Databricks verbindet Data Engineering, Analytics und KI in einer Plattform. Wir zeigen, warum das Lakehouse-Konzept besonders bei Kundendaten neue Möglichkeiten eröffnet.
Warum wir uns mit Databricks beschäftigen
Als Team, das sich intensiv mit Kundendaten beschäftigt – insbesondere mit Adressdaten –, kennen wir die täglichen Herausforderungen im Umgang mit großen, heterogenen Datenbeständen.
Daten liegen in unterschiedlichen Formaten vor, mit variabler Qualität und aus verschiedensten Quellen. Dubletten, fehlende Felder oder uneinheitliche Schreibweisen sind keine Ausnahme, sondern Alltag.
Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Datenarchitekturen rasant: Datenmengen wachsen, Geschäftsprozesse verlangen Echtzeitinformationen, und Daten sollen als strategisches Asset verstanden werden.
Für uns als Data Engineers bedeutet das: Wir brauchen Plattformen, die skalierbar, kollaborativ und zukunftssicher sind – von der Datenintegration über Qualitätssicherung bis hin zu Analytics und KI.
Genau aus diesem Grund haben wir begonnen, uns intensiver mit Databricks zu beschäftigen.
Wir wollten verstehen, ob diese Plattform hält, was viele versprechen: eine Umgebung, die Data Engineering, Data Science und Business Analytics auf natürliche Weise miteinander verbindet.
Was ist Databricks eigentlich?
Databricks ist eine Cloud-basierte Datenplattform, die den gesamten Prozess der Datenverarbeitung abdeckt – von Data Engineering über Data Science bis hin zu Machine Learning.
Das Unternehmen wurde 2013 von den Entwicklern von Apache Spark gegründet – einem der leistungsfähigsten Open-Source-Frameworks für verteilte Datenverarbeitung. Ziel war es, Spark für Unternehmen einfacher nutzbar zu machen und eine Plattform zu schaffen, auf der Data Scientists, Engineers und Analysten gemeinsam an Datenprojekten arbeiten können.
Heute läuft Databricks auf allen großen Cloud-Plattformen – Microsoft Azure, Google Cloud und Amazon AWS – und kombiniert mehrere Open-Source-Komponenten miteinander:
- Apache Spark für die skalierbare Datenverarbeitung
- Delta Lake für transaktionale Speicherung im Data Lake
- MLflow für Machine-Learning-Experimente und Modellmanagement
Im Jahr 2020 führte Databricks das Konzept des „Data Lakehouse“ ein – eine Architektur, die die Offenheit und Flexibilität eines Data Lakes mit der Zuverlässigkeit eines Data Warehouses verbindet.
Mit Delta Lake werden ACID-Transaktionen, Versionierung und Schema Enforcement möglich – der klassische Data Lake wird damit zum „Data Lakehouse“.
Databricks ist heute einer der größten Anbieter im Bereich Cloud-Datenplattformen – mit über 10.000 Kunden weltweit, darunter auch Unternehmen wie Adidas, Zalando und Hellofresh.
Unsere ersten Schritte mit Databricks: Adressdaten im Lakehouse
Unser erster praktischer Anwendungsfall war natürlich die Verarbeitung und Bereinigung von Kundendaten, insbesondere Adressdaten.
Die Aufgabe: Daten aus verschiedenen Systemen – CRM, Webformulare, historische Bestände – zusammenführen, harmonisieren und für nachgelagerte Prozesse verfügbar machen.
Schneller Einstieg und einfache Einrichtung
Databricks überzeugt schon zu Beginn durch seine einfache Handhabung.
Über die Cloud-Integration lässt sich ein Workspace mit wenigen Klicks einrichten. Cluster können flexibel gestartet, skaliert und bei Nichtnutzung automatisch beendet werden – ein echter Vorteil gegenüber klassischen Spark-Umgebungen (https://address-consulting.com/2025/08/19/von-mapreduce-zu-apache-spark-die-evolution-der-big-data-technologien/).
In den integrierten Notebooks in Databricks können wir nahtlos mit Python, SQL oder Scala arbeiten – ideal, wenn Data Engineers, Analysten und Data Scientists gemeinsam an Datenpipelines oder Modellen entwickeln.
Erste Erfahrungen mit Delta Tables
Für unseren ersten Test haben wir einfache CSV-Dateien in einen Data Lake geladen und anschließend mit wenigen Zeilen Code in Delta Tables konvertiert.
Der Mehrwert zeigte sich sofort: Delta Lake bringt Ordnung und Stabilität in Datenflüsse.
Wir können Datasets versionieren, Transaktionen rückgängig machen und Datenqualitätssicherungen direkt integrieren – alles in einem skalierbaren Framework.
Das Arbeiten mit Databricks fühlt sich dabei sowohl technisch vertraut (durch SQL und Spark) als auch modern und integriert an.
Was Databricks besonders auszeichnet, ist die Kombination aus Offenheit, Performance und Zusammenarbeit.
Drei Aspekte stechen dabei besonders hervor:
- Einheitliche Arbeitsumgebung
Databricks bringt alle Rollen – vom Data Engineer bis zum Analysten – in ein gemeinsames Workspace.
Code, SQL-Abfragen, Visualisierungen und Machine-Learning-Experimente lassen sich nahtlos kombinieren. - Delta Lake als technisches Rückgrat
Das Delta-Format sorgt für Konsistenz und Qualität im Data Lake.
Statt komplexer ETL-Prozesse nutzen wir einfache, deklarative Operationen – Append, Merge, Update – mit voller Transaktionssicherheit. - Skalierung und Effizienz
Spark sorgt für hohe Performance, auch bei großen Datenmengen.
Databricks kümmert sich um das Cluster-Management – wir konzentrieren uns auf Logik und Datenmodellierung.
Gerade bei der Verarbeitung großer Adressdatenbestände zeigte sich: Die Plattform bleibt stabil und performant, auch bei Millionen von Datensätzen und komplexen Transformationen.
Strategischer Mehrwert: Governance, KI und Zukunftssicherheit
Neben den technischen Vorteilen schätzen wir an Databricks besonders den strategischen Ansatz. Die Plattform fördert strukturiertes Denken über Datenflüsse, Verantwortlichkeiten und Qualität – und das über Abteilungsgrenzen hinweg.
Mit dem Unity Catalog bietet Databricks ein zentrales Governance-Framework:
- Zugriffskontrollen und Rollenmanagement sind konsistent über alle Workspaces hinweg.
- Datenlinien (Data Lineage) werden nachvollziehbar.
- Datenprodukte können dokumentiert und wiederverwendet werden.
Darüber hinaus öffnet Databricks den Weg zu KI und Advanced Analytics.
Mit MLflow können Modelle trainiert, versioniert und über ihren gesamten Lebenszyklus verwaltet werden – direkt in derselben Umgebung, in der auch die Daten aufbereitet werden.
So wird aus Data Engineering und Data Science ein fließender Prozess.
Auch wirtschaftlich überzeugt Databricks:
- Auto-Scaling und Job Scheduling helfen, Kosten zu steuern.
- Open-Source-Komponenten reduzieren Vendor Lock-in.
- Die Plattform integriert sich in alle gängigen Cloud-Ökosysteme – ohne proprietäre Abhängigkeiten.
Unser Fazit: Databricks ist mehr als ein Tool
Nach unseren ersten Wochen mit Databricks ist klar:
Diese Plattform verändert, wie man Daten versteht und nutzt.
Sie schafft eine gemeinsame Basis für Teams, die Daten nicht nur speichern, sondern veredeln, teilen und nutzen wollen.
Sie verbindet technische Exzellenz mit strategischer Weitsicht – und bringt Data Engineering, Governance und Machine Learning auf eine gemeinsame Bühne.
Natürlich gibt es Herausforderungen:
- Die Lernkurve ist spürbar, insbesondere beim Einstieg.
- Das Kostenmanagement erfordert Aufmerksamkeit.
- Bestimmte Features (z. B. Unity Catalog) müssen gezielt eingeführt werden.
Aber genau das macht Databricks spannend:
Es ist kein Werkzeug für reine Analysten, sondern eine Plattform für Data Engineers, die Verantwortung übernehmen – für Qualität, Prozesse und Wertschöpfung.
Ein Blick auf die Kosten
Der Kostenaspekt ist natürlich wichtig: Im Kern geht es nicht darum, „billiger“ zu werden, sondern Kosten und Nutzen in ein gutes Verhältnis zu bringen. Somit ist ein wesentlicher Aspekt beim Einsatz von Databricks das Kostenmodell.
Databricks arbeitet – typisch für Cloud-Plattformen – mit einem verbrauchsbasierten Preismodell.
Das bedeutet: Es fallen nur Kosten an, wenn tatsächlich Rechenleistung genutzt wird.
Damit ist Databricks besonders flexibel und skalierbar, erfordert aber auch ein gutes Verständnis der zugrunde liegenden Kostenmechanismen.
Die Abrechnung erfolgt in sogenannten Databricks Units (DBUs).
Eine DBU misst die Rechenleistung pro Stunde, die ein Cluster oder ein Service verbraucht.
Die tatsächlichen Kosten ergeben sich aus der Kombination von:
- genutzter Rechenzeit (in Stunden),
- Art der Ressourcen (z. B. All-Purpose Cluster, Job Cluster oder Serverless SQL),
- und den Cloud-Kosten für die zugrundeliegenden Instanzen bei AWS, Azure oder GCP.
Im praktischen Einsatz unterscheiden sich die Szenarien deutlich:
- All-Purpose Cluster – also interaktive Entwicklungsumgebungen für Notebooks – sind komfortabel, aber vergleichsweise teuer.
- Jobs Compute – also automatisiert ausgeführte Workflows oder ETL-Prozesse – sind kosteneffizienter, da sie nur bei Bedarf aktiv sind.
- Serverless SQL eignet sich für spontane Abfragen, ist aber preislich im oberen Bereich angesiedelt.
Wichtig ist daher ein bewusstes Kostenmanagement:
Cluster sollten automatisch heruntergefahren werden, wenn sie nicht genutzt werden, und Ressourcen gezielt nach Einsatzzweck konfiguriert sein.
Richtig eingesetzt, kann Databricks dadurch sehr wirtschaftlich betrieben werden – insbesondere, wenn Workloads planbar sind oder sich regelmäßig wiederholen.
Für eine aktuelle Übersicht der Preise bietet Databricks eine transparente Darstellung auf der offiziellen Seite: Databricks Pricing
Wie es bei uns weitergeht
Nach unseren ersten erfolgreichen Schritten mit Databricks möchten wir den nächsten Schritt gehen – gemeinsam mit einem Partner oder Kunden, der den praktischen Einsatz der Plattform mit uns weiter vertiefen möchte.
Wir suchen ein Unternehmen, das – wie wir – das Potenzial moderner Datenplattformen nutzen möchte, um Adress- und Kundendaten intelligenter zu verarbeiten, zu veredeln und verfügbar zu machen.
Unser Ziel ist es, Databricks in einem realen Anwendungsszenario gezielt einzusetzen – etwa für:
- automatisierte Data-Quality-Prozesse,
- Adress-Matching und Dubletten-Erkennung mit MLflow,
- oder Daten-Sharing und -Governance über Delta Lake und Unity Catalog.
Dabei möchten wir zeigen, wie Databricks nicht nur technische Möglichkeiten schafft, sondern echte Mehrwerte im Datenmanagement liefert – von der Datenqualität bis zur Entscheidungsunterstützung.
Wenn Sie Interesse haben, mit uns gemeinsam diesen Weg zu gestalten, freuen wir uns über den Austausch.
Lassen Sie uns gemeinsam herausfinden, wie Databricks in der Praxis Mehrwert schafft – für saubere Daten, effiziente Prozesse und bessere Entscheidungen.
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