Daten sind überall. In Tabellen, in Tools, in Formaten, die sich gegenseitig nicht verstehen wollen. Unternehmen sitzen auf einem wachsenden Berg an Informationen – und wissen oft nicht, wo sie anfangen sollen. Genau hier kommt die Data-Intelligence-Plattform Databricks ins Spiel. Und jetzt auch offiziell: Exxeta ist Databricks-Partner.
Wir haben schon in ersten Projekten mit Databricks gearbeitet – und gemerkt, wie gut diese Plattform zu unseren Kund:innen passt. Egal ob Mittelständler oder Großkonzern: Wer viele Daten hat, will sie sinnvoll nutzen. Und dabei nicht zehn Tools bedienen, doppelte Speicherplätze bezahlen oder Governance-Regeln in zig Excel-Listen nachhalten.
Warum Databricks?
Weil es eine Plattform ist, die Daten zusammenbringt – und das auf Basis von quelloffenen Standards wie Delta Lake, Apache Iceberg und Parquet. Ob strukturierte oder unstrukturierte Daten, aus SAP, aus Sensoren, aus der Cloud oder aus alten On-Prem-Systemen: Databricks zieht alles zusammen, macht es analysierbar – und integriert dabei nahtlos die Governance.
Das ist nicht nur effizient, sondern spart auch Geld. Keine Datensilos mehr, keine unnötigen Kopien, keine Inkompatibilitäten. Dafür ein transparenter Überblick und eine solide Grundlage für alles, was mit AI und Analytics passieren soll.
Bei Exxeta unterstützen wir unsere Kund:innen dabei, Databricks sinnvoll einzuführen oder bestehende Setups zu optimieren. Wir bringen das Know-how mit – strategisch wie technisch – und setzen Lösungen um, die wirklich was bringen.
Von Theorie zu Terabyte: So binden wir Databricks ein
Ein führender Automobilhersteller stand vor einer klassischen Herausforderung: Für die Validierung von Fahrerassistenzsystemen und autonomen Fahrfunktionen müssen wöchentlich rund zwei Terabyte an Fahrzeugmessdaten verarbeitet werden – zuverlässig, reproduzierbar und nachvollziehbar.
Die Herausforderung:
Unsere Lösung:
Eine skalierbare, hochautomatisierte Datenplattform auf Basis von Azure und Databricks. Wir haben eine parallelisierte Data Pipeline entwickelt, die Rohdaten effizient einliest, bereinigt und transformiert. Dabei setzen wir auf Apache Spark, Databricks Delta Lake sowie eigens entwickelte sowie 3rd-Party Python-Frameworks. In übersichtlichen Dashboards werden die Auswertungen und Analyseergebnisse schnell erfassbar angezeigt.
Das Ergebnis: Effizienz, Transparenz und Skalierbarkeit
Die Messdaten werden heute als standardisierte Datenprodukte bereitgestellt – sowohl im nativen Delta-Format von Databricks als auch in Dashboards, um eine schnelle Exploration zu ermöglichen. Damit ist der Kunde nun bestens für die nächsten Schritte in der Entwicklung autonomer Fahrfunktionen gerüstet.
Und jetzt?
Wir freuen uns über die Partnerschaft – aber sehen sie nicht als Etikett, sondern als Verpflichtung. Unser Ziel ist es, Unternehmen zu helfen, mit ihren Daten endlich voranzukommen. Nicht mit noch mehr Tools, sondern mit der richtigen Plattform. Databricks ist für uns ein Schlüssel dazu.
Und wenn du wissen willst, wie das in deinem Unternehmen aussehen kann – dann lass uns reden.
