Definition
Azure Databricks ist eine, von Microsoft und Databricks in Kooperation entwickelte, Plattform für Big Data Analysen. Dabei handelt es sich um eine Cloud basierte, kollaborative Data Engineering und Data Science Plattform, die auf Apache Spark basiert. Sie ermöglicht Unternehmen, große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten und Machine–Learning–Modelle schnell zu entwickeln. Die Technologie ist eine komplett integrierte Plattform. Durch sie können Unternehmen Daten schneller und einfacher sammeln, bereinigen, analysieren und visualisieren. Sie bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, die es Data Engineers und Data Scientists ermöglicht, gemeinsam an Projekten zu arbeiten, ohne dass es zu Kompatibilitätsproblemen kommt.
Zusätzlich bietet es eine Vielzahl von Tools und Funktionen wie Datenintegration, Datenbereinigung, Datenaufbereitung, Datenanalyse, Machine Learning und Data Governance. Die Technologie ermöglicht es Unternehmen auch, Daten aus verschiedenen Quellen wie SQL-Datenbanken, NoSQL–Datenbanken, Cloud Data Lakes und anderen Data Warehouse Systemen zu integrieren. Sie nutzt die Power von Apache Spark, was dem Unternehmen bspw. die Möglichkeit gibt, Daten in Echtzeit zu verarbeiten. Es bietet auch die Verwendung von populären Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn. Ein weiteres wichtiges Merkmal von Azure Databricks ist die Integration mit anderen Azure-Diensten wie Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage, Azure SQL Data Warehouse und Azure Cosmos DB. Dadurch können Unternehmen ihre Daten in der Cloud speichern und verarbeiten und von den Vorteilen des Cloud-Computings profitieren.
Wie nützt Azure Databricks Unternehmen?
Als Big Data Analyse Tool ist Azure Databricks für Unternehmen mit großen Datenmengen gedacht. Es kann Unternehmen z.B. helfen indem es die gesamte Datenanalyse beschleunigt. Dabei ist es möglich große Datenmengen zeitnah und einfacher zu analysieren, was zu schnelleren und besseren Entscheidungen führen kann. Außerdem kann es den Einstieg in das Machine Learning erleichtern. Es vereinfacht die Entwicklung und den Umgang mit Machine Learning Modellen und kann auch bei der Datenintegration, Datenbereinigung und Datenaufbereitung helfen.
Ein weiterer Aspekt der nicht unbeachtet sein sollte ist die bessere Zusammenarbeit von Data Engineers und Data Scientists. Azure Databricks ermöglicht es ihnen, gemeinsam an Projekten zu arbeiten, was die Effizienz und die Qualität der Ergebnisse verbessert. Wie bereits erwähnt ist Azure Databricks ein Tool innerhalb von Azure. Damit gehen natürlich auch die Vorteile von Azure selber einher. Unternehmen können durch die Cloud, die Vorteile der Skalierbarkeit genauso nutzen, wie die Kosteneinsparungen. Zudem kann Azure Databricks sehr leicht in Verbindung mit anderen Azure Diensten genutzt werden, wie z.B. der Azure Data Factory, dem Azure Data Lake Storage und dem Azure SQL Data Warehouse.
Was muss ein Unternehmen bei der Verwendung von Azure Databricks beachten?
Natürlich müssen auch bei der Verwendung von Azure Databricks einige Dinge beachtet werden. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass die Daten, die für die Analyse verwendet werden, von hoher Qualität sind und dass Prozesse und Regeln implementiert werden, um die Datenqualität aufrechtzuerhalten. Außerdem ist es entscheidend, sicherzustellen, dass die Datenverarbeitung von Azure Databricks den geltenden gesetzlichen und regulativen Anforderungen entspricht. Auch wenn dies eigentlich bei allen Anwendungen der Fall sein sollte, ist es auch hier wichtig. Dabei sollte auch die allgemeine Sicherheit beachte werden. Die Verwendung von Zugriffsrechte und -kontrollen ist hierbei notwendig. Auch eine Governance-Strategie sollte implementiert werden, um sicherzustellen, dass die Anwendung sinnvoll verwaltet und die Nutzung der Daten kontrolliert wird.
Auch bei Cloud Diensten sind die Kosten immer eine entscheidende Überlegung. Es ist wichtig, die Kosten für die Nutzung von Azure Databricks im Auge zu behalten und sicherzustellen, dass die Nutzung innerhalb des Budgets des Unternehmens bleibt. Natürlich darf darunter die Performance nicht leiden. Die Performance des Systems muss überwacht werden um gegebenenfalls Anpassungen vorzunehmen, so dass die Anforderungen des Unternehmens erfüllt werden.
Als letzter Punkt ist es ebenso wichtig, dass das Unternehmen über die erforderlichen Kompetenzen verfügt, um Azure Databricks erfolgreich zu nutzen, insbesondere in Bezug auf die Kenntnis von Apache Spark und Cloud-Computing.