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Daten endlich nutzbar machen
Mit Databricks zur einheitlichen Data & AI Plattform
Fragmentierte Datenlandschaften bremsen Innovation, Governance und AI-Initiativen. valantic unterstützt Unternehmen dabei, mit Databricks eine einheitliche Data & AI Plattform aufzubauen – von der Datenstrategie über die Implementierung bis zu einer skalierbaren Grundlage für Data Engineering, Analytics und AI.
Wenn Datensilos Innovation ausbremsen
Die Herausforderung
Unternehmen aller Branchen stehen vor der Herausforderung, wachsende Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen effizient zu verarbeiten, zu analysieren und für AI-Anwendungen nutzbar zu machen. In der Realität sind Datenlandschaften jedoch meist fragmentiert: Data Warehouses, Data Lakes und separate ML-Plattformen existieren nebeneinander – mit hohen Betriebskosten und verzögerter Time-to-Insight.
Gleichzeitig steigt der Druck, Data- und AI-Initiativen schneller in produktive Anwendungen zu überführen. Viele Organisationen kämpfen mit inkonsistenten Daten, fehlender Governance und dem Mangel an einer einheitlichen Plattform für Data Engineering, Analytics und Machine Learning.
Besonders in gewachsenen Systemlandschaften entstehen Medienbrüche: Operative Daten liegen häufig isoliert von Analytics-Schichten, während Analyse- und Reporting-Anwendungen auf komplexe und uneinheitliche Datenmodelle zugreifen müssen.
Ohne eine skalierbare, modern aufgestellte Dateninfrastruktur bleibt das Potenzial von Data & AI ungenutzt – und damit ein zentraler Wettbewerbsvorteil.
Databricks im Überblick: Data Intelligence Engine im Zentrum
Kundenutzen
Schnellere Time-to-Insight durch eine einheitliche, skalierbare Datenplattform: Von der Rohddatenverarbeitung bis zu KI-Anwendungen in einer Umgebung.
Viele Unternehmen zahlen heute für drei bis fünf verschiedene Datenwerkzeuge, die nicht nahtlos zusammenarbeiten. Databricks konsolidiert diese Silos auf einer einzigen Plattform – das senkt Lizenz- und Betriebskosten erheblich. Eine unabhängige Studie von Nucleus Research belegt: Kunden erzielen im Durchschnitt 482 Prozent ROI über drei Jahre, bei einem Payback-Zeitraum von nur vier Monaten.
Wenn Ihr Datenvolumen wächst, brauchen Sie sich nicht um die Skalierung der Infrastruktur kümmern. Databricks skaliert automatisch mit, ob Terabytes oder Petabytes, ohne dass Ihr Team Cluster manuell verwalten oder Kapazitäten im Voraus buchen muss. Sie zahlen nur für das, was Sie tatsächlich nutzen.
In vielen Unternehmen ist unklar, wer welche Daten sehen und nutzen darf – und wer in der Vergangenheit darauf zugegriffen hat. Unity Catalog – die zentrale Schaltstelle für Datenzugriff und Compliance auf Databricks – löst genau dieses Problem: Zugriffskontrolle, vollständige Datenherkunft und auditierbare Compliance-Reports über alle Workloads hinweg, Cloud-übergreifend in Echtzeit.
Der Weg vom ersten Modell bis in die Produktion dauert in vielen Teams Monate, weil Experimente nicht nachvollziehbar dokumentiert sind und Übergaben zwischen Data Science und Engineering reibungslos funktionieren müssen. Mlflow, das meistgenutzte Open-Source-Framework für Experiment-Tracking, der Feature Store und das Model Serving lösen genau dieses Problem: ein durchgängiger Workflow, der Experimente automatisch protokolliert und Modelle reproduzierbar in Produktion bringt. Nucleus Research belegt: Databricks-Kunden verkürzen ihre Time-to-Production im Durchschnitt um 52 Prozent.
Ihre Daten leben heute in SAP, morgen sollen sie in Power BI sichtbar sein, dazwischen liegen manuelle Exports, fragile Skripte und veraltete Berichte. Databricks schließt diese Lücke: SAP ERP / S/4HANA liefert die operativen Daten, Databricks verarbeitet und veredelt sie in einer konsistenten Datenbasis, Power BI und Tableau visualisieren die Ergebnisse in Echtzeit. Eine Datenkette, keine Parallelwelten.
Mit Databricks und valantic zur produktiven Data & AI Plattform
Die Lösung
valantic begleitet Unternehmen von der Datenstrategie bis zum produktiven Betrieb einer Databricks-Plattform. Gemeinsam wird eine Zielarchitektur auf Basis des Lakehouse-Paradigmas definiert und eine einheitliche Plattform für Data Engineering, Analytics und AI aufgebaut.
Diese integriert Batch- und Streaming-Verarbeitung, SQL Analytics, Data Science und generative AI in einer Umgebung – als Grundlage für skalierbare Datenanwendungen.
In der Umsetzung setzt valantic auf bewährte Architekturprinzipien: Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold), Unity Catalog für Data Governance, Delta Live Tables für automatisierte Datenpipelines und MLflow für den ML- und AI-Lifecycle.
Die Implementierung erfolgt sowohl in Cloud-Umgebungen wie Azure, AWS oder GCP als auch in bestehenden Systemlandschaften – etwa mit SAP sowie Analytics- und Reporting-Lösungen wie Power BI oder Tableau – für eine durchgängige Datenbasis.
Begleitend sorgt valantic mit Trainings und Coaching dafür, dass interne Teams die Plattform eigenständig weiterentwickeln und betreiben können.
Databricks Data Intelligence Platform
Unsere Leistungsbausteine mit Databricks
Baustein 1
Databricks Assessment & Architekturdesign
Schaffung einer klaren Grundlage für eine moderne Data & AI Plattform. Bestehende Datenlandschaften werden analysiert und eine Zielarchitektur auf Basis des Lakehouse-Paradigmas definiert – mit Fokus auf Skalierbarkeit, Governance und Integration. Die Auswahl der passenden Cloud-Umgebung (Azure, AWS oder GCP) sowie eine priorisierte Roadmap sorgen für eine schnelle und zielgerichtete Umsetzung. Ergebnis: Eine zukunftssichere Architektur, die Daten, Analytics und AI auf einer Plattform vereint.
Baustein 2
Implementierung & Migration
Aufbau einer skalierbaren Databricks-Plattform als zentrale Grundlage für Data Engineering, Analytics und AI. Entwicklung stabiler Datenpipelines mit Delta Live Tables für automatisierte Datenqualität und zuverlässigen Betrieb – ohne dass Teams regelmäßig Fehler analysieren und beheben müssen. Integration bestehender Daten- und Systemlandschaften sowie Umsetzung zentraler Governance mit Unity Catalog. Ergänzt durch CI/CD und automatisierte Tests entstehen robuste, produktionsreife Datenplattformen. Ergebnis: Eine integrierte Data & AI Plattform, die Daten effizient verarbeitet und unternehmensweit nutzbar macht.
Baustein 3
ML & AI Enablement
Beschleunigte Entwicklung und Skalierung von AI-Anwendungen – von ersten Modellen bis zur produktiven Nutzung. Durch strukturierte ML- und AI-Pipelines mit MLflow werden Experimente nachvollziehbar, Modelle reproduzierbar und der Weg in die Produktion deutlich verkürzt. Feature Store und Model Serving ermöglichen den zuverlässigen Einsatz von Modellen im operativen Geschäft. Ergänzend werden generative AI-Anwendungen integriert – etwa durch RAG-Architekturen zur Nutzung unternehmensinterner Daten oder durch LLM Fine-Tuning für spezifische Use Cases. Ergebnis: AI-Anwendungen, die schneller produktiv werden und messbaren Business Value liefern.
Typische Use Cases – Beispiel Szenarios
Use Case: Echtzeit-Kundenanalyse im Handel
Ein europäischer Einzelhändler nutzt eine zentrale Data & AI Plattform auf Basis von Databricks, um Transaktions- und Kundendaten in Echtzeit zu verarbeiten...
Ein europäischer Einzelhändler nutzt eine zentrale Data & AI Plattform auf Basis von Databricks, um Transaktions- und Kundendaten in Echtzeit zu verarbeiten. So werden personalisierte Angebote und Empfehlungen direkt im Kaufprozess ausgespielt.
Ergebnis: Höhere Conversion Rates, steigender Umsatz pro Besucher und ein deutlich verbessertes Kundenerlebnis.
Use Case: Predictive Maintenance in der Fertigung
Ein Industrieunternehmen analysiert IoT-Sensordaten auf einer skalierbaren Data & AI Plattform mit Databricks...
Ein Industrieunternehmen analysiert IoT-Sensordaten auf einer skalierbaren Data & AI Plattform mit Databricks. ML-Modelle erkennen frühzeitig Muster für potenzielle Maschinenausfälle und ermöglichen eine vorausschauende Wartung.
Ergebnis: Weniger ungeplante Stillstände, reduzierte Wartungskosten und höhere Anlagenverfügbarkeit.
Use Case: Regulatorisches Reporting in Finanzdienstleistungen
Ein Finanzinstitut nutzt eine zentrale Data & AI Plattform, um regulatorische Reports automatisiert und nachvollziehbar zu erstellen...
Ein Finanzinstitut nutzt eine zentrale Data & AI Plattform, um regulatorische Reports automatisiert und nachvollziehbar zu erstellen. Daten werden konsistent verarbeitet und erfüllen Anforderungen wie BCBS 239 oder MaRisk.
Ergebnis: Schnellere Reportingprozesse, höhere Datenqualität und vollständige Transparenz für Aufsichtsbehörden.
Warum Databricks mit valantic?
valantic ist ein erfahrener Databricks Partner mit zertifizierten Experten und umfangreicher Projekterfahrung in der Umsetzung moderner Data & AI Plattformen in Europa. Als internationale Digitalberatung verbindet valantic tiefgehende Technologiekompetenz mit fundiertem Branchenverständnis.
Der Fokus liegt auf der ganzheitlichen Umsetzung: von der Datenstrategie über die Databricks Implementierung bis hin zum Betrieb skalierbarer Data & AI Plattformen. Im Mittelpunkt steht die technische Umsetzung und Integration – mit dem Ziel, Datenpipelines und AI-Anwendungen schnell in den produktiven Einsatz zu bringen.
Unternehmen profitieren von einer integrierten Lösung für Data Engineering, Analytics und AI auf Basis moderner Lakehouse-Architekturen.
Ein zentraler Erfolgsfaktor ist die Kontinuität im Projekt: Die gleichen Experten, die die Architektur entwickeln, begleiten auch die Umsetzung – ohne wechselnde Teams oder fragmentierte Delivery-Strukturen.
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