Databricks bietet die skalierbare Engine für Daten und KI, während dataspot. die semantische Ebene bereitstellt, die Daten für alle verständlich, kontrollierbar und nutzbar macht.

In der heutigen datengesteuerten Welt benötigen Unternehmen nicht nur leistungsstarke Plattformen, sondern auch Klarheit, Vertrauen und Zusammenarbeit über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg. Gemeinsam ermöglichen sie es Teams, Rohdaten schneller, intelligenter und mit vollständiger Transparenz in zuverlässige Erkenntnisse umzuwandeln.

Databricks bietet die Lakehouse-Architektur, die Datenverarbeitung, Datenwissenschaft und maschinelles Lernen auf einer einzigen Plattform vereint.

Sie ermöglicht:

Skalierbare Datenverarbeitung

Echtzeitanalysen

Erweiterte KI-/ML-Workloads

Mit zunehmendem Datenvolumen wachsen jedoch auch die Herausforderungen in Bezug auf Datenauffindbarkeit, Governance und Zusammenarbeit.

dataspot. ergänzt Databricks um eine semantische und Governance-Ebene, wodurch Daten:

durch geschäftsfreundliche Metadaten und Datenkataloge verständlich werden

vertrauenswürdig durch Herkunft, Qualitätsindikatoren und Verantwortungen

für alle nutzbar – vom Analysten bis zur Führungskraft – durch intuitive Benutzeroberflächen und Funktionen für die Zusammenarbeit

Vorteile:

Schnellere Erkenntnisgewinnung: Geschäftsanwender finden und verstehen Daten ohne technische Unterstützung.

Verbesserte Datenvertrauenswürdigkeit: Herkunfts- und Qualitätsindikatoren reduzieren das Risiko bei der Entscheidungsfindung.

Stärkere Datenkultur: Alle sprechen dieselbe Datensprache – vom Ingenieur bis zur Führungskraft.