Databricks genießt in der Daten- und KI-Welt einen hervorragenden Ruf, und das zu Recht. Die Plattform ist darauf ausgelegt, absolut riesige Data-Engineering- und Machine-Learning-Projekte zu bewältigen, bei denen die meisten anderen Systeme einfach zusammenbrechen würden.
Aber die Sache ist die: Nur weil es leistungsstark ist, heißt das nicht, dass es das richtige Werkzeug für Ihr Unternehmen ist. Das ist die eigentliche Frage, die wir hier beantworten wollen, besonders für Teams, die schnell KI-Lösungen zum Laufen bringen müssen, ohne eine kleine Armee von Daten-Ingenieuren zur Verfügung zu haben.
In diesem Testbericht kommen wir direkt auf den Punkt, was Databricks ist, was seine Hauptfunktionen tatsächlich leisten und wie das bekanntermaßen komplizierte Preismodell funktioniert. Wir werden die Vor-, Nachteile und die unschönen Seiten beleuchten und uns dabei an echten Nutzererfahrungen orientieren. Wir werden auch untersuchen, wann ein einfacheres, unkomplizierteres Werkzeug tatsächlich die viel bessere Wahl sein könnte.
Was ist Databricks?
Im Kern ist Databricks eine einheitliche Plattform, auf der Datenwissenschaftler und -ingenieure von Grund auf maßgeschneiderte KI- und Datenlösungen entwickeln können. Sie basiert auf einer "Lakehouse"-Architektur. Das klingt technisch, aber es bedeutet im Grunde nur, dass sie den günstigen, rohen Speicher eines Data Lake (für all Ihre unstrukturierten Informationen) mit der organisierten Leistung eines Data Warehouse (für Ihre sauberen, strukturierten Daten) kombiniert.
Das Ganze basiert auf Open-Source-Technologien wie Apache Spark, weshalb es so gut darin ist, riesige Datenmengen zu verarbeiten. Stellen Sie es sich weniger als ein fertiges Werkzeug vor, sondern eher als eine High-End-Werkstatt. Es gibt Datenprofis alle Rohmaterialien und schweren Maschinen (wie kollaborative Code-Notebooks und Machine-Learning-Tools), die sie benötigen, um ihre eigenen Datenpipelines, Dashboards und KI-Modelle zu erstellen. Es ist eine Plattform zum Bauen, kein Werkzeug, das man einfach einstecken und benutzen kann.
Wichtige Funktionen und Möglichkeiten
Das größte Verkaufsargument von Databricks ist sein All-in-One-Toolkit, das den gesamten Daten- und KI-Lebenszyklus abzudecken versucht. Aber wie Sie sehen werden, macht die Tatsache, dass alles unter einem Dach ist, die Dinge nicht automatisch einfach.
Einheitlicher Analyse- und KI-Workflow
Databricks vereint Data Engineering (das Verschieben und Bereinigen von Daten), Data Science und Business Analytics in einem gemeinsamen Arbeitsbereich. Sie erhalten Werkzeuge wie Databricks-Notebooks für die gemeinsame Code-Entwicklung im Team, Databricks SQL für standardmäßigere Datenanalysen und MLflow zur Verwaltung von Machine-Learning-Modellen von Anfang bis Ende.
Das klingt in einer Verkaufspräsentation großartig, aber die Realität ist, dass Ihre Teammitglieder Experten in mehreren verschiedenen Bereichen sein müssen. Um einen echten Nutzen daraus zu ziehen, benötigen Sie Leute, die mit SQL genauso vertraut sind wie mit Python oder Scala und darüber hinaus komplexe Machine-Learning-Konzepte verstehen. Für Teams ohne diese tiefgehende technische Expertise ist die Lernkurve extrem steil.
Skalierbarkeit und Leistung mit Apache Spark
Die Gründer von Databricks sind dieselben Leute, die Apache Spark entwickelt haben. Es ist also keine Überraschung, dass eine super-optimierte Spark-Engine das Herzstück der Plattform ist. Dadurch kann sie Petabytes an Daten mit atemberaubender Geschwindigkeit durcharbeiten. Außerdem erledigt sie einige der mühsamen Hintergrundarbeiten, wie die Verwaltung von Rechenclustern, was ein netter Vorteil ist.
Aber all diese Leistung hat ihren Preis. Wie viele Nutzer in Foren erwähnt haben, ist die Verwaltung von Spark-Jobs, um die Kosten unter Kontrolle zu halten, eine sehr spezielle Fähigkeit. Wenn Sie niemanden haben, der weiß, wie man diese Jobs perfekt abstimmt, können Ihre Rechenkosten explodieren, was zu wirklich schockierenden monatlichen Rechnungen führen kann.
Governance und Sicherheit mit dem Unity Catalog
Unity Catalog ist die Lösung von Databricks zur Verwaltung und Sicherung riesiger Datenmengen. Er fungiert als zentrales Kontrollpanel, in dem Sie Berechtigungen festlegen, die Datenherkunft verfolgen (sehen, woher Daten stammen und wie sie im Laufe der Zeit verändert wurden) und Daten sicher mit anderen Teams oder Partnern teilen können.
Für große Unternehmen mit strengen Compliance-Regeln ist dies eine ziemlich raffinierte Funktion. Der Haken? Die Einrichtung eines Governance-Systems wie des Unity Catalog ist ein eigenes riesiges Projekt. Es kann leicht Monate sorgfältiger Planung und Arbeit in Anspruch nehmen, was eine weitere Schicht an Komplexität und Kosten zu einer bereits teuren Plattform hinzufügt.
Die versteckten Kosten von Databricks: Eine Preisübersicht
Wenn Databricks neben seiner Leistung für eines berühmt ist, dann für ein Preismodell, das unglaublich verwirrend und teuer sein kann. Ihre Endrechnung ist keine einzelne Zahl. Sie ist eine Mischung aus dem, was Sie an Databricks zahlen, plus den zugrunde liegenden Kosten Ihres Cloud-Anbieters, sei es AWS, Azure oder GCP.
Das Ganze wird über die "Databricks Unit" (DBU) abgerechnet, was im Grunde eine Einheit an Rechenleistung ist, die Ihnen stündlich in Rechnung gestellt wird. Je mehr Rechenleistung Sie nutzen, desto mehr DBUs verbrauchen Sie.
Hier ist ein Blick auf ihre offiziellen Preisstufen, aber denken Sie daran, dies sind nur die Startpreise pro DBU:
| Plan | Wichtige Funktionen | Preismodell |
|---|---|---|
| Standard | Jobs & Light Compute, Databricks SQL | Ab 0,07 $ / DBU |
| Premium | Alles aus Standard + Rollenbasierte Zugriffskontrollen | Ab 0,10 $ / DBU |
| Enterprise | Alles aus Premium + Erweiterte Sicherheit & Governance | Ab 0,13 $ / DBU |
Der Listenpreis ist nur der Anfang. Die wahren Gesamtbetriebskosten (Total Cost of Ownership, TCO) sind der Punkt, an dem Ihr Geldbeutel zu schmerzen beginnt. Es sind nicht nur die DBUs und die Cloud-Gebühren; es sind auch die sechsstelligen Gehälter für die spezialisierten Daten-Ingenieure, die Sie einstellen müssen, um alles zu bauen, zu verwalten und zu optimieren.
Das ist ein völlig anderes Universum als eine sofort einsatzbereite KI-Lösung. Plattformen wie eesel AI sind zum Beispiel darauf ausgelegt, klare, vorhersagbare Preise ohne den Preisschock anzubieten. Mit dem Preismodell von eesel AI zahlen Sie basierend auf einer festgelegten Anzahl von KI-Interaktionen, nicht auf einer verwirrenden Einheit an Rechenleistung. Sie werden nicht mit Gebühren pro Lösung für Ihren Erfolg bestraft, und Sie können mit einem flexiblen monatlichen Plan beginnen, den Sie jederzeit kündigen können. Es ist einfach eine viel einfachere und sicherere Art, für KI zu budgetieren.
Ist Databricks das Richtige für Sie? Vor- und Nachteile
Also, wie entscheiden Sie nach all dem, ob Databricks die richtige Wahl ist? Es kommt wirklich darauf an, was Sie erreichen wollen.
Wann Databricks glänzt
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Für riesige Unternehmen: Wenn Sie bereits ein etabliertes Datenteam haben und eine Plattform benötigen, um maßgeschneiderte, groß angelegte KI-Modelle zu erstellen, ist Databricks eine solide Wahl.
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Für unstrukturierte, komplexe Daten: Wenn Sie mit Petabytes an Rohdaten zu tun haben, die eine Menge Verarbeitung benötigen, bevor sie überhaupt nutzbar sind, ist die Leistung seiner Spark-Engine schwer zu übertreffen.
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Für totale Flexibilität: Wenn Sie das Budget, das Talent und die Zeit haben, eine komplett maßgeschneiderte KI-Lösung von Grund auf zu entwickeln, bietet Ihnen Databricks alle Werkzeuge, die Sie benötigen, in einer Box.
Wo Databricks an seine Grenzen stößt
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Es ist wirklich teuer und kompliziert: Für die meisten Teams sind die Gesamtkosten einfach zu hoch. Ohne viel Geld und ein Team von spezialisierten Ingenieuren ist die Plattform ein Monster in der Verwaltung und kann leicht zu einem Fass ohne Boden werden.
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Sie werden nicht über Nacht Ergebnisse sehen: Etwas Nützliches auf Databricks zu bauen, ist kein Wochenendprojekt. Es kann Monate, manchmal sogar Jahre dauern, um von einer Idee zu einem fertigen Produkt zu gelangen. Es ist nicht das Werkzeug zur Lösung unmittelbarer Geschäftsprobleme.
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Es ist für die meisten Dinge überdimensioniert: Wenn Ihr Ziel darin besteht, so etwas wie einen Kundensupport-Chatbot zu bauen, ist die Verwendung von Databricks wie mit einem Vorschlaghammer auf eine Nuss zu schlagen. Die Plattform ist viel leistungsfähiger, komplexer und teurer, als Sie für diese Art von Aufgabe benötigen.
Argumente für produktbasierte KI: Warum selbst entwickeln, wenn man kaufen kann?
Für die meisten Geschäftsanforderungen wie Kundensupport, IT-Service-Management oder interne Helpdesks wird Ihnen eine speziell entwickelte KI-Plattform viel schneller und für viel weniger Geld einen Mehrwert bieten. Es ist die klassische Debatte "Build vs. Buy", und wenn es darum geht, KI in Ihren täglichen Betrieb zu integrieren, ist "Buy" oft der klügere Schachzug.
eesel AI ist ein perfektes Beispiel dafür. Es ist keine generische Werkzeugkiste; es ist eine Plattform, die darauf ausgelegt ist, eine bestimmte Reihe von Problemen direkt nach dem Auspacken zu lösen.
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In Minuten live gehen, nicht in Monaten: Mit einer komplett selbstbedienbaren Einrichtung und Ein-Klick-Verbindungen für Helpdesks wie Zendesk und Freshdesk können Sie einen KI-Agenten ohne ein langes, langwieriges Projekt starten.
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Keine Daten-Ingenieure erforderlich: eesel AI ist für Support- und IT-Manager zur Selbstnutzung gemacht. Sie können den Ton Ihrer KI anpassen, ihr Wissensquellen geben und ihre Aktionen über ein einfaches Dashboard festlegen, ganz ohne Programmierung.
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Risikofreie Simulation: Im Gegensatz zu Databricks, wo Sie Ihre eigene Testumgebung aufbauen müssen, können Sie mit eesel AI simulieren, wie sich Ihre KI bei Tausenden Ihrer vergangenen Tickets verhalten wird, bevor Sie live gehen. Dies gibt Ihnen ein klares, genaues Bild Ihrer Automatisierungsrate und Ihres ROI, sodass Sie mit Zuversicht starten können.
Dieses Video bietet einen vollständigen Testbericht über Databricks AI, um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, ob es die richtige Wahl für Ihre Machine-Learning-Projekte ist.
Die richtige Wahl für Ihre KI-Strategie treffen
Schauen Sie, es lässt sich nicht leugnen, dass Databricks ein Gigant ist. Es ist eine unglaublich leistungsstarke Plattform für Unternehmen, die wirklich im Big-Data-Geschäft tätig sind. Es gibt Ihnen alle Hochleistungsteile, die Sie benötigen, um eine maßgeschneiderte KI-Infrastruktur von Grund auf zu erstellen.
Aber am Ende des Tages ist es ein Werkzeug für Entwickler. Wenn Ihr Ziel nicht darin besteht, eine KI-Plattform zu bauen, sondern eine KI-Lösung zu nutzen, um ein spezifisches Geschäftsproblem zu lösen, ist es wahrscheinlich die falsche Wahl. Für Teams im Kundenservice, in der IT und im operativen Geschäft bietet eine produktbasierte Lösung wie eesel AI einen viel direkteren, erschwinglicheren und schnelleren Weg, um Dinge zu erledigen.
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Häufig gestellte Fragen
Die "Lakehouse"-Architektur kombiniert die Flexibilität und kostengünstige Speicherung eines Data Lake mit der Struktur und Leistung eines Data Warehouse. Das bedeutet, Sie können alle Arten von Rohdaten effizient speichern und haben gleichzeitig leistungsstarke Werkzeuge, um Ihre strukturierten Informationen innerhalb derselben Plattform zu analysieren und zu verwalten. Sie zielt darauf ab, das Beste aus beiden Welten für das Datenmanagement zu bieten.
Mittelständische Unternehmen haben oft mit den hohen Gesamtbetriebskosten zu kämpfen, die spezialisierte Ingenieure und komplexe, DBU-basierte Cloud-Gebühren umfassen. Die steile Lernkurve und der erhebliche Zeitaufwand, der für die Erstellung und Optimierung von Lösungen auf der Plattform erforderlich ist, stellen ebenfalls erhebliche Hürden dar. Es ist oft überdimensioniert für ihre unmittelbaren KI-Bedürfnisse.
Databricks verwendet eine DBU (Databricks Unit), um die Rechenleistung pro Stunde abzurechnen, was im Wesentlichen ein Aufschlag auf die zugrunde liegenden Kosten der Cloud-Infrastruktur ist. Dieses Modell kann zu unvorhersehbaren und hohen Ausgaben führen, insbesondere wenn Spark-Jobs nicht fachmännisch optimiert werden, was eine erhebliche "Databricks-Steuer" zusätzlich zu den Gebühren Ihres Cloud-Anbieters bedeutet.
Eine produktbasierte KI-Lösung ist überlegen, wenn Sie KI schnell für spezifische Geschäftsprobleme wie Kundensupport oder IT-Helpdesks einsetzen müssen, ohne aufwändige Eigenentwicklungen. Sie bietet eine schnellere Wertschöpfung, vorhersehbare Preise und erfordert kein Team von spezialisierten Daten-Ingenieuren, was sie für gezielte Anwendungen wesentlich zugänglicher und kostengünstiger macht.
Um Databricks voll auszuschöpfen, benötigt Ihr Team tiefgreifende Expertise in mehreren Bereichen, einschließlich Kenntnissen in SQL, Python oder Scala sowie komplexen Machine-Learning-Konzepten. Ohne dieses spezialisierte technische Personal zur Erstellung, Verwaltung und Optimierung der Plattform ist die Lernkurve außergewöhnlich steil und die Betriebskosten können leicht außer Kontrolle geraten.
Dieser Databricks-Testbericht deutet darauf hin, dass Databricks am besten für langfristige, strategische Initiativen geeignet ist, die sich auf den Aufbau einer maßgeschneiderten, groß angelegten KI-Infrastruktur von Grund auf konzentrieren. Es ist nicht für den sofortigen KI-Einsatz zur Lösung dringender Geschäftsprobleme konzipiert, da die Implementierung und Entwicklung viele Monate, wenn nicht sogar Jahre dauern kann.
