Wer schon einmal in einem Unternehmen gearbeitet hat, das mit vielen Informationen umgeht, kennt wahrscheinlich, wie „unordentlich“ Daten werden können. Traditionell bedeutete das Verwalten dieser Informationen alles – vom Jonglieren mit einfachen Excel-Tabellen bis hin zum Abfragen verschiedenster Datenbanken in unterschiedlichen Abteilungen. Die meiste Arbeit basiert auf SQL, der gemeinsamen Sprache für Daten, oder manchmal auf Python für fortgeschrittenere Analysen.

Heutzutage haben die meisten Unternehmen ihre Daten in zwei völlig unterschiedliche Welten aufgeteilt:

• Data Warehouses: Diese enthalten organisierte, strukturierte Daten (vergleichbar mit riesigen Sammlungen von Tabellen, ähnlich einer großen Excel-Arbeitsmappe), die hauptsächlich für Geschäftsberichte verwendet werden;
• Data Lakes: Diese speichern rohe, unorganisierte Daten, wie Bilder, Videos oder umfangreiche Protokolle, die im Machine Learning genutzt werden.

Obwohl beide Systeme in ihrem Bereich gut funktionieren, kommunizieren sie nicht gut miteinander. Dadurch entstehen sogenannte „Data Silos“, in denen Informationen an verschiedenen Orten feststecken. Dies führt zu inkonsistenten Ergebnissen, hohen Kosten und viel manueller Arbeit, nur um Daten zu verschieben. Databricks wurde von den ursprünglichen Entwicklern von Apache Spark genau zur Lösung dieses Problems geschaffen, indem eine neue, einheitliche Architektur eingeführt wurde: das Lakehouse.

Die zentralen Probleme, die Databricks löst

Um zu verstehen, warum Databricks so beliebt ist, muss man die drei wichtigsten „Schmerzpunkte“ betrachten, die es für Datenteams beseitigt:

• Komplexität und Wartung: Früher erforderte das Einrichten einer „Big Data“-Umgebung die manuelle Installation von Servern und komplexer Software. Databricks ist vollständig cloudbasiert (AWS, Azure oder GCP). Ein leistungsstarker Cluster kann mit nur wenigen Klicks gestartet werden;
• Mangelnde Zusammenarbeit: Dateningenieure schreiben Code, während Business-Analysten SQL (und in fortgeschrittenen Fällen Python) verwenden. Meistens arbeiten sie mit unterschiedlichen Tools. Databricks stellt Notebooks sowie einen SQL-Editor bereit, in denen alle im selben Raum arbeiten und Code sowie Kommentare in Echtzeit teilen können;
• Datenzuverlässigkeit: Rohdaten sind oft „schmutzig“ oder unvollständig. Databricks nutzt Delta Lake-Technologie, um sicherzustellen, dass die gelesenen Daten stets von hoher Qualität, zuverlässig und „produktionsreif“ sind.

Effizienz und Einfachheit

Das Leitmotiv von Databricks ist "Einfachheit". Anstatt Hardware zu verwalten, liegt der Fokus auf den Daten.

Stellen Sie sich ein Einzelhandelsunternehmen vor, das Verkaufsprognosen erstellen möchte. Ohne Databricks könnten sie Wochen damit verbringen, Daten aus ihren Website-Protokollen in eine Datenbank zu verschieben, nur um sie analysieren zu können. Mit Databricks können sie diese Daten sofort aufnehmen, sie mit Python oder SQL in einem gemeinsamen Notebook bereinigen und ein Prognosemodell erstellen – alles innerhalb derselben Umgebung. Ein fragmentierter, langsamer Prozess wird so zu einer optimierten, schnellen "Datenfabrik".

Bedeutung für die berufliche Entwicklung

Da Unternehmen sich von "alten, unübersichtlichen Systemen" abwenden, suchen sie nach Fachkräften, die den Umgang mit einer Lakehouse-Umgebung beherrschen. Ob angehender Data Engineer, Data Scientist oder Data Analyst – die Fähigkeit, sich im Databricks-Arbeitsbereich zurechtzufinden, wird zu einer grundlegenden Kompetenz in der modernen Datenlandschaft.