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Databricks SQL

Analysen in Ihrem Data Lake

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Databricks SQL (DB SQL) allows customers to operate a multicloud lakehouse architecture that provides up to 12x better price/performance than traditional cloud data warehouses. Using open source standards to avoid data lock-in, it provides the reliability, quality and performance that data lakes natively lack.

Zuverlässige und blitzschnelle Analysen von Data Lake-Daten

Führen Sie SQL-Abfragen auf Ihrem Lakehouse mit Data-Warehouse-Leistung, aber zu Data-Lake-Kosten aus, und verschaffen Sie sich einen Wettbewerbsvorteil. Mit DB SQL ergänzen Sie Ihren Data Lake mit Eigenschaften wie Zuverlässigkeit, Qualität, Skalierbarkeit, Sicherheit und Leistungsfähigkeit, um herkömmliche Analyse-Workloads mit aktuellen und kompletten Daten zu unterstützen.

Vereinfachte Administration und Governance

Richten Sie im Handumdrehen elastische, vom Speicher entkoppelte SQL-Rechenkapazitäten ein. Databricks bestimmt die Instanztypen und die Konfiguration automatisch für das beste Preis-Leistungs-Verhältnis. Anschließend können Sie Benutzer, Daten und Ressourcen mit Endpunktüberwachung, Abfrageverlauf und differenzierbarer Governance unkompliziert verwalten.

Analyse all Ihrer Daten mit den Tools Ihrer Wahl

Nutzen Sie Ihre bevorzugten BI-Tools, um aktuellste und vollständige Daten mit leistungsstarken Funktionen zu analysieren, ohne sie erst in ein Data Warehouse verschieben zu müssen. Mit Databricks SQL kann jeder Analyst in Ihrem Unternehmen dank integriertem SQL-Editor, Visualisierungen und Dashboards mit nur wenigen Schritten zu neuen Erkenntnissen gelangen und diese weitergeben.

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Wie funktioniert es?

Up to 12x better price/performance for query execution

Databricks SQL is packed with thousands of optimizations to provide you with the best performance for all query types and real-world applications. This includes Photon — the next-generation query engine — which provides up to 12x better price/performance compared to other cloud data warehouses.

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Leistungsdiagramm

Gemeinsamer Endpunkt (Screenshot)

Vereinfachte Administration und Governance für Ihr Lakehouse

Databricks SQL erleichtert Einrichtung und Verwaltung von SQL-Rechenressourcen dank einer zentralen Nutzungsprotokollierung für alle virtuellen Cluster und alle Anwender – rund um die Uhr. Dies erleichtert die Überwachung von Workloads in DB SQL, BI-Tools von Drittanbietern und weiteren SQL-Clients von zentraler Stelle und vereinfacht so auch die Suche nach Fehlern und Leistungsproblemen. Administratoren können dann die Ausführungsphasen jeder Abfrage gründlich recherchieren, um Probleme zu beheben und Audits zu unterstützen.

Vernetzung mit vorhandenen Tools

Vernetzen Sie Ihre bevorzugten BI-Tools und profitieren Sie von beeindruckender Performance, niedrigen Latenzen und hoher Nebenläufigkeit für die Nutzer von Daten in Ihrem Data Lake. Die Einrichtung zuverlässiger Verbindungen mit Ihren Delta Lake-Tabellen ist kinderleicht, und auch Ihre vorhandene Authentifizierungslösung können Sie integrieren. Die überarbeiteten ODBC- und JDBC-Treiber bieten eine niedrigere Latenz und geringere Betriebskosten. So lassen sich Roundtrips um sage und schreibe 0,25 Sekunden reduzieren. Die Datenübertragungsrate wurde um 50 % gesteigert und Vorgänge zum Abrufen von Metadaten werden jetzt 10-mal so schnell ausgeführt.

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Customer 360°-Dashboard

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Erstklassige Umgebung für die SQL-Entwicklung

Mit Databricks SQL können Data Analysts Datensätze zeitnah ermitteln und finden, Abfragen in vertrauter SQL-Syntax schreiben und Delta Lake-Tabellenschemata für Ad-hoc-Analysen ganz einfach unter die Lupe nehmen. Häufig verwendeter SQL-Code kann zur schnellen Wiederverwendung als Snippet gespeichert werden, und Abfrageergebnisse können zwischengespeichert werden, um die Ausführungsdauer kurzzuhalten.

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Neue Erkenntnisse schnell entdecken und teilen

Analysten können die Abfrageergebnisse dank der Vielzahl leistungsstarker Visualisierungen leicht nachvollziehen, und Dashboards mit intuitiver Drag & Drop-Oberfläche sind im Handumdrehen erstellt. Damit alle Beteiligten auf dem Laufenden bleiben, können Dashboards freigegeben und so konfiguriert werden, dass die Darstellung automatisch aktualisiert und das Team auf wesentliche Änderungen in den Daten hingewiesen wird.

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Anwendungsfälle

Lakehouse-Infrastruktur zum Laufen bringen

Mit einer Multicloud-Lakehouse-Architektur erhalten Sie Data-Warehouse-Leistung zum Data-Lake-Preis. Databricks SQL ermöglicht Analysten und Data Scientists das zuverlässige Ausführen von SQL-Abfragen und BI für topaktuelle und komplette Daten mit den Tools ihrer Wahl – direkt an Ihrem Data Lake. Gleichzeitig wird die Notwendigkeit der fortschreitenden Heterogenisierung von Systemen reduziert, was zur Vereinfachung der Architekturen beiträgt.

Vorhandene BI-Tools nutzen

Gestatten Sie Business Analysts, Daten beim Data Lake direkt und mit ihrem bevorzugten BI-Tool abzufragen, um die Entstehung von Datensilos zu vermeiden. Überarbeitete und optimierte Konnektoren sorgen für rasante Performance und niedrigste Latenz – selbst dann, wenn viele Nutzer gleichzeitig an Ihren Data Lake angebunden sind. Jetzt können Analysten das beste Tool für die jeweilige Aufgabe nutzen – dank einer einzigen vertrauenswürdigen Quelle für alle Ihre Daten.

Gemeinsam aktuellste Daten nutzen

Ermöglichen Sie den Analysten und SQL-Fachkräften in Ihrem Unternehmen, neue Erkenntnisse schnell zu finden und zu teilen – mit einer Analyseoberfläche, die auf Kollaboration und Self-Service setzt. Sie können Berechtigungen für Daten mit differenzierter Governance guten Gewissens verwalten, Abfragen gemeinsam nutzen und wiederverwenden und Ergebnisse mit interaktiven Visualisierungen und Dashboards schnell analysieren und weitergeben.

Benutzerdefinierte Daten-Apps erstellen

Entwickeln Sie individuelle datengestützte Anwendungen mit vielfältigen Funktionen für Ihr Unternehmen oder Ihre Kunden. Vereinfachen Sie die umfassende Entwicklung datengestützter Anwendungen, die alle aus Ihrem Data Lake gespeist werden, und profitieren Sie von der besseren Konnektivität, der unkomplizierten Verwaltung und dem besseren Preis-Leistungs-Verhältnis von DB SQL.

Integrationen

Rufen Sie wichtige geschäftliche Daten mit einer 1-Klick-Integration ab und profitieren Sie von rasanter Leistung, geringer Latenz und hoher Nebenläufigkeit für Ihre vorhandenen BI-Tools. Die Einrichtung zuverlässiger Verbindungen mit Ihren Delta Lake-Tabellen ist kinderleicht, und auch Ihre vorhandene Authentifizierungslösung können Sie integrieren.

Integrationslogos

+ jeder sonstige Apache Spark™-kompatible Client

„Unternehmen brauchen heute mehr denn je eine Datenstrategie, die die für geschäftliche Flexibilität erforderliche Schnelligkeit und Agilität bietet. Da Unternehmen ihre Daten zunehmend in die Cloud verlagern, wächst auch das Interesse an der Datenanalyse im Data Lake.

Die Einführung von Databricks SQL bietet Kunden eine völlig neue Erfahrung: Sie können jetzt mit der erforderlichen Leistung, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit aus gigantischen Datenmengen Erkenntnisse gewinnen. Wir sind stolz darauf, dieses Potenzial gemeinsam mit Databricks umzusetzen.“

—Francois Ajenstat, Chief Product Officer, Tableau

Atlassian
Kundenbericht Atlassian

Data + AI Summit

Einrichtung eines Lakehouse bei Atlassian
Punchh
Kundenbericht Atlassian

Data + AI Summit

Providing fast and actionable consumer analytics
Plume
Kundenbericht Plume

Data + AI Summit

Bereitstellung aussagekräftiger Daten aus über 20 Mio. Smart Homes mit mehr als 500 Mio. Geräten
Comcast

Data + AI Summit

Telemetrieanalyse bei Comcast mit Databricks SQL
Northwestern Mutual
Kundenbericht Northwestern Mutual

Blog

Die Transformation mit einer skalierbaren und offenen Lakehouse-Architektur vorantreiben
Asurion
Kundenbericht Asurion

Data + AI Summit

Strukturiertes Streaming in einem groß angelegten Lakehouse implementieren

Kunden

Shell-Logo

„Die digitale Transformation von Shell ist Teil unseres Bestrebens, Lösungen für mehr und sauberere Energielösungen bereitzustellen. Daher haben wir erhebliche Investitionen in unsere Data-Lake-Architektur getätigt. Ziel ist es, dafür zu sorgen, dass unsere Datenteams die riesigen Datensätze möglichst unkompliziert abfragen können. Die Möglichkeit, mit BI-Standard-Tools schnelle Abfragen für Datensätze in Petabyte-Größenordnung durchzuführen, ist für uns ein entscheidender Vorteil. Unser gemeinsam mit Databricks entwickelter Ansatz ermöglicht es uns, Einfluss auf die Produkt-Roadmap zu nehmen, und wir sind begeistert, die Markteinführung erleben zu dürfen.“

– Dan Jeans, General Manager Data Science, Shell

Atlassian-Logo

„Bei Atlassian müssen wir sicherstellen, dass Teams funktionsübergreifend gut zusammenarbeiten können, um die im stetigen Wandel begriffenen Ziele umzusetzen. Eine vereinfachte Lakehouse-Architektur würde uns in die Lage versetzen, große Mengen an Benutzerdaten zu erfassen und die erforderlichen Analysen durchzuführen, um Kundenbedürfnisse besser prognostizieren und die Nutzungsqualität für unsere Kunden verbessern zu können.
Mit der zentralen und benutzerfreundlichen Cloud-Analyseplattform können wir Kollaborations-Tools auf Grundlage handfester Erkenntnisse kurzfristig optimieren bzw. neu entwickeln.“

— Rohan Dhupelia, Data Platform Senior Manager, Atlassian

Wejo-Logo

„Bei Wejo erfassen wir Daten von über 50 Millionen vernetzten Fahrzeugen mit dem Ziel, das Fahrerlebnis zu verbessern.
Mit Databricks und einer robusten Lakehouse-Architektur können wir unseren Kunden automatisierte Analysen zur Verfügung stellen und ermöglichen Ihnen so, aus fast 5 Billionen Datenpunkten pro Monat aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen – und dies alles in einer Streaming-Umgebung, die in Sekundenschnelle alle Wege vom Auto bis zum Markt überbrückt.“

– Daniel Tibble, Head of Data, Wejo

YipitData-Logo

„Für uns als Unternehmen, das sich schwerpunktmäßig der Bereitstellung datengestützter Forschungsergebnisse für seine Kunden widmet, ist die enorme Datenmenge in unserem Data Lake das Lebenselixier. Allein durch den Einsatz von Databricks und Delta Lake konnten wir Daten bereits umfassend demokratisieren und gleichzeitig die Kosten für die Ausführung von Produktions-Workloads um 60 % senken. So haben wir mehrere Millionen Dollar eingespart.
Für uns ist es erfreulich, dank der Lakehouse-Architektur von Databricks auf dieser Dynamik aufbauen zu können. Diese Architektur ermöglicht es allen Angehörigen unseres Unternehmens – vom Forschungsanalysten bis hin zum Data Scientist –, im Wechsel dieselben Daten zu nutzen. So können wir unseren Kunden schneller denn je innovative Erkenntnisse bereitstellen.“

— Steve Pulec, Chief Technology Officer, YipitData

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