Databricks entstand rund um Apache Spark und wurde zu einer einheitlichen Plattform für Datenarbeit. Unternehmen speichern Daten in offenen Formaten in ihrer Cloud und verwenden Databricks für Pipelines, SQL-Analysen, Notebooks und maschinelles Lernen. Unity Catalog kontrolliert Zugriffe und verfolgt Datenherkunft über die Plattform hinweg.
KI ist zentral für das Angebot geworden. Die Plattform unterstützt Training und Feinabstimmung von Modellen, Bereitstellung über Endpunkte, Vektorsuche für Retrieval und Agenten auf Basis von Unternehmensdaten. Die Übernahme von MosaicML stärkte den Bereich Modelltraining.
Databricks richtet sich an mittlere und große Unternehmen und wird nutzungsabhängig abgerechnet. Die Plattform ist leistungsfähig, aber komplex einzurichten. Alternativen sind Snowflake, Google BigQuery, AWS, Microsoft Fabric und Dataiku. Databricks eignet sich für Organisationen, die Datenplattform und KI-Entwicklung bündeln.
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