Azure Databricks ist eine leistungsstarke Analyse- und Machine-Learning-Plattform, die vollständig in Microsoft Azure integriert ist und auf Apache Spark basiert. Sie wurde speziell für datenintensive Workloads entwickelt und ermöglicht es Unternehmen, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, zu analysieren und maschinelle Lernmodelle zu erstellen. Azure Databricks kombiniert die Skalierbarkeit und Sicherheit der Azure Cloud mit den umfassenden Datenanalysefunktionen von Databricks und bietet eine benutzerfreundliche Umgebung, die sowohl Dateningenieuren als auch Datenwissenschaftlern und IT-Experten zugutekommt.
Die Plattform spielt eine zentrale Rolle in modernen Datenstrategien und adressiert die Bedürfnisse von Unternehmen, die ihre Datenarchitektur vereinheitlichen und ihre Analytics-Workflows beschleunigen möchten. Durch die nahtlose Integration mit anderen Azure-Diensten wie Azure Data Lake und Azure Synapse Analytics unterstützt Azure Databricks Organisationen dabei, eine End-to-End-Datenlösung zu entwickeln, die von der Datenerfassung über die Verarbeitung bis hin zur Visualisierung reicht. Dies macht Azure Databricks zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen, die datengetriebene Entscheidungen treffen und Wettbewerbsvorteile durch fortschrittliche Analysen und Machine Learning nutzen wollen.
Die wichtigsten Punkte im Überblick:
Leistungsstarke Datenverarbeitung: Mit Apache Spark als Basis ermöglicht Azure Databricks die schnelle und skalierbare Verarbeitung großer Datenmengen.
Nahtlose Azure-Integration: Die Plattform arbeitet eng mit Azure-Diensten zusammen, wodurch eine umfassende Datenlösung von der Speicherung bis zur Analyse möglich wird.
Effiziente Machine-Learning-Unterstützung: Azure Databricks bietet Werkzeuge und Integrationen für die Entwicklung und Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen.
Kosteneffizienz: Durch das nutzungsbasierte Preismodell können Unternehmen die Kosten optimal steuern.
Sicherheit und Governance: Dank Funktionen wie Unity Catalog gewährleistet Azure Databricks eine sichere und regulierte Datenverwaltung.
Azure Databricks ist damit eine Schlüsseltechnologie für Unternehmen, die ihre Dateninfrastruktur modernisieren und ihre Analytics-Prozesse optimieren möchten.
Wenn wir auch für Sie tätig werden können, freuen wir uns über Ihre Kontaktaufnahme.
In der heutigen datengesteuerten Geschäftswelt ist data-driven decision making für globale Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Die Sonepar Deutschland GmbH erkennt die Relevanz dieser Herangehensweise und setzt mit Microsoft Power BI auf ein effektives Reporting- und Analysewerkzeug. Als langjähriger Partner von Sonepar hat noventum consulting bereits im Jahr 2018 erfolgreich das zentrale Datawarehouse des Unternehmens neu mitgestaltet und konsolidiert. Nun sind wir in der Zusammenarbeit den nächsten Schritt gegangen: die Implementierung von Power BI zur Verbesserung des Berichtswesens und der Analysen.
Unternehmen erkennen zunehmend die Unumgänglichkeit von Self Service BI (SSBI), doch nicht selten scheitern sie an der Umsetzung und können deshalb die Potenziale nicht voll ausschöpfen.Mit diesem Beitrag wollen wir die folgende Frage beantworten: Welche Faktoren müssen erfüllt sein, damit die Zusammenarbeit zwischen zentraler BI-Organisation und Anwendern in den Fachbereichen – den so genannten „Power Usern“ – funktioniert und beide Seiten voneinander profitieren?
Mit Composite Models erweitert Microsoft das Einsatzspektrum von Power BI für Fachabteilungen in Unternehmen maßgeblich. Für die zentralen Business Intelligence- bzw. IT-Abteilungen entsteht gleichzeitig ein sehr starkes Instrument für Self-Service BI, um die Fachabteilungen unter Berücksichtigung ihrer Governance-Richtlinien mit neuen Freiheiten und Fähigkeiten auszustatten.
Bei noventum beschäftigen wir uns sehr oft mit der Anbindung von SAP-Systemen an Microsoft-basierte Data Platforms. Sowohl auf Azure mit ADF und Azure SSIS oder lokal mit SSIS und oftmals mit XtractIS von Theobald.
Die Königsdisziplin der Datenextraktion aus SAP ist das Anbinden von Daten über SAP BI Content Datasources.
