Neues in Azure Databricks auf der FabCon 2026: Lakebase, Lakeflow und Genie

Beschleunigung von Daten und KI auf Azure

Diese Woche versammeln sich Tausende von Datenexperten in Atlanta zur Microsoft Fabric Community Conference (FabCon) 2026 — zum ersten Mal parallel zur SQLCon — und bringen die Microsoft-Daten- und SQL-Communities zusammen, um die Zukunft von Analytics, BI und KI auf Azure zu erkunden.

Für Azure Databricks unterstreicht FabCon die anhaltende Dynamik unserer Partnerschaft mit Microsoft und wie Kunden Azure Databricks nutzen, um Data Engineering, Analytics, BI und KI zu vereinheitlichen.

Seit 2017 ist Azure Databricks ein First-Party-Azure-Dienst, der tief in Microsoft-Dienste integriert ist, darunter Power BI, Excel, Microsoft Teams, Data Factory, Azure OpenAI, Microsoft Foundry, Copilot Studio und Power Platform.

Unternehmen aus allen Branchen verlassen sich auf Azure Databricks, um moderne Datenplattformen auf Basis einer offenen Lakehouse-Architektur zu erstellen, indem sie die Flexibilität offener Daten mit der Leistung und Skalierbarkeit kombinieren, die für Analytics und KI erforderlich sind.

Auf der FabCon stellen wir diese Woche mehrere neue Funktionen vor, die es noch einfacher machen, intelligente Anwendungen auf Azure zu erstellen.

Lakeflow Connect Free Tier 

Zuverlässige Datenerfassung ist die Grundlage für moderne Analytics und KI.

Heute freuen wir uns, den Lakeflow Connect Free Tier einzuführen, damit Organisationen ihre Unternehmensdaten einfach in ihr Lakehouse bringen können, um Analytics- und KI-Anwendungen zu erstellen.

Lakeflow Connect ermöglicht es Ihnen, Daten aus Enterprise-SaaS-Anwendungen und Datenbanken direkt in das Lakehouse zu spiegeln. Jeder Workspace beinhaltet 100 kostenlose DBUs pro Tag, was Ihnen ermöglicht, ungefähr 100 Millionen Datensätze pro Workspace und Tag kostenlos in das Lakehouse zu übertragen, bevor die Standardpreise für Lakeflow Connect gelten. Diese kostenlose Stufe beinhaltet alle Vorteile von Lakeflow Connect, einschließlich einer einfachen Benutzeroberfläche, effizienter Datenerfassung und einheitlicher Governance durch Unity Catalog.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Datenbank-Mirroring für neun der am häufigsten verwendeten Datenbanken (SQL Server, Oracle, Teradata, PostgreSQL, MySQL, Snowflake, Redshift, Synapse und BigQuery)
• Vollständige Unterstützung für viele der beliebtesten SaaS-Anwendungen (einschließlich Dynamics 365, Salesforce, ServiceNow, Workday und Google Analytics)

Lakeflow Connect schreibt direkt in offene Speicher auf Azure Data Lake Storage (ADLS), gesteuert durch Unity Catalog. Ihre erfassten Daten sind sicher, auffindbar und von jeder Engine aus zugänglich, sobald sie landen.

In Kombination mit den Orchestrierungs- und Transformationsfunktionen von Lakeflow bietet Azure Databricks eine vollständige Plattform für die Erstellung von Produktionsdatenpipelines — und ermöglicht es Teams, Pipelines bis zu 25x schneller zu erstellen und gleichzeitig die ETL-Kosten um bis zu 83% zu senken.

Erfahren Sie mehr darüber, wie Lakeflow auf Azure Databricks Erfassung, Transformation und Orchestrierung auf einer einzigen, gesteuerten Plattform vereint.

Azure Databricks Lakebase: die Datenbank für KI-Agenten, jetzt allgemein verfügbar

Moderne Anwendungen erfordern zunehmend operative Datenbanken, die nahtlos mit Analytics und KI integriert sind. Im Zeitalter der KI-Agenten ist dies noch kritischer: Agenten benötigen ein transaktionales Aufzeichnungssystem, um den Zustand, Aktionen und Anwendungs-Workflows zu verwalten.

Azure Databricks Lakebase, jetzt allgemein verfügbar, ist ein verwalteter, serverloser Postgres-Dienst, der produktionsreife operative Funktionen direkt in Ihre Lakehouse-Grundlage auf Azure bringt. Lakebase ist die operative Datenbank für das Agenten-Zeitalter, die es KI-Agenten und Anwendungen ermöglicht, operative Daten direkt im Lakehouse zu lesen, zu schreiben und zu verarbeiten.

Lakebase kombiniert vertrautes Postgres mit der Skalierbarkeit und Wirtschaftlichkeit von offenem Lakehouse-Speicher. Während Unternehmen agentenbasierte Workflows einführen, die von Tools wie Genie und Agent Bricks angetrieben werden, bietet Lakebase die operative Datenbankschicht, auf die Agenten zur Verwaltung von Zustand und Anwendungs-Workflows angewiesen sind. Diese Grundlage ermöglicht auch eine neue Welle von agentenbasierter Daten-Engineering und agentenbasierter Data Science mit Tools wie Genie Code.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Offene Postgres-Grundlage mit Unterstützung für Community-Erweiterungen wie pgvector und PostGIS
• Getrennte Compute- und Speicherressourcen für hohen Durchsatz und effiziente Skalierung
• Subsekunden-Start mit Autoskalierung und Scale-to-Zero-Preisen
• Branching und sofortige Wiederherstellung für Entwicklungsworkflows
• Hohe Verfügbarkeit mit automatischem Failover über Availability Zones hinweg

Mit dieser Einführung ist Lakebase jetzt in 14 Azure-Regionen weltweit verfügbar und ermöglicht es Unternehmen, operative Workloads direkt auf der Databricks-Plattform auszuführen.

Häufige Anwendungsfälle sind:

• Operative Anwendungen und Workflow-Systeme
• KI-Agenten-Zustandsverwaltung
• Kundenpersonalisierung und Feature-Bereitstellung
• Transaktionale Analysen auf operativen Daten

Erweiterung von Azure Databricks in Microsoft 365

Viele Geschäftsentscheidungen werden immer noch in vertrauten Tools wie Excel und Teams getroffen. Ein wichtiger Schwerpunkt der Ankündigungen dieser Woche ist die Erweiterung von Azure Databricks in Microsoft 365, damit gesteuerte Daten und KI-Erkenntnisse dort verfügbar sind, wo Benutzer bereits arbeiten.

Dies baut auf zuvor angekündigten Integrationen zwischen Azure Databricks und Microsoft 365 auf, einschließlich der Unterstützung für Genie-fähige Copilot Studio-Agenten — die es Mitarbeitern ermöglichen, vertrauenswürdige Erkenntnisse von Genie direkt in Teams oder M365 Copilot zu erhalten — sowie auf bevorstehende Initiativen wie eine Databricks-App in Teams, die direkten Zugriff auf Genie ermöglicht.

Azure Databricks Excel Add-in (Public Preview)

Das Azure Databricks Excel Add-in verbindet Excel direkt mit gesteuerten Lakehouse-Daten.

Benutzer können:

• Unity Catalog-Tabellen und Metric Views direkt aus Excel durchsuchen
• Pivot-Tabellen mit Metric Views und gesteuerten semantischen Definitionen erstellen
• Daten filtern und analysieren, ohne SQL schreiben zu müssen

Das Add-in funktioniert für Excel für Windows, macOS und das Web und hilft Unternehmen, fragile Exporte durch direkten Zugriff auf vertrauenswürdige Lakehouse-Daten zu ersetzen.

Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation.

Genie: KI, die Ihr Unternehmen kennt

Die Akzeptanz von KI-gestützten Analysen auf Azure Databricks ist rasant gewachsen, wobei 98% der Databricks SQL Warehouse-Kunden KI/BI nutzen und die monatlich aktiven Benutzer von Genie um >300% im Jahresvergleich gestiegen sind. 

Im Mittelpunkt dieser Erfahrung steht Genie, das es Benutzern ermöglicht, Fragen zu ihren Daten zu stellen und Antworten in Form von Tabellen, Diagrammen oder Erklärungen in natürlicher Sprache zu erhalten.

Genie ist die konversationelle KI-Erfahrung für Daten in Databricks, während Genie Code diese Fähigkeiten auf Entwickler ausdehnt, die Pipelines, ML-Modelle, BI-Dashboards und Anwendungen erstellen.

Genie Agent Mode 

Für komplexe analytische Fragen führt der Genie Agent Mode einen agentenbasierten Ansatz für die Geschäfts-Analyse ein.

Der Agentenmodus verwendet mehrstufiges Schlussfolgern und Hypothesentests, um komplexe Fragen zu untersuchen und tiefere Einblicke in Unternehmensdaten zu gewinnen. Anstatt nur ein einziges Abfrageergebnis zurückzugeben, kann Genie ein Problem iterativ untersuchen und seinen Ansatz verfeinern, während es aus Zwischenergebnissen lernt. Der Genie Agent Mode ermöglicht es Benutzern, über grundlegende „Was ist passiert“-Fragen hinauszugehen, um zu verstehen „Warum“ und „Was kommt als Nächstes“.

Mit dem Genie Agent Mode können Benutzer:

• Automatisch einen Forschungsplan über mehrere Abfragen hinweg generieren und ausführen
• Hypothesen testen und die Analyse basierend auf Zwischenergebnissen verfeinern
• Strukturierte Datenexploration mit narrativen Erklärungen und Visualisierungen kombinieren
• Umfassende Antworten liefern, die durch Tabellen, Diagramme und Belege gestützt werden

Dies verwandelt Genie von einer einfachen konversationellen Abfrageoberfläche in einen KI-Analysten, der komplexe Geschäftsprobleme untersuchen kann.

Genie Code

Für Datenpraktiker ermöglicht Genie Code agentenbasierte Data-Engineering-, Data-Science- und Analyse-Workflows direkt im Databricks-Workspace.

Genie Code ist ein KI-Agent, der speziell für Datenteams entwickelt wurde. Er versteht den Kontext von Unternehmensdaten durch Unity Catalog, was es ihm ermöglicht, Datensätze, Lineage, Governance-Richtlinien und Geschäftssemantiken zu verarbeiten, während er direkt in Notebooks, SQL-Editoren und Lakeflow-Pipelines arbeitet.

Genie Code bietet eine einheitliche agentenbasierte Entwicklungsumgebung für den Aufbau und Betrieb von Datenpipelines, Analysen und KI-Anwendungen.

Mit Genie Code können Teams:

• Datenpipelines, Dashboards und ML-Workflows aus natürlichsprachlichen Eingabeaufforderungen erstellen und erweitern
• Fehler debuggen und Anomalien in Lakeflow-Pipelines und Modellen untersuchen
• Notebooks, SQL-Abfragen und Visualisierungen generieren, die auf dem Enterprise-Datenkontext basieren
• Routineaufgaben wie Pipeline-Überwachung und Fehlerbehebung automatisieren

Durch die Kombination von tiefer Plattformintegration mit mehrstufigem Reasoning ermöglicht Genie Code Datenteams, über unterstütztes Coding hinauszugehen und komplexe Datent Aufgaben an einen KI-Partner zu delegieren.

Genie in Databricks One 

Databricks One beinhaltet jetzt eine einheitliche Multi-Agenten-Chat-Erfahrung, die von Genie angetrieben wird, und bietet Business-Anwendern eine einfache Möglichkeit, Fragen zu ihrem gesamten Datenbestand zu stellen. Benutzer können nahtlos auf Erkenntnisse aus mehreren Genie-Bereichen zugreifen und diese kombinieren, ohne wissen zu müssen, wo die Daten liegen oder welchen Bereich sie wählen sollen. Wenn eine Frage über bestehende Genie-Bereiche hinausgeht, kann Databricks One zusätzliche Agenten einbeziehen, um die Daten zu erkunden und neue Antworten zu generieren. Dies ermöglicht es Benutzern, sowohl gut definierte als auch spontane Fragen in einer einzigen Erfahrung zu bearbeiten.

Neben dem Chat können Benutzer KI/BI-Dashboards durchsuchen, erkunden und mit Databricks Apps interagieren, alles innerhalb einer optimierten Oberfläche, die darauf ausgelegt ist, Daten und KI für alle zugänglich zu machen.

Databricks One Mobile 

Databricks One Mobile bringt die neue Genie Multi-Agenten-Chat-Erfahrung auf iOS und Android und ermöglicht es Business-Anwendern, von überall sicher auf ihre Daten zuzugreifen und mit ihnen zu interagieren.

Mit Databricks One Mobile können Benutzer Genie Fragen stellen, KI/BI-Dashboards erkunden und von ihrem Telefon aus auf Databricks Apps zugreifen. Es bietet Business-Anwendern eine einfache Möglichkeit, Daten zu analysieren und unterwegs Entscheidungen zu treffen.

Warum Azure Databricks die beste Daten- und KI-Plattform auf Azure ist

Diese Ankündigungen bauen auf den Kernstärken auf, die Azure Databricks zur bevorzugten Plattform für Daten und KI auf Azure machen.

Einheitliche Governance

Unity Catalog zentralisiert die Governance über Tabellen, Dateien, Modelle, Dashboards und KI-Assets hinweg.

Tiefe Microsoft-Integrationen

Azure Databricks integriert sich nativ mit Power BI, Excel, Teams, Azure OpenAI und anderen Microsoft-Diensten.

Lakehouse-native Analysen

Databricks SQL liefert Hochleistungsanalysen direkt auf offenen Lakehouse-Speichern.

KI-Entwicklung

Genie und Agent Bricks bieten eine einheitliche Plattform für den Aufbau und die Bereitstellung von KI-Anwendungen.

Niedrigere Gesamtbetriebskosten

Serverless Compute, Lakebase Scale-to-Zero und vereinfachte Erfassung reduzieren die Infrastrukturkomplexität und -kosten.

Diese Innovationen auf der FabCon erleben

Wenn Sie die FabCon 2026 in Atlanta besuchen, schauen Sie vorbei, um diese Innovationen in Aktion zu sehen. Das Databricks-Team wird die ganze Woche vor Ort sein und demonstrieren, wie Organisationen moderne Daten- und KI-Anwendungen mit Azure Databricks erstellen. Sie können auch an unserer Sitzung Accelerating Data and AI with Azure Databricks (Donnerstag, 19. März, 8:00–9:00 Uhr, Raum C302) teilnehmen, um zu sehen, wie diese Funktionen zusammenarbeiten, um die Leistung zu beschleunigen, die Architektur zu vereinfachen und den Wert auf Azure zu maximieren.

• Auf der FabCon können Sie:
  Live-Demos von Azure Databricks Lakebase, Lakeflow Connect, Genie, AI/BI und vielem mehr sehen.
• Treffen Sie Databricks SMEs, um zu besprechen, wie Data Engineering, BI und KI auf Azure vereinheitlicht werden können
• Erfahren Sie, wie Kunden Azure Databricks, Power BI und Azure OpenAI integrieren

Wir werden auch Partner aus dem gesamten Microsoft-Ökosystem für Community-Events während der Konferenzwoche treffen. Begleiten Sie uns und Slalom zu einem FabCon Networking Happy Hour am Mittwoch, den 18. März, um sich mit Datenführern und Praktikern aus den Microsoft- und Databricks-Communities zu vernetzen:

FabCon Happy Hour mit Slalom → https://go.slalom.com/MSFT-FabCon26

Und merken Sie sich den Databricks Data + AI Summit vom 15. bis 18. Juni 2026 in San Francisco vor – die weltweit größte Konferenz für Daten, Analysen und KI mit über 25.000 Teilnehmern, 800+ Sitzungen und praktischen Schulungen auf der gesamten Databricks-Plattform.

Die Zukunft von Daten und KI auf Azure ist da – und wir fangen gerade erst an!

Starten Sie kostenlos mit Azure Databricks →

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