Wenn Sie jemals versucht haben, genau zu verstehen, was Databricks eigentlich macht, sind Sie nicht allein. In einem Moment hören Sie, es sei für Data Scientists, im nächsten ist es ein Data Warehouse und plötzlich geht es nur noch darum, eine eigene KI zu entwickeln. Das ist wirklich verwirrend, denn die Plattform hat sich von einem speziellen Tool für Apache Spark zu einer riesigen Alleskönner-Suite für so ziemlich alles im Datenbereich entwickelt.
Mein Ziel ist es, den Dschungel der Schlagwörter zu durchdringen und Ihnen eine klare Antwort zu geben. Wir werden behandeln, was Databricks ist, wofür es verwendet wird und für wen es wirklich gedacht ist. Letztendlich ist es ein zentraler Ort, um alle Daten Ihres Unternehmens zu verwalten, von unordentlichen Rohdateien bis hin zu hochentwickelten KI-Modellen.
Was ist Databricks?
Die ganze Idee zu Databricks stammt von den Leuten, die ursprünglich Apache Spark entwickelt haben, dem Open-Source-Tool zur Verarbeitung riesiger Datenmengen. Ihr ursprüngliches Ziel war recht einfach: Menschen die Nutzung von Spark in der Cloud zu ermöglichen, ohne die ganzen Kopfschmerzen bei der Einrichtung und Verwaltung von Servern.
Im Laufe der Jahre ist diese einfache Idee zu dem angewachsen, was sie heute eine „Data Intelligence Platform“ nennen. Das Herzstück dieser Plattform ist das sogenannte „Data Lakehouse“. Das klingt nach weiterem Fachjargon, aber das Konzept ist ziemlich clever. Es versucht, Ihnen das Beste aus einem Data Lake und einem Data Warehouse zu bieten.
Ein Data Lake ist wie ein riesiger, günstiger Speicherbehälter, in den Sie all Ihre Daten in ihrem rohen, unstrukturierten Format werfen können. Ein Data Warehouse hingegen ist ein hochgradig organisiertes System, das für schnelle Analysen und Berichte konzipiert ist. Die Lakehouse-Architektur zielt darauf ab, den günstigen, flexiblen Speicher des Lakes mit der Geschwindigkeit und Struktur des Warehouses zu vereinen.
Ein wirklich wichtiger Punkt ist, dass Databricks Ihre Daten nicht in einem speziellen, unzugänglichen Format hortet. Es arbeitet direkt mit Ihrem eigenen Cloud-Speicher (wie Amazon S3, Azure Data Lake Storage oder Google Cloud Storage) unter Verwendung offener Formate. Das bedeutet, Ihre Daten gehören immer Ihnen, und Sie sind nicht für immer an Databricks gebunden.
Kernkomponenten der Plattform
Databricks ist nicht nur eine einzige Sache; es ist eher wie eine Werkstatt mit verschiedenen Stationen für unterschiedliche Aufgaben. Tatsächlich werden Sie beim Anmelden oft gebeten, eine „Persona“ auszuwählen – im Grunde die Frage nach Ihrer Berufsbezeichnung –, um Ihnen die für Ihre Arbeit relevantesten Werkzeuge anzuzeigen.
Databricks für Data Engineering und ETL
Wenn Sie ein Data Engineer sind, dreht sich Ihre Welt um den Aufbau von Datenpipelines. Sie sind derjenige, der die „Extract, Transform, Load“ (ETL)-Arbeit erledigt: Daten von überall her holen (Datenbanken, Apps, was auch immer), sie bereinigen und für andere zur Nutzung vorbereiten. Databricks ist dafür ein riesiger Spielplatz. Es kann Daten verarbeiten, die über Nacht in großen Blöcken verarbeitet werden (Batch-Verarbeitung), oder Daten handhaben, die ständig einströmen, wie z. B. Website-Klicks (Echtzeit-Streaming).
Databricks für Data Warehousing und Analytik
Nachdem die Ingenieure ihre Magie gewirkt haben, sind die Daten sauber und bereit für die Analyse. Hier kommen die Datenanalysten ins Spiel. Sie können Databricks SQL verwenden, um die Daten zu durchsuchen und Abfragen zu stellen, genau wie bei einem normalen Data Warehouse. Es ist so konzipiert, dass es sich vertraut anfühlt. Sie können sogar ihre bevorzugten BI-Tools wie Tableau oder Power BI anschließen, um Dashboards und Berichte zu erstellen. Damit das alles schnell läuft, arbeitet im Hintergrund die schnelle Abfrage-Engine von Databricks namens Photon.
Databricks für Data Science und Machine Learning
Für Data Scientists ist Databricks der Ort, an dem sie tief in die Daten eintauchen, verschiedene Algorithmen ausprobieren und Machine-Learning-Modelle (ML) erstellen können. Es verfügt über kollaborative Notebooks, die im Grunde geteilte Dokumente sind, in denen Teams gemeinsam Code in Sprachen wie Python, R oder Scala schreiben und ausführen können. Es enthält auch ein praktisches Tool namens MLflow, das hilft, den gesamten Lebenszyklus eines Machine-Learning-Projekts zu verwalten, vom Verfolgen von Experimenten bis zur Bereitstellung des endgültigen Modells. In der Branche wird dieser Prozess „MLOps“ genannt.
Databricks für generative KI und LLMs
In jüngerer Zeit ist Databricks kopfüber in die Welle der generativen KI eingetaucht. Sie haben Tools hinzugefügt, mit denen Sie Ihre eigenen großen Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) auf den privaten Daten Ihres Unternehmens erstellen und trainieren können. Das bedeutet, Sie könnten einen benutzerdefinierten Chatbot erstellen, der Ihre Produktlinie in- und auswendig kennt, oder eine KI, die Fragen auf der Grundlage Ihrer internen Dokumente beantworten kann. Das ist eine wirklich leistungsstarke Funktion, aber sie zeigt auch, wie komplex die Plattform geworden ist.
Häufige Anwendungsfälle für Databricks: Für wen ist es geeignet?
Bei all diesen Funktionen fragen Sie sich vielleicht, wer Databricks eigentlich braucht. Es ist definitiv kein Patentrezept für alle. Es passt wirklich gut für einige bestimmte Arten von Unternehmen und Teams.
Unternehmen mit großen Datenteams
Databricks ist für Unternehmen konzipiert, die ein ganzes Team von Datenexperten, Ingenieuren, Analysten und Data Scientists haben. Es bietet ihnen einen gemeinsamen Arbeitsbereich für dieselben Daten, was hilft, das klassische Problem zu vermeiden, bei dem jeder seine eigene, separate und nicht synchronisierte Kopie von Informationen hat.
Organisationen mit komplexen Datenverarbeitungsanforderungen
Die wahre Superkraft der Plattform ist der Umgang mit „Big Data“. Wenn Ihr Unternehmen in Terabytes (oder sogar Petabytes) von Daten ertrinkt, die eine normale Datenbank zum Weinen bringen würden, ist Databricks für diese Größenordnung ausgelegt. Es eignet sich hervorragend für die Verarbeitung riesiger Mengen an sauberen, organisierten Daten und unordentlichem, unstrukturiertem Material, weshalb es häufig in den Bereichen Finanzen, E-Commerce und Medien eingesetzt wird.
Teams, die benutzerdefinierte KI/ML-Lösungen entwickeln
Wenn Ihr Ziel darin besteht, Ihre eigenen KI- oder Machine-Learning-Modelle von Grund auf neu zu erstellen, ist Databricks eine sichere Wahl. Es gibt Ihrem Team die volle Kontrolle über den gesamten Prozess, von der Vorbereitung der Daten bis zur Einführung des endgültigen Modells. Das ist perfekt für Unternehmen, bei denen ihre einzigartige KI sie von der Konkurrenz abhebt.
Die Herausforderungen und Komplexität bei der Nutzung von Databricks
Okay, Databricks ist also leistungsstark, aber es ist definitiv kein einfaches „Knopfdruck“-Tool. All diese Flexibilität bringt einige echte Herausforderungen mit sich, über die Sie Bescheid wissen sollten, bevor Sie sich darauf einlassen.
Die steile Lernkurve
Jeder, der es benutzt hat, wird es Ihnen sagen: Databricks ist riesig. Es ist vollgepackt mit Funktionen und Einstellungen, und man lernt es nicht an einem Wochenende. Um wirklich auf Ihre Kosten zu kommen, muss sich Ihr Team mit Dingen wie verteiltem Rechnen, Data Engineering und der Cloud auskennen. Es braucht eine erfahrene Mannschaft und eine solide Einarbeitung, um es gut zu betreiben.
Unvorhersehbares Kostenmanagement
Databricks hat ein Pay-as-you-go-Preismodell. Sie zahlen für „Databricks Units“ (DBUs), wann immer Sie eine Aufgabe ausführen. Einerseits ist das flexibel. Andererseits kann Ihre monatliche Rechnung dadurch zu einem Ratespiel werden. Der Versuch, die Nutzung zu optimieren, um die Kosten niedrig zu halten, kann sich wie ein Vollzeitjob anfühlen, und es ist überraschend einfach, eine viel höhere Rechnung als erwartet zu bekommen, wenn man nicht genau aufpasst.
Die Lücke zwischen Infrastruktur und Geschäftsanwendungen
Der vielleicht kniffligste Teil ist zu verstehen, dass Databricks Ihnen die Rohmaterialien liefert, nicht aber das fertige Produkt. Es bietet die gesamte Leistung, die Sie zur Verarbeitung von Daten und zum Erstellen von Modellen benötigen, aber es erstellt nicht die endgültige Anwendung für Sie.
Nehmen wir zum Beispiel an, Sie möchten eine KI zur Beantwortung von Kundensupport-Anfragen entwickeln. Databricks kann Ihnen beim Trainieren des Modells helfen, aber Sie sind immer noch dafür verantwortlich, es mit Ihrem Helpdesk zu verbinden, die Chat-Oberfläche zu verwalten und die Ticket-Antworten tatsächlich zu automatisieren. Dies wird oft als das „Problem der letzten Meile“ bezeichnet, und es ist ein großes.
Hier können Tools, die für eine bestimmte Aufgabe entwickelt wurden, einen großen Unterschied machen. Während Databricks Ihr Unternehmenswissen verarbeiten kann, ist ein Tool wie eesel AI darauf ausgelegt, dieses Wissen zu nehmen und in einen funktionierenden KI-Support-Agenten zu verwandeln. Es verbindet sich direkt mit den Tools, die Sie bereits verwenden, wie Zendesk, Slack und Confluence, und bietet Ihnen in wenigen Minuten eine einsatzbereite Lösung. Sie profitieren von KI-gestütztem Support, ohne ein Team von Data Engineers zu benötigen, um ihn von Grund auf neu zu erstellen.
Eine vollständige Aufschlüsselung der Databricks-Preise
Es kann schwierig sein, Ihre Databricks-Rechnung vorherzusagen. Die Preise basieren vollständig auf der Nutzung, gemessen in sogenannten Databricks Units (DBU). Stellen Sie sich eine DBU als eine Einheit an Rechenleistung vor, für die Sie sekundengenau bezahlen, wann immer Ihr System arbeitet. Der Preis einer DBU ändert sich je nachdem, was Sie tun.
Hier ist ein kurzer Überblick über die Einstiegspreise für ihre Hauptdienste:
| Aufgabe | Startpreis (pro DBU) | Wofür es ist |
|---|---|---|
| Data Engineering | 0,15 $ / DBU | Ausführen automatisierter Datenpipelines (ETL). |
| Data Warehousing | 0,22 $ / DBU | Ausführen von SQL-Abfragen für BI und Analytik. |
| Interaktive Workloads | 0,40 $ / DBU | Data Science und kollaborative Analyse. |
| Künstliche Intelligenz | 0,07 $ / DBU | Bereitstellen und Abfragen von KI/ML-Modellen. |
Ein wichtiger Punkt, den Sie beachten sollten: Diese Preise gelten nur für Databricks. Sie beinhalten nicht die Kosten, die Sie Ihrem Cloud-Anbieter (AWS, Azure oder Google Cloud) für die eigentlichen Server und den Speicher zahlen müssen, auf denen Databricks läuft. Das ist eine separate Rechnung, und sie kann beträchtlich sein.
Dieses Pay-as-you-go-Modell ist ideal für Datenteams, die skalieren müssen, kann aber den Finanzabteilungen Kopfzerbrechen bereiten. Wenn Sie versuchen, ein spezifisches Problem wie die Automatisierung des Kundensupports zu lösen, ist eine vorhersehbare Preisgestaltung oft viel einfacher zu handhaben. Deshalb bieten Plattformen wie eesel AI einfache monatliche Pläne an, die auf der Anzahl der genutzten KI-Antworten basieren, sodass Sie genau wissen, wie hoch Ihre Rechnung sein wird. Keine Überraschungen.
Dieses Video bietet eine großartige Einführung in die Kernkomponenten von Databricks, einschließlich Spark, Delta Lake und MLflow.
Ist Databricks das richtige Werkzeug für Ihr Team?
Sollte Ihr Team also Databricks verwenden? Hier ist das Fazit: Es ist eine gewaltige Plattform für Unternehmen, die riesige Datenmengen verarbeiten und benutzerdefinierte KI von Grund auf neu erstellen müssen. Ihr größter Vorteil ist, dass sie eine flexible, offene Sandbox ist, in der ein erfahrenes Datenteam so gut wie alles bauen kann.
Aber all diese Leistung hat ihren Preis: Sie ist komplex, erfordert eine lange Einarbeitungszeit und die Preisgestaltung kann eine Herausforderung sein. Es ist ein Werkzeug für Entwickler, für Teams, die die Zeit und die Fähigkeiten haben, das Beste daraus zu machen.
Wenn Ihr Hauptziel darin besteht, ein klares Geschäftsproblem zu lösen, wie z. B. die Reduzierung von Kundensupport-Tickets oder die Einrichtung eines internen Helpdesks für Ihr Team, benötigen Sie wahrscheinlich kein so großes und komplexes Werkzeug wie Databricks. Eine Lösung, die für diese spezielle Aufgabe entwickelt wurde, wie eesel AI, bringt Sie viel schneller ans Ziel. Sie knüpft an die Tools und Wissensdatenbanken an, die Sie bereits haben, und ermöglicht es Ihnen, in wenigen Minuten einen hilfreichen KI-Agenten zu starten – kein Abschluss in Data Engineering erforderlich.
Häufig gestellte Fragen
Databricks ist eine vereinheitlichte Daten- und KI-Plattform, die auf dem Open-Source-Framework Apache Spark aufbaut. Es löst hauptsächlich die Herausforderung, riesige, vielfältige Datensätze für Data Engineering, Warehousing, Data Science und Machine Learning in einer einzigen Umgebung zu verwalten und zu verarbeiten.
Databricks realisiert das Data Lakehouse, indem es den flexiblen, kostengünstigen Speicher eines Data Lakes mit den strukturierten, leistungsstarken Abfragefunktionen eines Data Warehouses kombiniert. Es verarbeitet Daten direkt in Ihrem Cloud-Speicher unter Verwendung offener Formate und bietet sowohl Skalierbarkeit als auch optimierte analytische Leistung.
Ja, Databricks kann eine steile Lernkurve aufweisen, da es über umfangreiche Funktionen verfügt und Kenntnisse in den Bereichen verteiltes Rechnen, Data-Engineering-Konzepte und Cloud-Infrastruktur erfordert. Teams benötigen in der Regel spezielle Fähigkeiten und Schulungen, um das volle Potenzial effektiv zu nutzen.
Databricks verwendet ein Pay-as-you-go-Preismodell, bei dem Sie für „Databricks Units“ (DBUs) basierend auf der Nutzung bezahlen. Es ist wichtig zu beachten, dass die DBU-Preise die Databricks-Plattform selbst abdecken, nicht aber die separaten Kosten für die zugrunde liegende Cloud-Infrastruktur (Server, Speicher) Ihres gewählten Cloud-Anbieters.
Absolut. Databricks bietet eine robuste Umgebung für Data Scientists und Ingenieure zur Entwicklung, zum Training und zur Bereitstellung benutzerdefinierter KI- und Machine-Learning-Modelle, einschließlich großer Sprachmodelle (LLMs). Es enthält Tools wie MLflow, um den gesamten MLOps-Lebenszyklus vom Experiment bis zur Produktion zu verwalten.
Nein, ein entscheidender Vorteil von Databricks ist sein Bekenntnis zu offenen Standards und Formaten. Es arbeitet direkt mit Ihren Daten, die in Ihrem eigenen Cloud-Speicher (wie AWS S3, Azure Data Lake Storage oder Google Cloud Storage) gespeichert sind, und stellt so sicher, dass Ihre Daten auch außerhalb der Plattform zugänglich und portabel bleiben.
