Vertikaler Vorteil: Branchen transformieren mit Lakebase und Agentic AI

Im ersten Blog dieser Reihe haben wir uns angesehen, wie Lakebase Postgres das Fundament von Unternehmensanwendungen neu definiert – indem es die jahrzehntealte Kluft zwischen operativen und analytischen Systemen auf einer einzigen, einheitlich gesteuerten Plattform überwindet. Durch die Bereitstellung einer serverlosen, transaktionalen Postgres-Datenbank direkt auf der Data and AI Platform eliminiert Lakebase die Pipelines und die doppelte Governance, die früher zwischen einer Transaktion und einer Entscheidung lagen. Wir haben die branchenübergreifenden und funktionsspezifischen Accelerators vorgestellt, die unsere Partner auf diesem Fundament aufgebaut haben – wiederverwendbare Muster für Agent-Memory, Datenbankmodernisierung und Echtzeit-Operationen, die unabhängig von Ihrer Branche anwendbar sind. Die Marktreaktion war eindeutig: Seit der Einführung ist die Akzeptanz von Lakebase mehr als doppelt so schnell gewachsen wie die unseres Data-Warehousing-Produkts, und Tausende von Unternehmen führen mittlerweile Produktions-Workloads darauf aus.

Doch grundlegende Funktionen werden erst dann zum Wettbewerbsvorteil, wenn sie den spezifischen Realitäten einer Branche gerecht werden – der regulatorischen Änderung, auf die eine Bank reagieren und deren Umsetzung sie nachweisen muss, dem Schadensfall, den ein Versicherer in Minuten statt Tagen regulieren muss, der Vorabgenehmigung, auf die ein Patient bei einem Leistungserbringer nicht warten kann, oder dem leeren Regal, das ein Einzelhändler bemerken muss, bevor der Kunde das Geschäft verlässt. Hier kommen unsere Beratungs- und SI-Partner ins Spiel, die die Plattform in konkrete Ergebnisse verwandeln. In diesem zweiten Blog stellen wir die branchenspezifischen Lösungen vor, die Databricks-Partner auf Lakebase entwickelt haben – von Finanzdienstleistungen über Fertigung und Energie, Einzelhandel, CPG sowie Reise- und Gastgewerbe bis hin zu Gesundheitswesen und Life Sciences, Kommunikation und Medien sowie dem öffentlichen Sektor. Jede dieser Lösungen kombiniert tiefes Branchen-Know-how mit der operativen Geschwindigkeit, der einheitlichen Governance und der Agent-Readiness von Databricks Lakebase, und jede ist bereits heute einsatzbereit für die Produktion.

Dieser Blog stellt innovative Partnerlösungen vor, die auf Databricks Lakebase in den folgenden Kategorien entwickelt wurden: 

• Finanzdienstleistungen
• Fertigung und Energie
• Einzelhandel, CPG, Reise & Gastgewerbe
• Gesundheitswesen und Life Sciences
• Kommunikation, Medien, Unterhaltung und Gaming
• Öffentlicher Sektor 

Finanzdienstleistungen  

Advancing Analytics 
Der Regulation Change Agent von Advancing Analytics hilft Finanzdienstleistern, auf regulatorische Änderungen zu reagieren und diese nachzuweisen – unter Verwendung von Databricks Lakebase. Compliance-Teams sehen sich mit einem steigenden Volumen seitens der FCA, PRA und EU-Behörden konfrontiert, aber der schwierige Teil besteht nicht nur darin, die Regeln zu lesen. Es geht darum nachzuweisen, was sich geändert hat, wann dies erkannt wurde und wie das Unternehmen reagiert hat. Spezialisierte Agents überwachen, interpretieren und prüfen jede Änderung auf Lücken, während Lakebase als System of Record für Ereignisse, Analysen, Entwürfe und Entscheidungen fungiert. Unity Catalog steuert den Lakehouse-Kontext, den die Agents lesen. Das Ergebnis sind schnellere Reaktionen, weniger manueller Aufwand und ein lückenloser Audit-Trail für Regulierungsbehörden. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren. 

Bitwise
Die AI-Native Claims Operations Platform von Bitwise, die auf Databricks Lakebase und der Databricks Data Intelligence Platform basiert, transformiert die Schadensbearbeitung von fragmentierten, manuellen Workflows in eine intelligente, AI-gestützte operative Plattform. Anstatt Kernversicherungssysteme wie Guidewire oder Duck Creek zu ersetzen, ergänzt sie diese, indem sie als System of Work dient, während Databricks zum System of Intelligence wird. Lakebase bietet einen leistungsstarken, kollaborativen Arbeitsbereich für Schadensaufnahme, Untersuchungen, Dokumentenmanagement, Koordination von Dienstleistern und Aktivitäten von Schadensregulierern, mit kontinuierlicher Synchronisierung in das Databricks Lakehouse über Lakeflow. Unterstützt durch einen Claims Knowledge Graph und Mosaic AI-Agents bietet die Plattform Echtzeit-Betrugserkennung, Vorhersage des Schadensausmaßes, Empfehlungen für Rückstellungen, Dokumenten-Intelligence und Copilots für Schadensregulierer. Versicherer können die Schadensregulierung von Tagen auf Minuten verkürzen, Schadenverluste und Loss Adjustment Expenses (LAE) reduzieren, komplexe ETL- und CDC-Pipelines eliminieren, die Produktivität der Regulierer steigern, Abwicklungszyklen beschleunigen und letztendlich die Schadenquote, die Combined Ratio und die Kundenzufriedenheit optimieren.

Capgemini
KYC + pKYC Branchen-Accelerator: Der KYC + pKYC-Accelerator von Capgemini ist eine domänenspezifische, Agent-basierte Lösung, die zur Transformation von KYC- und pKYC-Prozessen entwickelt wurde. Durch die Nutzung von tiefem Fachwissen und datengesteuerter Automatisierung in Kombination mit Conversational AI optimiert der Accelerator das Onboarding von Kunden, die kontinuierliche Überwachung und die regelmäßige Rezertifizierung. Er etabliert eine einheitliche KYC-Datenbasis auf einer Lakehouse-Architektur, die richtlinien- und regulierungskonforme logische Schlussfolgerungen einbezieht. Diese Lösung nutzt Lakebase, um einige der Schlüsselprozesse im Berichtswesen zu ermöglichen, und reduziert insgesamt den manuellen Aufwand erheblich, beschleunigt die Onboarding-Zeiten, verbessert die Erklärbarkeit und Auditierbarkeit und bietet ein skalierbares, zukunftsfähiges Framework für intelligente KYC- und pKYC-Prozesse.

Datapao
Der Datapao Hyper-Personalization Accelerator kombiniert Databricks Genie und Lakebase, um personalisierte Kundenerlebnisse in Echtzeit und auf Enterprise-Ebene bereitzustellen. Die Lösung vereint analytische Intelligenz aus dem Lakehouse mit operativer Bereitstellung bei geringer Latenz. So können Marketing-, E-Commerce- und Customer-Experience-Teams maßgeschneiderte Empfehlungen, Inhalte und Angebote mit Antwortzeiten im Subsekundenbereich erstellen. Geschäftsanwender können Kundensegmente untersuchen und Personalisierungshypothesen durch Abfragen in natürlicher Sprache in Genie validieren, während Lakebase als produktionsreife Bereitstellungsebene (Serving Layer) für Live-Anwendungen dient. Basierend auf Unity Catalog für einen kontrollierten, richtlinienkonformen Zugriff auf Kundendaten bietet der Accelerator eine wiederholbare Vorlage für die Operationalisierung von Personalisierung über verschiedene Branchen hinweg. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren.

Entrada
Die Mortgage Intelligence Platform von Entrada führt interne Pipelines, Cotality-Immobilienanalysen, Wettbewerbssignale und geografische Kontexte in einer handlungsrelevanten Ansicht zusammen. AI-native Erkenntnisse decken verborgene Chancen und Risiken auf und unterstützen Kredit-, Underwriting- und Risikoteams. Integrierte Agent-Orchestrierung und Lakebase-Audit-Trails stellen sicher, dass jede Empfehlung transparent, überprüfbar und vollständig compliance-konform ist. Durch die Nutzung der Conversational Analytics von Genie und der Orchestrierung von Agent Bricks ermöglicht die Plattform Unternehmen, Erkenntnisse in natürlicher Sprache abzufragen, vollständige Dossiers zu erstellen und entschlossen bei Kundenbindungs- und Neugeschäftschancen zu handeln. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren. 

IBM
Claims & Underwriting Copilot: Schadensregulierung und Underwriting sind die Bereiche, in denen Kundenerlebnis, Schadenökonomie und Compliance aufeinandertreffen. Ein auf Genie + Lakebase basierender Claims & Underwriting Copilot bietet Schadensregulierern und Underwritern eine einheitliche Echtzeit-Entscheidungsebene: konsolidierte Policen-, Schadens-, Drittanbieter- und Dokumentendaten; automatisierte Extraktion aus Anträgen, FNOLs, Krankenakten, Kostenvoranschlägen und Korrespondenz; prädiktives Risikoscoring sowie gesteuerte Empfehlungen unter menschlicher Aufsicht. Die Ergebnisse des World Cloud Report von Capgemini vom November 2025 zeigen, dass Versicherer AI-Agents im Underwriting (68 %) und in der Schadensbearbeitung (65 %) anstreben, aber nur 10 % der Finanzinstitute haben Agents in großem Umfang im Einsatz. Diese Lücke ist die Chance: Entscheidungen beschleunigen, ohne die Kontrolle oder das Vertrauen auf Enterprise-Ebene zu gefährden. 

Impetus
Das Framework von Impetus für die Erkennung von Kreditkartenbetrug in Fast-Echtzeit auf Databricks, unterstützt durch Lakebase und Genie, ermöglicht eine Verarbeitung von Transaktionen mit hohem Volumen bei geringer Latenz. Streaming-Pipelines erfassen und transformieren Daten, während Lakebase intelligente Features für eine schnelle, skalierbare Inferenz bereitstellt. Modelle für maschinelles Lernen ermöglichen in Kombination mit regelbasierter Logik eine präzise Betrugserkennung, und Genie liefert dialogbasierte Erkenntnisse zu Compliance- und Risikodaten. Dieser einheitliche Ansatz sorgt für Entscheidungsfindung in Fast-Echtzeit, kontrollierte Intelligenz und skalierbare Leistung. So können Unternehmen Betrug proaktiv erkennen und gleichzeitig Transparenz, Auditierbarkeit und einfachen Zugriff auf Erkenntnisse gewährleisten.

Das Lösungs-Framework von Impetus für die Schadenbearbeitung in Echtzeit, aufbauend auf Databricks Lakebase: Die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen ist eine kritische Funktion für Versicherer, die Schadensmeldung, Validierung, Prüfung und Regulierung umfasst. Herkömmliche Systeme arbeiten oft in Silos mit stapelbasierter Verarbeitung, was zu verzögerten Genehmigungen, fragmentierten Daten und reaktiver Entscheidungsfindung führt. Impetus modernizes diesen Anwendungsfall mit einer Lakebase-zentrierten Architektur, bei der Schadens- und Zahlungstransaktionen in Echtzeit erfasst werden, was ACID-konforme Operationen mit geringer Latenz und hoher Parallelität ermöglicht. Durch die Nutzung der einheitlichen Datenplattform von Databricks können Transaktionsdaten für Echtzeit-Operationen direkt in Lakebase gelesen und geschrieben werden, während die Daten für Analysen, Erkenntnisse und eine verbesserte operative Effizienz mit dem Lakehouse synchronisiert werden. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren. 

Indicium AI
Enterprise Risk Intelligence bietet Führungskräften kontinuierliche Transparenz über operative, finanzielle und Compliance-Risiken im gesamten Unternehmen. Die auf Databricks mit Lakebase aufbauende Lösung führt Risikosignale in kontrollierten Ansichten für Führungskräfte zusammen, deckt Anomalien sofort bei ihrem Auftreten auf und ermöglicht die dialogbasierte Untersuchung von Ursachen. Führungskräfte wechseln von vierteljährlichen Risikobewertungen zu Entscheidungen in Echtzeit, während Governance-Teams den manuellen Überwachungsaufwand um 30 bis 50 % reduzieren, ohne die Kontrolle zu beeinträchtigen. Versicherer, Banken und regulierte Unternehmen stärken ihre Audit-Position, lösen Vorfälle in Stunden statt Wochen und gewinnen Kapazitäten durch den Wegfall reaktiver Berichterstattung. Das Ergebnis ist eine Risikofunktion, die mit dem Unternehmen wächst, anstatt es zu bremsen. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren. 

Koantek
Risk and Compliance auf Basis von Ascend AI AppBase macht Databricks Apps und Lakebase-Best-Practices für die kontrollierte Bereitstellung operativer Apps nutzbar. Eine wachsende Bibliothek von Lakebase-First-Starterkits läuft auf einer gemeinsamen datenintelligenten Starter-Basis, beginnend mit Customer Intelligence, KI-Agenten-Operationen, Risk and 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-Bindungen, 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 prüfungsbereite Nachweise. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren. 

LTM
Risk Sentinel von LTM ist ein Risiko-Frühwarnsystem für Banken. In einer welt, in der Risiken flüstern, bevor sie laut werden, filtert Risk Sentinel das Rauschen heraus. Es erkennt schwache Signale, verknüpft die Punkte über Zahlungen, Transaktionen sowie Marktveränderungen hinweg und zeigt priorisierte, evidenzbasierte Risikofälle auf, noch bevor Konten notleidend werden. Seine agentenbasierten Abläufe stellen sicher, dass keine Warnungen ignoriert, verzögert oder übersehen werden – jedes Signal wird von der Entstehung bis zum Abschluss lückenlos verfolgt. Es basiert auf zwei Plattformen: Databricks und BlueVerse von LTM. LTM BlueVerse ist eine Low-Code/No-Code-KI-Plattform mit einem Marktplatz für vorgefertigte, wiederverwendbare Agenten. Risk Sentinel nutzt vorgefertigte Agenten und Tools aus BlueVerse und lässt sich nahtlos in die Databricks-Plattform integrieren. Die Anwendung wird auf Databricks Apps gehostet und nutzt Lakebase für Konfiguration und Token-Management, Lakehouse für die Datenspeicherung, AI Gateway für LLMs, Guardrails und Rate Limiting, LLM-as-Judge für die Evaluierung und schließlich Unity Catalog für Governance und Sicherheit auf Enterprise-Niveau. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren. 

Cyber Risk Navigator von LTM ist eine Lösung von LTM, die entwickelt wurde, um eine zentrale Herausforderung in der Versicherungsbranche zu lösen: Underwriter und Risikoberater mit einheitlichen, entscheidungsreifen Cyber-Risiko-Informationen auszustatten. Die Plattform liefert umfassende Erkenntnisse wie Zusammenfassungen der Cyber-Risikoexposition, Indikatoren für das Verlustpotenzial, Peer-Benchmarking-Ansichten und Deckungsempfehlungen, was fundiertere Risikogespräche und eine schnellere Entscheidungsfindung bei Kundenterminen ermöglicht. Die Anwendung basiert auf Lakebase als zentralem Rückgrat für die Ereignisverarbeitung und Analytik, wodurch eine einheitliche Anwendungsebene entsteht, die Daten aus mehreren internen und externen Quellen erfasst. Benutzereingaben aus dem Frontend werden direkt in Lakebase erfasst und verarbeitet, das API-Aufrufe orchestriert, die analytische Verarbeitung verwaltet und Modell-Outputs sowie Erkenntnisse in einer einzigen, kontrollierten Ebene konsolidiert. Unterstützt durch das Databricks-Ökosystem eliminiert diese Architektur Datenbewegungen über mehrere Zwischenstationen (Multi-Hop), reduziert die Latenz und ermöglicht eine datengesteuerte Cyber-Risikoberatung in Echtzeit. So können Underwriter schneller fundierte Entscheidungen in großem Umfang treffen. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren. 

Customer Centricity von LTM: Customer Centricity zeigt, wie Banken die Kundenorientierung mithilfe von Databricks Genie und Lakebase operationalisieren können, um messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen. Es führt Kundendaten aus Kernbanksystemen, Karten, Transaktionen, Service und digitalen Kanälen in einer kontrollierten Lakebase zusammen, um ein handlungsbereites Kundenprofil zu erstellen. Genie ermöglicht es Personas wie Relationship Managern und Marketinganalysten, dialogbasiert mit Kundenerkenntnissen zu interagieren, die nächsten besten Maßnahmen zu priorisieren und Kampagnen mit datengestützter Begründung zu erstellen. Ein Supervisor-Agent operationalisiert die Ergebnisse, indem er Kunden zuweist, Produkte empfiehlt und Skripte für die Kundenansprache erstellt. Dies hilft Banken, ihren Anteil am Kundenvermögen (Wallet Share) zu erhöhen, den Produktmix zu verbessern, die Abwanderung zu verringern und das Kundenerlebnis in großem Umfang zu verbessern. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren. 

Polestar Analytics
WealthPulse ist eine KI-gestützte Plattform für den Betrieb der Vermögensverwaltung, die für RIA-Unternehmen entwickelt wurde. Sie erfasst, vereinheitlicht und operationalisiert automatisch Daten von über 35 Anbietern aus 7 Quelltypen – Depotbanken, CRMs, Abrechnung, Compliance, Marktdaten und mehr. Ihre progressive Freischaltungs-Engine mit 118 KPIs liefert tiefere Analysen, sobald Datenquellen angebunden werden, während speziell entwickelte Dashboards drei Personas bedienen: IT-Ops-Admins (Pipeline-Integrität), Finanzberater (Haushaltsanalysen) und die Unternehmensleitung (unternehmensweite KPIs). Sie nutzt Databricks Lakebase als zugrunde liegenden Datenspeicher, Unity Catalog für Governance und Lineage, Mosaic AI für das Training von ML-Modellen (Abwanderungsrisiko, Portfoliooptimierung) und Databricks Genie für dialogbasierte KI auf der gesamten Plattform. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren. 

Wipro
Wealth AI: WealthAI ist eine umfassende, KI-gestützte Plattform, die den gesamten Lebenszyklus der Vermögensverwaltung abdeckt – von der Verbesserung der Erfahrung von Finanzberatern und der Vertiefung der Kundenbindung bis hin zur Beschleunigung von Middle- und Back-Office-Abläufen. Aufgebaut auf einer skalierbaren Multi-Agenten-Architektur unter Nutzung von Databricks Lakebase/Lakehouse, ermöglicht sie Echtzeit-Analysen, kontrollierten Datenzugriff und eine resiliente Orchestrierung von KI-Agenten. WealthAI wendet fortschrittliche Marketinganalysen, personalisierte Produktempfehlungen und Automatisierung in den Bereichen Handelsüberwachung, Handelsunterbrechungsanalyse und SAR-Prozesse an. Für Finanzberater erstellt sie hochwertige Vorschläge, personalisierte Marktforschung und Beratungsinhalte. Da Databricks Genie dialogbasierte Analysen sowie eine starke Modell- und Datengovernance ermöglicht, verbessert WealthAI die Effizienz, Compliance, Datenqualität, Beraterproduktivität und die allgemeine geschäftliche Exzellenz. Sehen Sie sich die Demo an und lesen Sie den Blog, um mehr zu erfahren. 

Zeb 
zeb Agentic Lakebase for Financial Services ist ein produktbasiertes, Agenten-natives Pattern, das die Positionierung von Databricks als „Datenbank für Agenten“ operationalisiert. Ein AI-Agent erhält eine eingegrenzte Lakebase-Umgebung als seinen persistenten Speicher und seine transaktionale Laufzeitumgebung, zusammen mit Tools zum Abfragen, Ausführen, Weiterentwickeln von Schemata und Erfassen von Daten. Es läuft in zwei Modi. Greenfield: Der Agent nimmt einen Business-Prompt, stellt Lakebase bereit, entwirft das Datenmodell, generiert Anwendungscode und stellt automatisch eine Live-Databricks-App bereit. Brownfield: Der Agent importiert einen bestehenden Prototyp von Lovable, Bolt, v0 oder Cursor, leitet das Modell ab und migriert es in die Produktion. Während andere Agenten nur schreibgeschützten Kontext bieten, ermöglicht zeb die volle transaktionale Kontrolle. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren. 

Fertigung und Energie  

Aimpoint Digital
Die Energy Intelligence Application von Aimpoint Digital hilft Unternehmen aus den Bereichen Energie, Versorgung und AI-Infrastruktur, fragmentierte Betriebsdaten in schnelleres, intelligenteres Handeln umzuwandeln. Sie basiert auf Databricks und wird durch Lakebase für betriebliche Updates in Fast-Echtzeit unterstützt. Sie vereint Live-Telemetrie, Anlagenzustände, historischen Kontext, Workflow-Koordination und AI-gestützte Untersuchungen in einer einzigen, kontrollierten Umgebung. Teams können Anomalien früher erkennen, Probleme mit größerer Sicherheit untersuchen und schneller reagieren, ohne auf isolierte Tools oder manuelle Übergaben angewiesen zu sein. Das Ergebnis ist ein widerstandsfähigeres Betriebsmodell, das die Transparenz erhöht, die Reaktion auf Vorfälle beschleunigt, den manuellen Aufwand verringert und einen praktischen Weg von Rohsignalen zu fundierten, kontrollierten Entscheidungen schafft. 

Celebal Technologies
CT Vision definiert die AI-Architektur für Unternehmen neu, indem es operative Datenbanken mithilfe von Lakebase direkt im Databricks-Workspace hält. Anstatt sich auf externe Datenbanken wie RDS zu verlassen, vereint die Plattform AI-Compute, Speicher, Governance und transaktionale Operationen innerhalb einer einzigen sicheren Grenze. Dieser Ansatz reduziert die Netzwerkomplexität, minimiert Compliance-Reibungsverluste, vereinfacht Bereitstellungen und verbessert die Prüfbarkeit. Durch die Nutzung von PostgreSQL-JSONB-Schemata ermöglicht CT Vision die Weiterentwicklung von AI-Modellen und KPI-Strukturen ohne störende Datenbankmigrationen. Die Plattform bietet skalierbare, unternehmensbereite Video-Intelligence mit schnelleren Bereitstellungen, stärkerer Governance, vereinfachtem Infrastrukturmanagement und nahtloser Anpassungsfähigkeit für sich kontinuierlich weiterentwickelnde AI-Workflows. Lesen Sie diesen Blog, um zu erfahren, wie eine einheitliche, Databricks-native Architektur die AI-Aktivitäten von Unternehmen vereinfacht und gleichzeitig Innovationen beschleunigt.

Datapao 
Die Real-Time Supply Chain Intelligence-Plattform von Datapao vereint Lieferungen, Produktion, Lagerbestände und Risiken in einer einzigen Live-Ansicht auf Databricks. Bei Störungen werden betroffene Lieferungen sofort markiert, automatisch umgeleitet und die Auswirkungen in Sekundenschnelle bis in die Fabrikhalle zurückverfolgt – was eine tagelange Suche in isolierten Systemen in eine sofortige, fundierte Entscheidung verwandelt. Da sie auf Lakebase aufbaut, teilen sich der operative Live-Zustand und die analytische Ebene dieselbe Basis. Dadurch ist sie vom ersten Tag an AI-ready und nicht erst nach monatelanger Integration. Sie funktioniert über alle Transportwege hinweg – See, Luft, Schiene, Straße – und führt Was-wäre-wenn-Simulationen durch, sodass Teams Entscheidungen testen können, bevor sie sie umsetzen. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren. 

Delaware
MDMS der nächsten Generation auf Databricks – Skalierbare, vertrauenswürdige Zählerdaten: Versorgungsunternehmen stehen unter zunehmendem Druck, riesige Mengen an Smart-Meter-Daten zu verarbeiten und gleichzeitig Genauigkeit, Compliance und betriebliche Erkenntnisse zu gewährleisten. Das auf Databricks basierende Meter Data Management System (MDMS) von Delaware konsolidiert Daten aus allen Head-End- und Altsystemen in Lakebase as a persistent, trusted system of record. Es basiert auf dem Lakehouse und ermöglicht die skalierbare Erfassung, Standardisierung und Validierung von Milliarden von Messwerten in Fast-Echtzeit. Unity Catalog bietet End-to-End-Governance und Lineage und gewährleistet so die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die Datenkonsistenz im gesamten Unternehmen. Genie ermöglicht es geschäftlichen Anwendern, vom Kundenservice bis zum Außendienst, über natürliche Sprache auf Erkenntnisse zuzugreifen. Im Vergleich zu herkömmlichen MDMS-Plattformen bietet dieser Ansatz eine größere Skalierbarkeit, geringere Kosten und einen schnelleren Zugriff auf Erkenntnisse. Dies verbessert die Abrechnungsgenauigkeit, reduziert den betrieblichen Aufwand und ermöglicht einen intelligenteren Netzbetrieb.

Delawares (Em)powering the connected worker mit Genie & Lakebase: Delaware ermöglicht es Bedienern, Ingenieuren und Werksleitern, schnellere, datengestützte Entscheidungen zu treffen, indem Fabrikdaten in eine interaktive Dialogerfahrung verwandelt werden. Durch die Integration mit einem breiten unterstützten OT-Partner-Ökosystem werden Echtzeit-OT-Daten direkt im Databricks Lakehouse erfasst und kontextualisiert, wodurch eine einheitliche Sicht auf IT- und OT-Systeme entsteht. Lakebase fungiert als persistentes Fundament für zuverlässige, hochvolumige Industriedaten. Mit Genie können Benutzer Leistung, Qualität und Ausfallzeiten in natürlicher Sprache abfragen, ohne auf statische Dashboards oder technischen Support angewiesen zu sein. Unity Catalog sorgt für sicheren, kontrollierten Zugriff mit vollständiger Lineage und Prüfbarkeit über alle Daten und Interaktionen hinweg. Das Ergebnis sind eine schnellere Ursachenanalyse, eine verbesserte Rückverfolgbarkeit und reduzierte Ausfallzeiten, während gleichzeitig eine skalierbare Grundlage für die MES-Modernisierung und Industrie 4.0-Anwendungsfälle geschaffen wird.

Diggibyte 
LakePulse - Real-Time Manufacturing Intelligence powered by Databricks Lakebase: LakePulse ist eine auf Databricks aufbauende Plattform für den Fertigungsbetrieb in Echtzeit, die entwickelt wurde, um die Lücke zwischen Betriebsdaten und Maßnahmen an vorderster Front zu schließen. Durch die Kombination der analytischen Leistung des Databricks Lakehouse mit den Serving-Funktionen mit geringer Latenz von Lakebase liefert LakePulse Live-KPIs, Erkenntnisse zum Zustand der Anlagen, Betriebswarnungen und aktuelle Prozesstrends direkt an Bediener, Vorgesetzte und Werksleiter. Die Plattform ermöglicht sofortige Benachrichtigungen bei Warnungen, schnelle Bestätigungs-Workflows und nahtlosen mobilen Zugriff über verschiedene Geräte hinweg. Mit einer einheitlichen Governance durch Unity Catalog verwandelt LakePulse Fertigungsdaten in handlungsrelevante Erkenntnisse. Dies versetzt Unternehmen in die Lage, die Reaktionsfähigkeit zu verbessern, Ausfallzeiten zu reduzieren, die betriebliche Effizienz zu steigern und die Entscheidungsfindung in der Werkshalle zu beschleunigen. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren. 

Diggibyte LakeForge – Modernisierung von Fertigungsanwendungen auf Databricks: LakeForge ist eine einheitliche Plattform für Fertigungssteuerung und -intelligenz auf Databricks, die für die nahtlose Zusammenführung von operativen Transaktionen, Geschäftsprozessen und Unternehmensanalysen entwickelt wurde. Durch die Nutzung von Databricks Lakebase als transaktionales Fundament unterstützt LakeForge Produktions-Workflows, Lagerbewegungen, Qualitätsprozesse und betriebliche Anwendungen mit geringer Latenz, während es sich kontinuierlich mit kuratierten Lakehouse-Daten für erweiterte Analysen und AI synchronisiert. Durch die Beseitigung von Datensilos zwischen operativen Systemen und Analyseplattformen schafft LakeForge ein vernetztes digitales Fertigungs-Ökosystem, in dem Anwendungen, Erkenntnisse und Entscheidungen auf derselben vertrauenswürdigen Datenbasis basieren. Das Ergebnis sind schnellere Innovationen, eine verbesserte Prozesstransparenz, eine höhere betriebliche Agilität und eine intelligente Fertigung in großem Maßstab. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren. 

IBM
Supply Chain Intelligence Hub: Der Supply Chain Intelligence Hub (Lakebase) ermöglicht es Unternehmen, eine AI-gestützte Intelligenzebene über ihre gesamte Lieferkette hinweg aufzubauen und Daten aus ERP-, TMS-, WMS-, MES-, EDI- und Lieferantensystemen in einer einzigen, vertrauenswürdigen Basis zusammenzuführen. Er basiert auf dem Databricks Lakehouse und bietet Echtzeit-Transparenz, prädiktive Erkenntnisse und automatisierte Empfehlungen zum Ausgleich von Angebot und Nachfrage. Von der Vorhersage von Störungen wie extremen Wetterbedingungen bis hin zur Optimierung der Teileverfügbarkeit im Abgleich mit Produktionsplänen ermöglicht die Plattform proaktive, datengestützte Entscheidungen. Durch die Verknüpfung von Planung, Beschaffung und Logistik verwandelt sie fragmentierte Abläufe in eine koordinierte, widerstandsfähige und reaktionsschnelle Lieferkette, die das Serviceniveau verbessert, Risiken minimiert und messbaren Geschäftswert generiert.

IBM Field Service Agent Assist: Field Service Agent Assist unterstützt Außendienstteams mit kontextbezogenen Echtzeit-Informationen und bietet freihändige Anleitung, Diagnose und automatisierte Dokumentation direkt in bestehenden EAM-Plattformen. Durch die Integration von Anlagendaten, Arbeitsaufträgen und Unternehmenswissen unterstützt die Lösung geführte Inspektionen, Reparatur-Workflows und Teileempfehlungen, während Aktivitäten nahtlos per Sprachsteuerung erfasst werden. Aufgebaut auf einer sicheren, kontrollierten AI-Plattform gewährleistet sie Rückverfolgbarkeit und menschliche Aufsicht (Human-in-the-Loop). Die Lösung verkürzt die mittlere Reparaturzeit, erhöht die Erstlösungsquote, minimiert den administrativen Aufwand und stärkt die Einhaltung von Sicherheitsvorschriften, während gleichzeitig wichtiges Wissen gesichert und ein effizienterer, informierterer und resilienterer Außendienst ermöglicht wird.

IBM Drone Operations Control Plane ist eine kartenbasierte Betriebsplattform, die Anlagen, Arbeitsaufträge, Drohnenbilder und Umweltdaten in einer einzigen, verlässlichen Ansicht des Infrastrukturzustands zusammenführt. Aufgebaut auf Databricks Lakebase erfasst und verfeinert sie SCADA-, EAM/CMMS-, Wetter- und Mediendaten, um Risikobewertungen, Vegetationsanalysen und prädiktive Erkenntnisse zu ermöglichen. Die automatisierte Bildklassifizierung verknüpft Drohnenfotos direkt mit Anlagen und Arbeitsaufträgen, wodurch manuelle Prozesse entfallen und Anomalieerkennung sowie die Priorisierung der Instandhaltung ermöglicht werden. Durch die proaktive Aufdeckung von Vegetationsüberwuchs und Anlagenrisiken verbessert die Lösung die Rückverfolgbarkeit von Inspektionen, beschleunigt die Triage, optimiert die Ressourcenplanung, reduziert Ausfälle und erhöht die Sicherheit, Compliance und Netzstabilität.

Infosys 
Energy.AI - Production Optimization: Energy.AI optimiert die Leistung von Ölquellen mithilfe von AI-gestütztem Engineering und einer von Databricks betriebenen Data-Intelligence-Plattform. Sie führt SCADA-, Historian- und Unternehmensdaten zusammen, um ein schnelles Onboarding, probabilistische Prognosen, Echtzeit-Überwachung und prädiktive Flusssicherung zu ermöglichen. Erkenntnisse und Modellergebnisse werden den Ingenieuren über eine Databricks-App bereitgestellt, während LangGraph mit Lakebase skalierbare, zustandsabhängige Agenten-Workflows mit Kontrollpunkten für menschliche Freigaben ermöglicht. Die Lösung erhöht die Prognosegenauigkeit, verkürzt die Interventionszeit und senkt die Förderkosten, was zu effizienten und datengesteuerten Produktionsabläufen führt. 

Koantek
Intelligent Operations basierend auf Ascend AI AppBase macht Databricks Apps und Best Practices für Lakebase als kontrollierte operative Anwendungen nutzbar. 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-Zustand in Lakebase und wird über App-Ressourcen, valueFrom-Bindungen, 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 nachweisbare Belege. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren. 

Lovelytics 
Gridlytics: Der Gridlytics AI-Accelerator von Lovelytics kombiniert Umwelt- und Anlagenleistungsdaten mit der Leistung des Databricks Lakehouse und AI-Modellen, um eine proaktive Risikobewertung zu ermöglichen und die Systemstabilität zu gewährleisten. Gridlytics AI wurde von Lovelytics in Partnerschaft mit Databricks entwickelt und ist ein speziell konzipierter Accelerator zur Modernisierung des Netzbetriebs von Versorgungsunternehmen. Durch die Zusammenführung isolierter Daten – einschließlich Umweltsignalen, Anlagenleistung und Außendienstmetriken – in einer einzigen, zentralen Benutzeroberfläche ("Single Pane of Glass") auf einer kontrollierten Lakehouse-Architektur ermöglicht er eine proaktive Risikobewertung und schnellere Entscheidungsfindung. Die Lösung nutzt GenAI und prädiktive Analysen, um manuelle Workflows zu automatisieren, Ausfallszenarien zu simulieren und Abfragen in natürlicher Sprache zu ermöglichen. Zu den Hauptvorteilen gehören Effizienzsteigerungen von bis zu 30 % und Produktivitätssteigerungen von 20 %, was Versorgungsunternehmen dabei hilft, von einer reaktiven Instandhaltung zu einer resilienten, datengesteuerten Strategie für moderne Energieanforderungen überzugehen. Sehen Sie sich diese Demo an, um mehr zu erfahren. 

Lovelytics Dronelytics: Dronelytics ist ein End-to-End-Aerial-Intelligence-Accelerator, der auf der Databricks Data Intelligence Platform aufbaut. Er automatisiert die Erfassung und Verarbeitung von Drohnenbildern, um die Inspektion des Anlagenzustands in den Bereichen Übertragung, Verteilung und erneuerbare Energien zu optimieren. Durch den Einsatz von Agentic AI und Computer Vision identifiziert die Lösung kritische Defekte – wie Turbinenrisse und beschädigte Isolatoren – mit einer bis zu 40 % schnelleren Erkennungsrate. Die Plattform führt isolierte Drohnendaten über Unity Catalog in einer sicheren, zentralen Benutzeroberfläche ("Single Pane of Glass") zusammen und ermöglicht so eine vorausschauende Instandhaltung und priorisierte Planung. Diese zentralisierte Architektur reduziert den manuellen Aufwand und redundante Außendiensteinsätze, was zu geschätzten jährlichen Einsparungen bei der Arbeitseffizienz von 750.000 bis 900.000 US-Dollar pro Anlagentyp führt. Sehen Sie sich diese Demo an, um mehr zu erfahren. 

Lovelytics Veglytics: Veglytics ist eine End-to-End-Lösung für das Vegetationsmanagement, die auf Databricks Apps basiert und von Lakebase unterstützt wird. Sie verkürzt die Time-to-Value durch den Einsatz eines speziell entwickelten Datenmodells und automatisierter Pipelines, die LiDAR-, Luftbild- und Anlagendaten integrieren, um hochauflösende Risikoanalysen zu erstellen. Die Plattform verbessert die Transparenz durch einheitliche Dashboards und leistungsstarke 3D-LiDAR-Visualisierungen, sodass Versorgungsunternehmen von einer reaktiven zu einer proaktiven Instandhaltung übergehen können. Durch die Integration von AI-gestützter Planung und integrierten Workflows für die Teams vor Ort steigert Veglytics die betriebliche Effizienz erheblich. Dies ermöglicht eine schnellere Erstellung von Arbeitsaufträgen und gezielte Baumschnittmaßnahmen, was letztendlich das Risiko von Waldbränden verringert, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleistet und die jährlichen O&M-Ausgaben in Millionenhöhe optimiert. Sehen Sie sich dieses Video an, um mehr zu erfahren. 

Lovelytics Meteolytics: Meteolytics ist eine leistungsstarke Analyselösung, die komplexe meteorologische Daten in verwertbare Business Intelligence umwandelt. Aufgebaut auf der Databricks-Plattform führt sie unterschiedliche Wetterdatenquellen zusammen, um Energie- und Versorgungsunternehmen prädiktive Erkenntnisse über Angebot, Nachfrage und Klimaauswirkungen zu liefern. Das Tool bietet geografische Kartierung, automatisierte Alarmierung und Szenariosimulationen zum Schutz der Infrastruktur und zur Optimierung erneuerbarer Energienetze. Durch die Integration von Echtzeit-Wetterdaten in Betriebsdaten hilft Meteolytics AI Unternehmen, die O&M-Kosten zu senken und Meteorologen durch optimierte, interaktive Visualisierungen eine Zeitersparnis von bis zu 30 % zu ermöglichen. Sehen Sie sich dieses Video an, um mehr zu erfahren. 

Lovelytics Windsights: Windsights ist ein AI-gestützter Predictive-Maintenance-Accelerator, der auf der Databricks Data Intelligence Platform aufbaut. Durch die Zusammenführung von hochfrequenter SCADA-Telemetrie, meteorologischen Daten und Luftbildern in einem kontrollierten Lakehouse ermöglicht er Versorgungsunternehmen den Übergang von einer reaktiven zu einer proaktiven Anlagenverwaltung. Unter Verwendung maßgeschneiderter Deep-Learning-Modelle und LLMs identifiziert Windsights komplexe Ausfallmuster, um den Verschleiß von Komponenten vorherzusagen, bevor er auftritt. Dieser Ansatz reduziert die Ausfallzeiten von Turbinen um 35–50 % und senkt die O&M-Kosten durch geplante, zustandsbasierte Eingriffe erheblich. Die über eine benutzerfreundliche Databricks-App bereitgestellte Lösung optimiert die Flottenleistung, verbessert die Sicherheit der Techniker und verlängert die Gesamtlebensdauer von Windkraftanlagen. Sehen Sie sich dieses Video an, um mehr zu erfahren. 

Lovelytics Energylytics: Energylytics ist eine einheitliche, AI-gestützte Intelligence-Plattform, die von Lovelytics zur Modernisierung des Energiehandels entwickelt wurde. Aufgebaut auf der Databricks Data Intelligence Platform zentralisiert sie unterschiedliche Daten – einschließlich Marktpreisen, Wettermustern und Netzbedingungen – in einer einzigen Quelle der Wahrheit ("Single Source of Truth"). Durch das Ersetzen manueller Tabellenkalkulationen durch Echtzeit-Transparenz und prädiktive Analysen hilft die Plattform Versorgungsunternehmen, Handelsentscheidungen zu optimieren und Risiken zu verwalten. Wichtige Funktionen wie Databricks Genie und Agent Bricks ermöglichen eine autonome Angebotserstellung und Abfragen in natürlicher Sprache, was potenziell zusätzliche Margen von 20 bis 80 Millionen US-Dollar einbringen und gleichzeitig die betriebliche Effizienz von Energiehandelsteams erheblich verbessern kann. Sehen Sie sich dieses Video an und lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren. 

Perficient 
Battery Passport AI (BPAI) verfolgt EV-Batteriedaten von der Fabrik bis zum Recycling: Sie bewertet den Zustand, prognostiziert das Lebensende und stellt verifizierte Batterietelemetrie am Point of Sale für Automobil-OEMs und Akteure im Batterie-Lebenszyklus bereit. Die rechenintensive Analyse läuft im Lakehouse, während Lakebase, die verwaltete transaktionale Postgres-Engine von Databricks, BPAI in ein hochgradig interaktives Benutzererlebnis verwandelt. Aufbereitete Zustandswerte, Telemetrie und Servicehistorie werden von Delta mit Lakebase synchronisiert, was BPAI über eine Standard-Postgres-Verbindung mit einer Latenz von unter einer Sekunde liest: Flotten-Dashboards, Telemetrie auf Batterieebene und Service-Intelligence, alles live. Die Alarm-Triage schreibt in Echtzeit zurück in Lakebase, koordiniert mit Postgres Advisory Locks, sodass der operative Zustand direkt neben den Analysen liegt, die ihn erzeugt haben. Ein Händler ruft am Schalter in Millisekunden einen verifizierten Batteriepass per VIN ab; Agenten lesen und schreiben Entscheidungen transaktional mit dem Live-Zustand; Partner und Marktplätze erhalten auf Anfrage wiederverkaufsfähige Batterietelemetrie – alles bereitgestellt über eine einzige, durch Unity Catalog verwaltete Plattform, ohne dass eine zusätzliche operative Datenbank betrieben werden muss.

Solita
Die Energy Management Foundation von Solita umfasst eine Databricks-Referenzarchitektur und ein Referenzdatenmodell, die energieintensiven Herstellern helfen, Verbrauchsdaten für klare Ausgangswerte und prädiktive Prognosen zusammenzuführen. Aufgebaut auf der Databricks Data Intelligence Platform organisiert sie Fabriktelemetrie- und Messdaten in einer Anlagenhierarchie nach dem ISA-95-Standard. Verwaltet durch Unity Catalog und mit Lakebase als operativem Speicher verarbeitet der Accelerator Zeitreihendaten, um Kennzahlen wie den spezifischen Energieverbrauch (SEC) zu verfolgen. Diese praktische Grundlage bietet Energiemanagern genau die Erkenntnisse, die sie benötigen, um Anlagenlasten zu optimieren, Kosten zu senken, das Compliance-Reporting zu vereinfachen und konkrete Dekarbonisierungsziele zu erreichen. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren. 

Die Installed Base Foundation von Solita umfasst eine Databricks-Referenzarchitektur und ein Referenzdatenmodell, die Geräte-OEMs und anlagenintensiven Betreibern helfen, Daten gemischter Flotten unter einer einzigen verwalteten Grundlage zu erfassen. Aufgebaut auf der Databricks Data Intelligence Platform kombiniert sie Maschinentelemetrie und Serviceprotokolle unter Verwendung von branchenüblichen Anlagenmodellen. Verwaltet durch Unity Catalog und mit Lakebase als operativem Speicher bietet der Accelerator eine klare Echtzeit-Ansicht der Flottenleistung und -verfügbarkeit. 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 vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance), Live-Anlagenansichten und Serviceplanungstools bietet. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren. 

Syren Cloud
Echtzeit-Bestelltransparenz mit Databricks Lakebase: Ein führender globaler indischer Hersteller von Leistungs- und Verteilungstransformatoren benötigte eine Echtzeit-Bestellverfolgung und End-to-End-Transparenz über einen Lebenszyklus, der Presales, Design, Fertigung, Inspektion und Versand umfasste, aber die Daten waren über isolierte Unternehmenssysteme verstreut. Experten von Syren haben auf Databricks ein Full-Stack-Portal entwickelt mit zwei Seiten: ein kundenorientiertes B2B-Portal, das externen Kunden eine Live-Bestellverfolgung bietet, und einen internen Tracker für elf Rollen im Engineering und Betrieb. Databricks Lakebase dient als einzige operative Datenbank, die Live-Anwendungsschreibvorgänge verarbeitet und gleichzeitig aus dem ERP stammende Gold-Daten bereitstellt, die über Scheduled Sync repliziert werden – ohne separate OLTP-Datenbank und ohne benutzerdefinierte CDC-Pipeline. Das Ergebnis führte drei traditionelle Systeme in einem zusammen und liefert Kunden sowie internen Teams gleichermaßen einheitliche Bestellansichten mit geringer Latenz. Lesen Sie mehr über die Expertenlösungen von Syren auf Databricks hier.

Tredence 
T-Discovery für die Fertigung: Real-Time Feature Engineering Accelerator für Lakebase: T-Discovery nutzt agentische AI, um den schwierigsten Teil von Echtzeit-ML zu lösen: zu wissen, welche Features erstellt werden müssen. Fachexperten beschreiben Geschäftsziele in natürlicher Sprache; die agentische Hypothesen-Erkennungs-Engine von Milky Way durchsucht das Lakehouse, generiert Feature-Hypothesen und validiert Kandidaten anhand von gelabelten Ergebnissen – was wochenlange manuelle Notebook-Analysen ersetzt. Das Ergebnis sind produktionsbereite 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.

Zeb 
zeb Agentic Lakebase für Fertigung und Energie ist ein produktisiertes, agenten-natives Pattern, das die Positionierung von Databricks als „Datenbank für Agenten“ operationalisiert. Ein AI-Agent erhält eine eingegrenzte Lakebase-Umgebung als seinen persistenten Speicher und seine transaktionale Laufzeitumgebung, zusammen 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 liest einen bestehenden Prototyp aus Lovable, Bolt, v0, oder Cursor ein, leitet das Modell ab und migriert es in die Produktion. Wo andere Agenten nur Lese-Kontext bieten, ermöglicht zeb die volle transaktionale Verantwortung. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren. 

Einzelhandel, CPG, Reise und Gastgewerbe   

Avanade
Retail Fit Room mit Lakebase: Ein führender britischer Modehändler hat seinen Umkleidekabinen-Prozess mithilfe einer agentenbasierten AI-Lösung modernisiert, die auf Databricks Apps, Lakehouse und Lakebase aufbaut. Manuelle, fragmentierte Workflows zur Erfassung und Konsolidierung von Passformnotizen und Bildern wurden durch ein Echtzeit-Erlebnis direkt in der Sitzung ersetzt, bei dem Technologen Beobachtungen diktieren und Fotos aufnehmen, die sofort von der AI transkribiert, strukturiert und angereichert werden. Verwaltet über Unity Catalog und angetrieben von Lakebase für operative Workloads, führt die Lösung transaktionale und analytische Daten zusammen und ermöglicht eine nahtlose Integration in Lieferantensysteme. Dieser Ansatz erfordert keine Nachbereitung nach der Sitzung mehr, reduziert den Ressourcenbedarf, beschleunigt die Kommunikation mit Lieferanten und schafft gleichzeitig eine skalierbare Grundlage für die AI-gestützte Produktentwicklung.

Celebal Technologies
Der Dynamic Pricing Accelerator für die Luftfahrt nutzt Databricks Lakebase, um die Preisgestaltung von einem reaktiven Prozess in eine Echtzeit-Revenue-Intelligence-Funktion zu verwandeln. Während das Databricks Lakehouse die analytische Grundlage für Nachfrageprognosen, Elastizitätsmodellierung, Wettbewerbsanalysen und Preisoptimierung liefert, stellt Lakebase die operative Ebene bereit, die für die Ausführung von Entscheidungen in Marktgeschwindigkeit erforderlich ist. Zero-Copy-Lakebase-Branches ermöglichen Szenariosimulationen, während transaktionale Datensätze Preisvorschläge, Genehmigungen, Entscheidungsprotokolle und den Genie-Sitzungsstatus verwalten. Mit Lese- und Schreibvorgängen von unter 10 ms und nativer Unity Catalog-Governance verbindet die Plattform Erkenntnisse mit Maßnahmen über den gesamten Preisgestaltungs-Lebenszyklus hinweg. Lesen Sie diesen Blog, um zu sehen, wie Lakebase hilft, die Lücke zwischen Preisgestaltungs-Intelligence und operativer Entscheidungsfindung zu schließen.

CI&T
Reflex: POS Data Activation Solution: Von Berichten zu Reflexen – Wie Databricks Lakebase und Agent Bricks die Entscheidungslatenz im Einzelhandel und CPG neu definieren: Reflex verwandelt POS-Daten in weniger als 90 Sekunden in Maßnahmen. Aufgebaut auf Databricks Lakebase + Agent Bricks. Kein Kafka, kein Debezium, kein ETL über Nacht. Der Einzelhandel hat ein Jahrzehnt damit verbracht, Dashboards zu optimieren, während die Lücke zwischen Transaktion und Entscheidung immer noch in Stunden gemessen wird. Der eigentliche Engpass ist architektonischer Natur: OLTP und OLAP leben in separaten Systemen, die durch fehleranfällige Middleware zusammengehalten werden. Databricks Lakebase hebt diese Trennung auf – POS-Transaktionen erreichen das Lakehouse in weniger als 60 Sekunden, ohne Kafka, ohne Debezium, ohne ETL über Nacht. Kombiniert man dies mit Agent Bricks, ist die Überwachung keine menschliche Aufgabe mehr: Autonome Agenten erkennen Out-of-Stock-Situationen, entwerfen Nachbestellungen und lösen Preissenkungen aus, noch bevor ein Filialleiter das leere Regal bemerkt. Dies ist das Fundament von Reflex – dem Betriebsmodell von CI&T für den Einzelhandel und CPG, bei dem die Dateninfrastruktur zu einem Reflex wird, nicht zu einem Bericht. Lesen Sie diesen Blog, um mehr zu erfahren. 

Cognizant
LiveLink — Real-Time VIP Cart Rescue auf Databricks Lakebase (VIP Rescue Accelerator): Einzelhändler verfügen bereits über die Daten, um bei wertvollen Kunden aktiv zu werden – Warenkorbwert, Customer Lifetime Value, Kundenstatus, Kaufhistorie –, aber diese werden erst in einem nächtlichen Batch-Prozess zusammengeführt – lange nachdem der Moment vorbei ist. Dieser Accelerator schließt diese Lücke auf Databricks. Live-App- und Kiosk-Check-ins landen in Lakebase (verwaltetes Postgres), und die Unity Catalog-Federation führt sie direkt vor Ort mit dem historischen Kundenwert in Delta Gold zusammen – ohne Streaming-Pipeline, ohne Reverse-ETL, ohne Kopien. Eine zentral verwaltete Ansicht speist ein Dashboard für Filialleiter, AI/BI Genie für Führungskräfte und ein Signal im Geschäft für die Mitarbeiter. So werden abgebrochene VIP-Warenkörbe in zurückgewonnenen Umsatz verwandelt, während sich der Kunde noch im Laden befindet. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren. 

Datasentics
Echtzeit-Preisentscheidungen mit Databricks Lakebase: Die Preisgestaltung im Einzelhandel erstreckt sich über Tausende von SKUs, und die meisten Teams steuern sie immer noch nach Mitbewerber-Feeds und Bauchgefühl. Dabei bleibt Marge auf der Strecke, und die Auswirkungen einer Preisänderung zeigen sich erst später in der P&L statt in einer Simulation. PriceWise modelliert die Nachfrage und Preiselastizität pro Produkt, prognostiziert die Auswirkungen auf Umsatz, Marge und Volumen, bevor Produkte überhaupt versendet werden, und empfiehlt eine Strategie pro Segment innerhalb der eigenen Regeln und Leitplanken des Einzelhändlers. In der interaktiven Ebene spielt Lakebase seine Stärken voll aus. PriceWise läuft auf einer verwalteten Postgres-Datenbank, die Preis- und Produktdaten kontinuierlich mit Unity Catalog synchronisiert. So wird jede Simulation und Preisabfrage in Millisekunden beantwortet, während die Daten innerhalb von Databricks vollständig verwaltet bleiben. A/B-Tests belegen die Zahlen: 36 % Umsatzwachstum in einem Pilotmarkt, 12 % nachhaltiges Wachstum beim Rollout, bis zu 5 % Margengewinn und ein produktives Preissystem, das jährlich 470.000 € einbringt. Regelbasierte Tools landen typischerweise im einstelligen Bereich.

Infocepts
Infocepts OptiStoreAI ist eine Suite von KI-gestützten Einzelhandelslösungen, die sich nahtlos in den bestehenden Filialbetrieb integrieren lässt, um die betriebliche Effizienz zu steigern, Ausfallzeiten zu reduzieren und das Einkaufserlebnis zu verbessern. Mit ihrer Databricks-nativen Architektur, bestehend aus Unity Catalog, Lakehouse, Lakebase, MLOps, AI/BI-Dashboards und Databricks Apps, ermöglicht sie eine schnellere Identifizierung leistungsschwacher Filialen. Dies geschieht durch umfassende Diagnosen, Auswirkungsanalysen, proaktive Warnmeldungen pro Filiale und Empfehlungen zur Vermeidung von Umsatzverlusten, unterstützt durch AgentBricks und AI/BI Genie. Nutzen Sie OptiStoreAI, um eine Vielzahl von Anwendungsfällen in Ihrem gesamten Filialnetz abzudecken – von der Filialleistung über Risiken bei Neueröffnungen, Expansionsplanung und Planogramm-Compliance bis hin zur Unterstützung in den Filialen. Sehen Sie sich diese Demo an, um mehr zu erfahren. 

Koantek
Customer Intelligence basierend auf Ascend AI AppBase überführt Best Practices für Databricks Apps und Lakebase in die Bereitstellung kontrollierter operativer Anwendungen. Eine wachsende Bibliothek von Lakebase-First-Starterkits läuft auf einer gemeinsamen datenintelligenten Basis und beginnt mit Customer Intelligence, KI-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-Bindungen, 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-Harnesses und prüfbereite Nachweise. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren. 

LatentView Analytics
CatalogMate ist LatentView's agentenbasierte Content-Intelligence-Engine, die entwickelt wurde, um Produktinhalte zu skalieren und das Wachstum im Einzelhandel zu beschleunigen. Da KI-gestützte Discovery-Gateways die Art und Weise verändern, wie Verbraucher suchen, vergleichen und kaufen, wandelt CatalogMate multimodale Produktdatenblätter in leistungsstarke, markenkonforme PDP-Texte um und beseitigt so manuelle Engpässe. Im Kern dient Databricks Lakebase als operative Datenebene mit geringer Latenz – ein Postgres-nativer transaktionaler Speicher, der jede Generierung auf Live-Daten sowie strukturierten Produkt- und Markenattributen aufbaut. So werden Texte immer auf Basis des aktuellen Katalogs und nicht anhand veralteter Exporte erstellt. Da Lakebase diese operativen Daten direkt auf der Databricks-Plattform zusammenführt, aktualisiert CatalogMate Inhalte kontinuierlich, passt sich an die saisonale Nachfrage an und integriert Kundenfeedback in Echtzeit, damit Produkte auffindbar bleiben. Aktualisierte Inhalte und Interaktionssignale werden dabei in Echtzeit in dieselbe Source of Truth zurückgeschrieben. Eine integrierte Human-in-the-Loop-Ebene sorgt dafür, dass Texter die Kontrolle behalten, indem sie jedes Ergebnis überprüfen und freigeben, bevor es live geht. Sie stellt eine Verbindung zu den in Lakebase hinterlegten Markenrichtlinien 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 durch Databricks – vom 90-tägigen Proof-of-Value bis hin zur globalen Skalierung. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren. 

Lingaro
T-Ops Twin: Databricks Lakebase ist das operative System of Record für T-Ops Twin, eine modulare Transport-Leitzentrale und ein digitaler Zwilling für die globale FMCG-Logistik. Er vereint Echtzeit-Sichtbarkeit, kontrollierte Workflows, Genehmigungen, die Zusammenarbeit mit Transportunternehmen und Analysen in einem einzigen Betriebsmodell über Regionen, Verkehrsträger und Transportdienstleister hinweg. Lakebase stellt den Datenpfad in Fast-Echtzeit bereit und speichert Workflow-, Versand- und Aufgaben-Updates, Such- und Dokumenten-Metadaten sowie Geodaten-Snapshots für den Live-Zwilling. T-Ops Twin löst die Herausforderungen, die durch verstreute Daten und Prozesse in TMS, ERP, E-Mails, Tabellenkalkulationen und Transportkanälen entstehen: späte, reaktive Ausnahmebehandlung mit unklaren Zuständigkeiten und langen Zykluszeiten sowie manuelle, langwierige Genehmigungswege mit schwachen Schwellenwertkontrollen. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren. 

Lovelytics
SKUlytics: SKUlytics, eine strategische Retail-Intelligence-Plattform von Lovelytics, verwandelt isolierte Daten in einen messbaren Wettbewerbsvorteil. Durch die Zusammenführung von Makromarkt-Analysen mit Präzision auf SKU-Ebene versetzt die Plattform Teams in die Lage, den Umsatz zu steigern und die Konkurrenz hinter sich zu lassen. Sie konzentriert sich auf vier entscheidende Säulen: Markenbekanntheit, Interaktion, Konversion und Optimierung, und verfolgt wichtige Treiber wie das SEO-Ranking, die Qualität der Inhalte und die Lagerverfügbarkeit. Diese Erkenntnisse liefern einen quantifizierbaren geschäftlichen Nutzen und ermöglichen eine Regalverfügbarkeit (OSA) von bis zu 98 %, eine Verbesserung des ROAS um 20 % und eine Automatisierung der Datenflüsse von 95 %. Letztendlich harmonisiert SKUlytics Medien- und Preisdaten, um das Kundenerlebnis zu optimieren und die Gewinnmargen zu sichern. Sehen Sie sich diese Demo an und lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren. 

Lovelytics Merchlytics - Datenprodukte für das Retail Merchandising: Merchlytics schafft eine grundlegende Dateninfrastruktur, die den manuellen Abgleich überflüssig macht und eine einheitliche 360-Grad-Sicht auf Umsätze und Leistung bietet. Die Suite liefert einen quantifizierbaren Nutzen durch KI-gestützte Prognosen (Forecasting) und optimiert Nachbestellpunkte, um Out-of-Stock-Situationen und Überbestände zu reduzieren. Durch den Einsatz von Lieferanten-Scorecards und Sortimentsoptimierung können Teams SKUs rationalisieren und den lokalen Lagerbestand auf spezifische Nachfragemuster abstimmen. Schließlich maximiert die Plattform die Effektivität von Preisen und Werbeaktionen (Pricing & Promo Effectiveness) und nutzt Szenarioplanung, um Margenverluste zu reduzieren und optimale Preispunkte über alle Kanäle hinweg sicherzustellen. Sehen Sie sich diese Demo an, um mehr zu erfahren. 

Manuka
Manuka TwinOS: TwinOS von Manuka ist ein in Databricks integrierter digitaler Zwilling für den Einzelhandel und CPG (Konsumgüter), der auf Lakebase basiert. Er wurde entwickelt, um operative Daten, analytische Intelligenz und KI-gestützte Aktionen auf einer einzigen Plattform zu vereinen. Er erstellt ein Live-Modell von Filialen, Lieferanten, Lagerbeständen, Werbeaktionen, Vertriebs- und Fulfillment-Flüssen und verbindet dieses Modell anschließend mit Lakehouse-Analysen und dialogbasierten Entscheidungsprozessen. Mit Lakebase als operativem Rückgrat mit geringer Latenz ermöglicht TwinOS Echtzeitüberwachung, Szenariosimulationen und agentenbasierte Workflows für Supply-Chain-, Merchandising- und Vertriebsteams. Das Ergebnis ist ein verwaltetes (governed), produktionsbereites Entscheidungs-OS, mit dem Einzelhändler und CPG-Marken schneller von der Erkenntnis zur Aktion gelangen. Überwachen. Vorhersagen. Entscheiden. Handeln. Sehen Sie sich diese Demo an und lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren. 

MathCo
Lakebase-Beschleuniger für Always-on Marketing-Mix-Modellierung (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 Herausforderungen: kein persistenter Daten- und Kontext-Layer, kein Zugriff mit geringer Latenz für die Entscheidungsfindung und keine wiederverwendbaren Datenprodukte im großen Maßstab. Der Lakebase-Beschleuniger, der die Lösung von MathCo – Always-On MMM – antreibt, adressiert jeden dieser Punkte direkt. Eine einheitliche Daten- und Kontext-Fabric (Unified Data & Context Fabric), die auf Lakebase, Delta und Unity Catalog aufbaut, schafft eine verwaltete, wiederverwendbare Grundlage. HTAP-gestützte Tabellen ermöglichen Abfragen und Simulationen in Echtzeit. Der Application & Consumption Layer liefert Live-Dashboards und eingebettete Entscheidungsintelligenz, während der Decision Intelligence & Agent Layer die Szenarioplanung und Budgetoptimierung automatisiert. Dies führt zu einer Steigerung der Nutzung um 90 % durch Echtzeit-Apps, die auf Lakebase basieren. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren. 

Sigmoid Analytics
Optimierung des Marketingbudgets: Die Szenarioplanungsplattform eines globalen Getränkekonzerns war mit erheblichen operativen Reibungsverlusten konfrontiert, da ihre transaktionalen MLAPI- und UI-Datenbanken isoliert auf Azure PostgreSQL liefen – völlig getrennt von den zentralen Databricks-Analyse- und GenAI-Workloads. Diese architektonische Trennung erforderte benutzerdefinierte Konnektoren, schuf eine nicht unterstützte Infrastrukturlücke und führte zu einer Verzögerung von 24 bis 48 Stunden zwischen analytischen Erkenntnissen und operativer Aktivierung. Um diese Reibungspunkte zu beseitigen, migrierte das Unternehmen zu Sigmoid LatticeIQ, das nativ von Databricks Lakebase angetrieben wird. Dieser Schritt vereinheitlichte die Plattform unter einer einzigen Unity Catalog-Governance-Ebene mit konnektorloser Spark-Integration, wodurch zwei maßgeschneiderte ETL-Pipelines vollständig überflüssig wurden. Infolgedessen half die Lösung dabei, eine UI-Abfragelatenz von unter 10 ms zu erreichen, was Planern schnellere Entscheidungen ermöglichte und zu einem um 50 % höheren Marketing-ROI sowie einer Steigerung der Datenabdeckung um 30 % führte.

KI-native CDP von Sigmoid Analytics: Ein führendes CPG-Unternehmen war mit schwerwiegenden operativen Verzögerungen konfrontiert, da seine operativen Verbraucherprofildaten von den auf Databricks ausgeführten Analysemodellen isoliert waren. Diese unzusammenhängende Architektur erforderte benutzerdefinierte ETL-Pipelines, was zu einer Latenzlücke von 24 bis 48 Stunden und doppeltem Governance-Aufwand für dieselben Verbraucherdatensätze führte. Um diese Engpässe zu beseitigen, implementierte das Unternehmen Sigmoid LatticeIQ und nutzte Lakebase als operative Bereitstellungsschicht (operational serving layer) für seine Consumer Data Platform (CDP). Die Synced Tables von LatticeIQ lieferten erfolgreich eine Abfragelatenz von unter 10 ms, während Moonlink CDC zwei maßgeschneiderte Pipelines überflüssig machte. Dieses einheitliche Framework verarbeitete über 1 Million eindeutige Datensätze und erreichte eine Profilgenauigkeit von 92 %.

Agentenbasiertes S&OP-Forecasting von Sigmoid Analytics: Ein Premium-FMCG-Unternehmen war mit inakzeptablen Latenzzeiten der Benutzeroberfläche konfrontiert, als es versuchte, Erkenntnisse zur Nachfrageprognose direkt aus Databricks Gold-Tabellen für Betriebsanalysten bereitzustellen. Die Bereitstellung einer herkömmlichen, eigenständigen operativen Datenbank hätte den Aufbau einer neuen ETL-Pipeline erfordert, was erheblichen Wartungsaufwand und Verzögerungen bei der Datenaktualität mit sich gebracht hätte. Um diese Engpässe zu beseitigen, implementierte das Unternehmen Sigmoid LatticeIQ als einheitliche Datenbank-Bereitstellungsschicht. Angetrieben von drei wöchentlichen Databricks Workflow-Jobs und Mosaic AI Agent Bricks macht die Architektur jegliche separate ETL-Infrastruktur überflüssig. Diese Konfiguration lieferte interaktive UI-Abfragelatenzen von unter 10 ms bei gleichzeitiger Kosteneffizienz durch Skalierung auf Null.

Zeb
Zeb Agentic Lakebase für Retail, CPG sowie Travel und Hospitality ist ein produktbasiertes, agenten-natives Pattern, das die Positionierung von Databricks als „Datenbank für Agenten“ operationalisiert. Ein KI-Agent erhält eine eingegrenzte Lakebase-Umgebung als persistenten Speicher und transaktionale Laufzeitumgebung, zusammen 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 liest einen vorhandenen Prototyp aus Lovable, Bolt, v0 oder Cursor ein, leitet das Modell ab und migriert es in die Produktion. Wo andere Agenten nur Lese-Kontext bieten, ermöglicht zeb die vollständige transaktionale Verantwortung. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren. 

Healthcare und Life Sciences   

CitiusTech
Metadaten-gesteuertes Ingestion-Framework (MDIF) und Datenqualität: Organisationen im Gesundheitswesen stehen vor wachsenden Herausforderungen bei der Erfassung und Harmonisierung von Daten aus verschiedenen Quellen wie EHRs, Kostenträgersystemen, Laboren und Drittanbieterplattformen, die in unterschiedlichen Formaten wie RDBMS, CSV, HL7, EDI und FHIR vorliegen. Das Fehlen einer standardisierten Orchestrierung führt zu redundanten Pipelines, hohem Entwicklungsaufwand, inkonsistenter Datenqualität und einem erhöhten Risiko durch Schema-Evolutionen bei M&A-Aktivitäten oder Upgrades von Quellsystemen. Die integrierte Lösung für das Metadaten-gesteuerte Ingestion-Framework (MDIF) und Datenqualität von CitiusTech, powered by Databricks Lakebase, bietet einen konfigurationsgesteuerten Ansatz für das Onboarding, die Validierung und die Governance von Quellen. Mit einem zentralen Metadaten-Repository, einer intuitiven UI, ADF-basierter Orchestrierung und Databricks-Notebooks vereinfacht sie das Onboarding und stärkt das Vertrauen in Lakebase-Daten. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren.

Cognizant
Keine Wartezeiten mehr bei der Versorgung: Echtzeit-Vorabgenehmigung mit Databricks Lakebase: Entscheidungen über Vorabgenehmigungen im Auslastungsmanagement verzögern oft die Workflows von Anbietern, da analytische Lakehouse-Tabellen nicht für sofortige Point-in-Time-Abfragen ausgelegt sind. Die HealthCare Utilization Management-Plattform löst dies durch den Einsatz von Databricks Lakebase – einer vollständig verwalteten, Postgres-kompatiblen operativen Schicht, die nativ über Unity Catalog verwaltet wird. Synced Tables replizieren Berechtigungs-, Leistungs-, Anbieter- und klinische Richtliniendaten der Gold-Ebene nahezu in Echtzeit in Lakebase, während Read Replicas und Autoskalierung den Traffic von Anbietern mit hoher Concurrency abfangen. Das Ergebnis: Autorisierungsabfragen im Sub-Millisekundenbereich, schnellere klinische Entscheidungen und eine einzige, einheitlich verwaltete Architektur, die sowohl operative als auch analytische Workloads abdeckt – ohne dass eine separate Datenbank verwaltet werden muss. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren. 

Manuka AI
CareIQ von Manuka AI ist eine in Databricks integrierte Lösung auf Basis von Lakebase für die Bereiche Verhaltenstherapie, Autismus-Dienste und ABA-Therapie. Sie vereint klinische Abläufe, den Umsatzzyklus (Revenue Cycle), die Personalplanung und die Patientenbindung in einem echtzeitfähigen, entscheidungsbereiten System. CareIQ erstellt ein operatives Live-Modell von Patienten, Anbietern, Genehmigungen, Sitzungen, Ansprüchen und Interaktionen mit Kostenträgern und verbindet dieses mit Lakehouse-Analysen und KI-gestützten Workflows. Lakebase ermöglicht die Überwachung von Auslastung, Genehmigungsverlusten (Authorization Leakage), Personalkapazitäten, Kostenträgerleistung, Terminplanung und agentenbasierten Workflows. Genie-gestützte Konversationsschnittstellen ermöglichen Abfragen und Aktionen in natürlicher Sprache. Dies hilft Anbietern, die Auslastung zu verbessern, Umsatzverluste zu reduzieren und bessere Ergebnisse für Kinder und Familien zu erzielen. Sehen Sie sich diese Demo an, um mehr zu erfahren. 

Persistent Systems
CRO Analytics in a Box: CRO Analytics in a Box ist ein Databricks-nativer Accelerator, der klinische, operative, Qualitäts- und Finanzdaten aus mehreren CRO- und Sponsorensystemen in einem kontrollierten Lakehouse integriert. Mithilfe einer Medallion-Architektur transformiert er rohe Echtzeit- und historische Daten in standardisierte, geschäftsreife Datenprodukte für Studienüberwachung, Standortleistung, Patientenrekrutierung, Qualitäts- und Finanzanalysen. Databricks Genie und AI/BI ermöglichen die Nutzung von Erkenntnissen über Konversationen und Dashboards, während Lakebase eine operative Postgres-Ebene für Serving mit geringer Latenz, Workflow-Anwendungen und Writeback-gestützte Aktionsverfolgung hinzufügt. Zusammen ermöglicht die Lösung nicht nur die Generierung von Erkenntnissen, sondern auch die operative Ausführung und eine kontinuierliche Leistungsverbesserung im geschlossenen Regelkreis. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren. 

SunnyData
SunnyCoach for Healthcare & Life Sciences ist eine KI-Simulationsplattform, auf der Contact-Center-Teams von Kostenträgern und Leistungserbringern anspruchsvolle Gespräche mit Versicherten und Patienten üben – wie Einsprüche gegen Leistungsablehnungen, Fragen zur Deckung, Abrechnungsstreitigkeiten oder Triage-Anrufe. Dies geschieht mit realistischen, sprachbasierten KI-Personas, wobei in Sekundenschnelle ein anhand von Richtlinien bewertetes Feedback zu Empathie, Genauigkeit und Compliance erstellt wird. Lakebase dient als operatives System of Record: Jeder Gesprächsschritt schreibt den Sitzungsstatus, die Bewertungen und den Fortschritt der Agenten für Lesevorgänge mit geringer Latenz und fortsetzbare Sitzungen, während dieselben Daten in Medallion-Tabellen für Programmanalysen fließen. Databricks-Serving-Endpoints betreiben die KI-Personas und die Echtzeit-Feedback-Engine, durchgängig gesteuert von Unity Catalog. 

Zeb
Zeb Agentic Lakebase for Healthcare ist ein produktisiertes, Agenten-natives Pattern, das die Positionierung von Databricks als „Datenbank für Agenten“ operationalisiert. Ein KI-Agent erhält eine eingegrenzte 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 eine geschäftliche Anfrage entgegen, stellt Lakebase bereit, entwirft das Datenmodell, generiert Anwendungscode und stellt automatisch eine Live-Databricks-App bereit. Brownfield: Der Agent liest einen bestehenden Prototyp aus Lovable, Bolt, v0 oder Cursor ein, leitet das Modell ab und migriert es in die Produktion. Wo andere Agenten nur Lese-Kontext bieten, ermöglicht zeb die vollständige transaktionale Verantwortung. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren. 

Kommunikation, Medien, Unterhaltung und Gaming  

Lovelytics
Audiencelytics: Audiencelytics ist eine hochentwickelte Audience-Intelligence-Lösung, die von Lovelytics in Partnerschaft mit Locality entwickelt wurde, um die lokale Werbung zu revolutionieren. Durch die Nutzung der Databricks Data Intelligence Platform führt sie fragmentierte Zuschauerdaten zu einem einzigen, direkt nutzbaren Asset für Marken zusammen. Die Plattform nutzt generative KI und Automatisierung, um die Kampagnenplanung, die Marketingaktivierung und die Erfolgsmessung sowohl über lineare als auch über Streaming-Kanäle hinweg zu optimieren. Dieser zentralisierte Ansatz eliminiert isolierte Workflows und die Abhängigkeit von teuren Drittanbietern, was die Betriebskosten erheblich senkt. Letztendlich ermöglicht Audiencelytics Werbetreibenden präzises Targeting und Echtzeit-Erkenntnisse, sodass lokale Medienkampagnen sowohl hochgradig skalierbar als auch konsistent effektiv sind. Sehen Sie sich dieses Video an und lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren. 

Lovelytics Churnlytics: Churnlytics ist eine fortschrittliche Predictive-Analytics-Lösung, die von Lovelytics entwickelt wurde, um Unternehmen in den Bereichen Kommunikation, Medien und Unterhaltung bei der Bekämpfung von Kundenabwanderung zu unterstützen. Sie basiert auf der Databricks Data Intelligence Platform und integriert unterschiedliche Datenquellen – wie Nutzungsmuster, Abrechnungshistorie und Kundeninteraktionen –, um eine einheitliche Sicht auf das Abonnentenverhalten zu erstellen. Durch den Einsatz von Machine-Learning-Modellen identifiziert Churnlytics abwanderungsgefährdete Kunden, bevor sie kündigen, sodass Unternehmen proaktive, personalisierte Kundenbindungsmaßnahmen starten können. Dieser datengestützte Ansatz verlagert den Fokus von reaktiven Maßnahmen hin zu strategischer Prävention, was letztendlich wiederkehrende Umsätze sichert und den langfristigen Customer Lifetime Value durch direkt nutzbare Echtzeit-Erkenntnisse steigert. Sehen Sie sich dieses Video an, um mehr zu erfahren. 

Wipro
Wipro Telecom Sales and Marketing Accelerator: Diese Lösung richtet sich an das Segment der kleinen und mittleren Telekommunikationsunternehmen (SMB), indem sie den gesamten Kundenlebenszyklus neu gestaltet – von der Akquise und Konvertierung über den Verkauf, das Onboarding, die Installation und den Service bis hin zum kontinuierlichen Cross-Selling/Upselling. Die Wipro Agentic AI-Lösung, powered by Lakebase und Genie, ermöglicht intelligente, kontextbezogene Entscheidungen in den Bereichen Vertrieb, Marketing, Kundenservice und Umsatzmanagement. Durch die Zusammenführung von Customer-360-Intelligence, neigungsbasierten Erkenntnissen, dynamischer Preisgestaltung, Echtzeit-Empfehlungen und Zero-Touch-Abwicklung können Telekommunikationsunternehmen eine B2C-ähnliche Einfachheit bieten und gleichzeitig die regulatorische B2B-Compliance gewährleisten. Dies führt zu schnelleren Vertragsabschlüssen, einem höheren ARPU, geringerer Abwanderung und einem nachhaltigen globalen Wachstum des SMB-Geschäfts.

Zeb
Zeb Agentic Lakebase for Communications and Media ist ein produktisiertes, Agenten-natives Pattern, das die Positionierung von Databricks als „Datenbank für Agenten“ operationalisiert. Ein KI-Agent erhält eine eingegrenzte 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 eine geschäftliche Anfrage entgegen, stellt Lakebase bereit, entwirft das Datenmodell, generiert Anwendungscode und stellt automatisch eine Live-Databricks-App bereit. Brownfield: Der Agent liest einen bestehenden Prototyp aus Lovable, Bolt, v0 oder Cursor ein, leitet das Modell ab und migriert es in die Produktion. Wo andere Agenten nur Lese-Kontext bieten, ermöglicht zeb die vollständige transaktionale Verantwortung. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren. 

Öffentlicher Sektor  

Slalom
LakeSpeak: Einer der Kunden von Slalom im öffentlichen Sektor modernisiert die Notfallreaktion durch den Einsatz KI-gestützter Tools wie LakeSpeak, dem von MCP betriebenen 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 Unternehmensnutzer bereitzustellen – ohne Logik zu duplizieren, Governance-Regeln zu verletzen oder Integrationsmuster neu schreiben zu müssen. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren. 

Zeb
Zeb Agentic Lakebase for Public Sector ist ein produktisiertes, Agenten-natives Pattern, das die Positionierung von Databricks als „Datenbank für Agenten“ operationalisiert. Ein KI-Agent erhält eine eingegrenzte 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 eine geschäftliche Anfrage entgegen, stellt Lakebase bereit, entwirft das Datenmodell, generiert Anwendungscode und stellt automatisch eine Live-Databricks-App bereit. Brownfield: Der Agent liest einen bestehenden Prototyp aus Lovable, Bolt, v0 oder Cursor ein, leitet das Modell ab und migriert es in die Produktion. Wo andere Agenten nur Lese-Kontext bieten, ermöglicht zeb die vollständige transaktionale Verantwortung. Lesen Sie diesen Blogbeitrag, um mehr zu erfahren. 

Call to Action

Beschleunigen Sie Daten- und KI-Ergebnisse mit Partnerlösungen 

Der rote Faden bei all diesen Lösungen ist derselbe: Wenn operative Daten, Analysen und KI eine gemeinsame, kontrollierte Basis nutzen, schrumpft der Abstand zwischen Erkenntnis und Handeln auf ein Minimum – und es ist die Branchenexpertise, die diese Geschwindigkeit in messbaren Geschäftswert verwandelt. Die hier vorgestellten Partner haben den Schritt von der Architektur zur Produktion bereits vollzogen, und die von ihnen entwickelten Accelerators sind ab sofort in Ihrer Umgebung einsatzbereit. Wenden Sie sich an Ihren Partner oder Ihr Databricks-Account-Team, um ein Pilotprojekt zu planen. Unabhängig von Ihrer Branche ist der schnellste Weg zu einem Lakebase-gestützten Vorteil ein Partner, der das Terrain bereits kennt.

Erste Schritte mit Brickbuilder-Lösungen und -Accelerators

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

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