Unternehmen möchten ihre Daten nutzen, um Entscheidungen vorausschauender zu treffen, Prozesse zu optimieren und neue digitale Services zu entwickeln. Doch häufig stehen Datensilos, unzureichende Datenqualität oder komplexe Systemlandschaften im Weg. Selbst bestehende Data-Analytics-Lösungen geraten bei wachsendem Datenvolumen an ihre Grenzen – mit steigenden Kosten und sinkender Performance. Kommt Ihnen das bekannt vor?
Die Lösung heißt Databricks: eine zentrale Plattform für Datenintelligenz, die Daten aus unterschiedlichsten Quellen zusammenführt, harmonisiert und analysierbar macht. Und zwar mit höchster Qualität, Sicherheit und einer einfachen Zugriffskontrolle.
Als zertifizierter Databricks-Partner unterstützt Device Insight Unternehmen dabei, eine moderne Data-Lakehouse-Architektur zu implementieren – die Basis für Data Analytics, Machine Learning und Entscheidungsintelligenz.
Das Databricks Lakehouse vereint das Beste aus zwei Welten: die Flexibilität und Kosteneffizienz eines Data Lake mit der Performance und Zuverlässigkeit eines Data Warehouse. Die Datenarchitektur ermöglicht es Unternehmen, strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten in Echtzeit zu verarbeiten, zu analysieren und bereitzustellen – über alle Fachbereiche hinweg. Die Lakehouse-Architektur bildet das Fundament der Databricks Data Intelligence Platform.
In unserem Webinar zeigen unsere Experten Hendrik Nieweg und Thomas Stammeier, wie Data Analytics im Maschinenbau konkret umgesetzt werden kann.
Die Data Intelligence Platform von Databricks basiert auf einer Lakehouse Architektur und vereint Data Engineering, Data Science und Data Analytics in einer zentralen, einfach zu bedienenden Umgebung. So erschließen Unternehmen neue Werte aus ihren Daten.
Der Robotik-Spezialist KUKA möchte seine Produkte und Bauteile stets effizienter und nachhaltiger herstellen. Dabei spielt der Energieverbrauch eine zentrale Rolle. Um Einsparungspotenziale zu erkennen und den CO2-Ausstoß pro Werkstück zu bestimmen, müssen Daten erst einmal transparent gemacht werden. Hierfür werden diverse Parameter aus Produktion und Drittsystemen unterschiedlichster Art gemeinsam prozessiert und analysiert.
Auf Basis einer Databricks Lakehouse-Architektur wurde eine Analyseplattform geschaffen, in der Daten verschiedenster Art zusammengeführt werden können. Dazu gehören hochaufgelöste Prozessdaten, welche Details über die einzelnen Fertigungsschritte enthalten, sowie Daten aus dem Energiemanagement-System und externe Informationen zum Strommix. Die konsolidierten Daten ermöglichen:
eine genaue Berechnung des Energieverbrauchs pro Werkstück,
eine transparente Visualisierung der Energieflüsse über alle Werke hinweg,
sowie KI-gestützte Analysen zur Identifikation von Einsparpotenzialen und Prozessoptimierungen.
Das Ergebnis: mehr Nachhaltigkeit, höhere Energieeffizienz und datengetriebene Produktionsentscheidungen, die wirtschaftlichen und ökologischen Mehrwert schaffen.
Wir zeigen, wie Unternehmen Silos, Kostenfallen und Komplexitätshürden bei Data-Analytics-Projekten mit Databricks überwinden.
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