung automatisiert, was zu einer Steigerung der Nutzung um 90 % durch Echtzeit-Apps auf Basis von Lakebase führt. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren.

Sales

KPI Partners
Der Agentic Proposal Generator von KPI Partners, der auf Databricks Agent Bricks und Lakebase aufbaut, transformiert den Vertrieb in Unternehmen, indem er hyperpersonalisierte Angebote in Minuten statt in Tagen erstellt. Unterstützt durch eine Multi-Agenten-Architektur – bestehend aus Knowledge Assistant-, Information Extraction-, RFP Analyzer-, Supervisor- und Compliance Guardrail-Agenten – basiert die Lösung KI auf Live-Unternehmensdaten, die mit geringer Latenz über Lakebase bereitgestellt werden. Kunden-CRM-Datensätze, Produktkataloge, CPQ-Pricing-Intelligence und historische Gewinndaten werden über MCP direkt in den Agentenkontext geladen, was Angebote ermöglicht, die präzise auf Buyer Personas und geschäftliche Rahmenbedingungen zugeschnitten sind. Das Ergebnis: ein 10-mal schnellerer Angebotszyklus, höhere Gewinnraten und die Erfassung von institutionellem Wissen – alles auf Databricks. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren.

SunnyData
SunnyCoach ist eine KI-Coaching-Plattform, die interaktive, sprachbasierte Rollenspiele ermöglicht, damit Vertriebs- und Kundenteams wichtige Gespräche üben können, bevor sie im echten Leben stattfinden. Die Lösung nutzt Lakebase als operatives System of Record; jeder Gesprächsschritt schreibt den Sitzungsstatus, die Bewertungen und den Fortschritt direkt in Lakebase für Lesevorgänge mit geringer Latenz und fortsetzbare Sitzungen, während dieselben Daten für Analysen in Medallion-Tabellen fließen. Ein Databricks-Serving-Endpunkt bewertet jede Sitzung in Echtzeit anhand eines Kriterienkatalogs. Teams, die SunnyCoach nutzen, verzeichnen zweistellige Verbesserungen bei der Deal-Konvertierung und eine schnellere Einarbeitung neuer Mitarbeiter – das Ergebnis einer auf Lakebase basierenden Echtzeit-KI-Anwendung in der Produktionsumgebung.

Syren Cloud
Syren Sales Journey AI ist ein Databricks-natives Produkt für die Außendienstplanung, das auf Lakebase als operativem Kern basiert und alle drei Lakebase-Muster abdeckt: 1/ Anwendungsentwicklung: Eine Flask-App für vier Benutzer-Personas schreibt in Lakebase Postgres für eine operative UX von unter 100 ms. 2/ Reverse-ETL: Lakebase Sync repliziert jeden Schreibvorgang in wenigen Minuten zurück in Delta Gold, wodurch CDC-Pipelines überflüssig werden. 3/ Agentische KI mit Serving mit geringer Latenz: Agent-Bricks-Agenten fragen Lakebase in weniger als 50 ms nach dem Live-Händlerstatus (Überfälligkeit, Kredit, Besuchsverlauf) ab, um Kreditentscheidungen und Programmenpfehlungen im Außendienst fundiert zu unterstützen. Lakebase-Branching ermöglicht Zero-Copy-Was-wäre-wenn-Simulationen für Regionalleiter. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren.

Lieferkette

Aimpoint Digital
Die Anwendung Supply Chain Intelligence (ASCI) von Aimpoint Digital hilft Unternehmen, die Volatilität der Lieferkette in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln. Unterstützt durch fortschrittliche Optimierung, Databricks Lakebase und Genie analysiert ASCI Millionen potenzieller Strategien, um das effektivste Gleichgewicht zwischen Kosten, Resilienz und operativer Leistung zu ermitteln. Von Zöllen und Kapazitätsengpässen bis hin zu Nachfrageschwankungen und komplexen mehrstufigen Netzwerken – ASCI versetzt Entscheidungsträger in die Lage, Szenarien schnell zu bewerten und souverän zu handeln. Das Ergebnis ist eine reaktionsschnellere, widerstandsfähigere Lieferkette und eine bessere Abstimmung strategischer Entscheidungen auf Service-, Risiko- und Finanzergebnisse.

Datapao
Die Real-Time Supply Chain Intelligence-Plattform von Datapao führt Lieferungen, Produktion, Lagerbestände und Risiken in einer einzigen Live-Ansicht auf Databricks zusammen. Bei Störungen werden betroffene Lieferungen sofort markiert, automatisch umgeleitet und die Auswirkungen in Sekundenschnelle bis in die Werkshalle zurückverfolgt – was eine tagelange Suche in unzusammenhängenden Systemen in eine sofortige, fundierte Entscheidung verwandelt. Auf Lakebase aufgebaut, teilen sich der operative Live-Zustand und die analytische Ebene eine gemeinsame Basis, sodass die Plattform vom ersten Tag an KI-bereit ist und nicht erst nach monatelanger Integration. Sie funktioniert über alle Transportwege hinweg – See, Luft, Schiene, Straße – und führt Was-wäre-wenn-Simulationen durch, damit Teams Entscheidungen vor der Umsetzung testen können. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren.

Manuka
Manuka TwinOS: TwinOS von Manuka ist ein Databricks-nativer digitaler Zwilling für den Einzelhandel und die Konsumgüterindustrie (CPG), der auf Lakebase basiert und operative Daten, analytische Intelligenz und KI-gestützte Maßnahmen auf einer Plattform vereint. Es erstellt ein Live-Modell von Filialen, Lieferanten, Lagerbeständen, Werbeaktionen, Vertriebs- und Fulfillment-Flüssen und verbindet dieses Modell mit Lakehouse-Analysen und dialogbasierten Entscheidungshilfen. Mit Lakebase als operativem Rückgrat mit geringer Latenz ermöglicht TwinOS Echtzeit-Überwachung, Szenariosimulation und agentische Workflows für Lieferketten-, Merchandising- und Vertriebsteams. Das Ergebnis ist ein governedes, produktionsbereites Entscheidungs-Betriebssystem, das Einzelhändlern und CPG-Marken hilft, schneller von der Erkenntnis zur Tat zu schreiten. Überwachen. Vorhersagen. Entscheiden. Handeln. Sehen Sie sich diese Demo an und lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren.

Human Resources

Bitwise
Die AI-Native Talent Intelligence Solution von Bitwise, die auf Databricks Lakebase und der Databricks Data Intelligence Platform basiert, verwandelt Personalprozesse von einer fragmentierten Datenerfassung in eine intelligente, KI-gestützte Entscheidungsplattform. Anstatt bestehende HCM-Systeme zu ersetzen, ergänzt sie diese, indem sie als System of Work fungiert, während Databricks zum System of Intelligence wird. Lakebase verwaltet Echtzeit-Personaltransaktionen über Mitarbeiterprofile, Fähigkeiten, Zertifizierungen, Lernen, Projektbesetzung, Leistung und Personalplanung hinweg und synchronisiert operative Daten über Lakeflow kontinuierlich mit dem Databricks Lakehouse. Unterstützt durch einen einheitlichen Workforce Knowledge Graph und Agent-Bricks-Agenten ermöglicht die Lösung semantische Talentsuche, intelligente Personalbesetzung, prädiktive Fluktuationanalysen und personalisierte Lernempfehlungen. Unternehmen können Besetzungszyklen von Tagen auf Minuten verkürzen, die abrechenbare Auslastung verbessern, Umsatzrisiken aufgrund von Qualifikationslücken proaktiv identifizieren, komplexe ETL-Pipelines eliminieren, mehrere Personalanwendungen konsolidieren und Führungskräfte mit Echtzeit-Personalanalysen für schnellere, datengestützte Entscheidungen ausstatten.

Kundenservice

Celebal Technologies
AICXM von Celebal Technologies verwandelt Contact-Center-Gespräche in Echtzeit in governed Business Intelligence auf der Databricks Data Intelligence Platform. Durch die Erfassung von 100 % der Kundeninteraktionen über den gesamten Anruflebenszyklus hinweg liefert es messbare Ergebnisse, darunter eine Verbesserung der Kundenzufriedenheit (CSAT) um 20 %, eine Erstlösungsquote (FCR) von 82 %, eine Steigerung der Agentenproduktivität um 35 % und keinerlei Datenverlust bei jeder Interaktion. Im Kern dient Databricks Lakebase als dauerhaftes System of Record für AICXM. Jeder abgeschlossene Anruf wird direkt in Lakebase geschrieben, wo Delta Live Tables die Daten mit Absicht (Intent), Stimmung (Sentiment), Compliance und operativen Signalen anreichern – alles verwaltet über Unity Catalog, mit einer Point-in-Time-Wiederherstellung von bis zu 30 Tagen. Erfahren Sie in diesem Blogbeitrag, wie AICXM den Contact-Center-Betrieb mit einer governed, unternehmensweiten Basis modernisiert.

Betrieb / Projektmanagement

Exponentia.ai
PMOXponent – KI-gestützte Projektsteuerung & Governance-Intelligence: PMOXponent ist ein Beschleuniger für den Projektbetrieb auf der Databricks-Plattform, der Projekt-, Ressourcen-, Kompetenz- und Governance-Daten aus mehreren Unternehmenssystemen in einem einzigen, vertrauenswürdigen Lakehouse zusammenführt. Durch die Nutzung von Lakebase für operative Echtzeitdaten, Unity Catalog für sicheren und governed Zugriff sowie Databricks Apps und Genie für eine intuitive Benutzererfahrung ermöglicht PMOXponent Führungskräften und Bereitstellungsteams, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen und sofort Einblicke in Auslastung, Bereitstellungsleistung und den allgemeinen Projektstatus zu erhalten. Die Plattform geht über reine Analysen hinaus, indem sie automatisierte Aktionen wie die Berichterstellung, proaktive E-Mail-Kommunikation und die nahtlose Integration in Kollaborations-Tools ermöglicht. PMOXponent versetzt Professional-Services-Organisationen in die Lage, die Ressourcenauslastung zu verbessern, die Entscheidungsfindung zu stärken und eine proaktive Projekt-Governance in großem Maßstab durch Self-Service-Intelligence durchzusetzen. Sehen Sie sich diese Demo an, um mehr zu erfahren.

Call to Action

Daten- und KI-Ergebnisse mit Partnerlösungen beschleunigen

Zusammenfassend bieten diese von Partnern entwickelten Lösungen den idealen Startpunkt, um auf Databricks Lakebase als operativem Rückgrat für moderne Unternehmens-Workloads aufzubauen. Indem sie Best Practices für Lakebase in domänenspezifische Schemata, automatisierte Migrationskontrollen und zustandsbehaftete Multi-Agenten-Frameworks verpacken, beseitigen unsere Partner die traditionelle Komplexität der digitalen Transformation. Egal, ob Sie Altsystem-Datenbanken modernisieren, autonome SRE-Guardians bereitstellen oder Echtzeit-Engines zur Kundenpersonalisierung aufbauen – Sie müssen nicht bei Null anfangen. Sind Sie bereit, Datensilos aufzulösen und Ihr Innovationstempo drastisch zu erhöhen? Entdecken Sie diese Beschleuniger, indem Sie sich an Ihren Kundenbetreuer (Account Executive) oder diese Partner wenden, um Ihr maßgeschneidertes Lakebase-Pilotprojekt zu entwerfen.

Erste Schritte mit Brickbuilder-Lösungen und -Beschleunigern

Entdecken Sie unser gesamtes Angebot an Partnerlösungen und -beschleunigern auf der Databricks-Brickbuilder-Seite, einschließlich auf KI, ML und Data Engineering ausgerichteter Beschleuniger sowie branchenspezifischer Lösungen.

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