Databricks 

Je gebruikt Databricks wanneer je grote hoeveelheden data wilt verwerken, automatiseren of analyseren. Het is geschikt voor organisaties die data uit veel verschillende systemen halen en deze willen combineren tot betrouwbare informatie. Het platform helpt ook bij het bouwen, testen en beheren van machine learning en AI-toepassingen.

Databricks of Microsoft Fabric

Databricks is sterk in dataverwerking, AI en schaalbaarheid. Microsoft Fabric is sterker in integratie met de Microsoft-omgeving en gebruiksgemak voor rapportages. Het beste platform hangt af van de behoefte die er bestaat binnen jullie organisatie. We kiezen voor Databricks wanneer je veel werkt met machine learning, AI en grootschalige data sets. We kiezen voor Microsoft Fabric wanneer je vooral dashboards en rapportages maakt binnen Microsoft 365. Beide oplossingen kunnen overigens naast elkaar bestaan. Lees hier de volledige vergelijking tussen deze twee dataplatformen.

Waarom zetten wij in op Databricks?

Als organisatie verzamelen jullie steeds meer data. Die data willen jullie zonder al teveel moeite omzetten naar informatie dat vervolgens direct te gebruiken is. Databricks biedt hier het geschikte platform voor. Het platform begon als oplossing voor grote data-analyses en machine learning. Vandaag de dag is het een compleet data-intelligentieplatform. Het maakt het mogelijk voor data engineers, data scientists en zakelijke gebruikers om samen waarde te halen uit data. Databricks is cloud native, eenvoudig in gebruik en goed schaalbaar. Het vormt een stevig fundament voor moderne organisaties die werken met data op grote schaal.

De basis van Databricks is Apache Spark. Dit framework verwerkt grote hoeveelheden data door deze op te delen en tegelijk te verwerken op meerdere machines. Dat zorgt voor snelle resultaten. Databricks maakt deze kracht beschikbaar in een gebruiksvriendelijke omgeving. Gebruikers kunnen werken met Python, SQL, R en Scala. Ze bepalen zelf hoe zij data verwerken, modelleren of visualiseren.

Het platform biedt verschillende samenwerkende onderdelen:

• Notebooks voor interactieve ontwikkeling en samenwerking
• Workflows en Jobs voor het plannen en automatiseren van taken
• Dashboards en queries voor visualisatie en rapportage

Alles draait in hetzelfde cluster, met automatische schaalbaarheid en versiebeheer. Hierdoor kunnen we vanuit verschillende rollen gelijktijdig samenwerken in dit platform zonder te hoeven wisselen van tools.

Belangrijke componenten

Databricks bestaat uit meerdere componenten (of onderdelen). De belangrijkste zijn:

• Notebooks: Notebooks zijn de interactieve omgeving waarin gebruikers code schrijven en uitvoeren. Ze documenteren werk met Markdown en kunnen direct samenwerken. Met ondersteuning voor meerdere talen in een notebook kunnen gebruikers data verwerken, controleren en visualiseren in een vloeiende werkwijze. Git-integratie en versiebeheer maken de ontwikkeling beheersbaar en inzichtelijk.

• Jobs en Workflows: Jobs voeren notebooks of andere taken automatisch uit op vaste momenten. Workflows voegen hier logica aan toe, zodat taken in volgorde of tegelijk uitgevoerd worden. Alles draait binnen Databricks, met inzicht in uitvoer, status en foutmeldingen. Daardoor is er geen aparte scheduler nodig.

• Dashboards en Queries: Dashboards tonen gegevens visueel en worden automatisch bijgewerkt wanneer de onderliggende data verandert. Met Databricks Queries kunnen gebruikers SQL uitvoeren, resultaten delen en alerts instellen. Voor veel organisaties is dit een alternatief voor traditionele BI-tools, vooral voor interne rapportages en analyses.

• Unity Catalog: Unity Catalog is de centrale laag voor governance en beveiliging. Data is georganiseerd in catalogs, schemas en tables. Toegangscontrole kan tot op kolomniveau worden ingesteld. Het zorgt voor een duidelijke, veilige en schaalbare dataomgeving.

• Genie: Genie is de AI-assistent van Databricks. Het helpt met het schrijven van querys, het uitleggen van foutmeldingen en het documenteren van code. Hierdoor kunnen gebruikers sneller werken en kunnen minder technische gebruikers ook vragen stellen aan hun data.

• Databricks One: Databricks One brengt alle onderdelen samen in een uniforme omgeving. Gebruikers kunnen werken van ruwe data tot inzichten zonder te wisselen tussen tools. Het vormt een volledig data-intelligentieplatform.

• Agent Bricks (2025): Agent Bricks zijn AI-agents die taken uitvoeren binnen Databricks. Voorbeelden zijn automatische documentatie, controle van datakwaliteit en het beantwoorden van vragen op basis van bedrijfsdata. Het verbetert de mogelijkheden van AI binnen het platform.

Databricks ondersteunt het volledige dataproces. Van brondata tot AI gedreven besluitvorming. Wij zetten dit platform in voor de volgende use-cases:

• Big data en realtime analytics

  • Verwerken van grote datasets

  • Realtime analyses, bijvoorbeeld klantgedrag of IoT-data

  • Het combineren van gestructureerde en ongestructureerde data

• Machine learning en generatieve AI

  • Ontwikkelen, trainen en beheren van modellen

  • Automatiseren van ML-processen

  • Bouwen van generatieve AI-oplossingen met Mosaic AI

• Data engineering en orkestratie

  • Bouwen van ETL-processen

  • Automatiseren van workflows

  • Maken van betrouwbare datasets voor analytics en AI

• Data science en samenwerking

  • Patronen ontdekken via notebooks

  • Samenwerken in real time

  • Makkelijk doorgroeien van prototype naar productie

• Business intelligence en self-service analytics

  • Dashboards en rapportages bouwen

  • SQL gebruiken voor ad-hoc vragen

  • Met Genie vragen stellen in gewone taal

• Agentic AI

  • Analyse van documenten zoals PDF-bestanden

  • RAG-oplossingen voor kennisdeling

  • Automatische kwaliteitscontroles

  • Vragen stellen in gewone taal met directe SQL-uitvoer

De Lakehouse-architectuur

De Lakehouse-architectuur vormt de kern van Databricks. Deze aanpak combineert de flexibiliteit van een data lake met de prestaties van een data warehouse. Hiermee ontstaat een platform voor opslag, transformatie, analyse en machine learning, zonder dat data hoeft te worden verplaatst.

• Flexibiliteit

  • Werkt met gestructureerde en ongestructureerde data

  • Structuur wordt toegepast bij het lezen van data

  • Gebruikt open bestandsformaten zoals Parquet en Delta Lake

  • Werkt op Azure, AWS en Google Cloud

• Schaalbaarheid

  • Verwerkt moeiteloos grote hoeveelheden data

  • Schaalbare opslag en rekenkracht

  • Pay-as-you-go-model

• Prestaties

  • Delta Lake ondersteunt transacties, indexen en time travel

  • Photon engine versnelt querys

  • Geschikt voor realtime analyse en machine learning

• Kosten en efficientie

  • Geen vaste infrastructuur

  • Slimme optimalisaties verminderen kosten

  • Minder beheer door automatische functies