Databricks vs. Microsoft Fabric: Wann nutzen und wie kombinieren?

Wissen Sie nicht, ob Microsoft Fabric oder Databricks besser für Ihre Datenanalyseanforderungen geeignet ist? Sie sind nicht allein! Beide Plattformen bieten viele Möglichkeiten, und die Wahl der besten Lösung für Ihr Unternehmen kann herausfordernd sein. Keine Sorge – wir schaffen Klarheit! Lassen Sie uns die besonderen Stärken und die Zusammenarbeit der beiden Plattformen betrachten, um Ihr Datenpotenzial zu maximieren.

Gesamtbild

Wenn ich an Microsoft Fabric denke, stelle ich mir eine All-in-One-Plattform für alle Datenbelange vor. Diese Plattform integriert Datenengineering, Data Science, Machine Learning und Business Intelligence in einem einzigen Ökosystem. Der beste Teil? Die benutzerfreundliche No-Code/Low-Code-Oberfläche ermöglicht auch Einsteigern einen einfachen Einstieg in die Datenanalyse.

Databricks hingegen ist eine leistungsstarke Plattform, die speziell für Datenprofis entwickelt wurde. Diese cloudbasierte Plattform nutzt die robuste Verarbeitungskraft von Apache Spark und richtet sich an Datenwissenschaftler, Ingenieure und Analysten, die sich im Umgang mit Code wohlfühlen. Während Databricks auf Azure, AWS oder GCP betrieben werden kann, konzentrieren wir uns hier auf den Vergleich mit Microsoft Fabric, insbesondere auf Azure.

Plattformvergleich

Architektur & Datenbank

Beide Plattformen nutzen die Delta Lake Architektur, gehen aber unterschiedlich mit der Migration von Altsystemen um:

• Microsoft Fabric: Unterstützt TSQL und gespeicherte Prozeduren im Warehouse-Komponenten und erleichtert somit die Migration von Altsystemen.

• Databricks: Erfordert mehr Aufwand, da Code in Spark SQL neu geschrieben werden muss, was komplexer sein kann.

Datenaufnahme & -transformation

So handhaben die beiden Plattformen die Datenaufnahme und -transformation:

• Microsoft Fabric: Bietet eine No-Code/Low-Code-Lösung mit Dataflow Gen2, ideal für Benutzer ohne Programmierkenntnisse. Für komplexere ETL-Aufgaben kommt Data Factory zum Einsatz.

• Databricks: Setzt stark auf Code-basierte Aufnahme und Transformation durch Databricks Notebooks. Für komplexe Workflows kann zusätzlich Azure Data Factory benötigt werden.

Bereitstellungsmodell & Infrastruktur

Die Infrastrukturverwaltung erfolgt bei den Plattformen auf folgende Weise unterschiedlich:

• Microsoft Fabric: Einfache Einrichtung, jedoch mit Anpassungen für lokale Datenquellen oder private Endpunkte. Fokussiert auf Benutzerfreundlichkeit.

• Databricks: Erfordert manuelle Einrichtung und Infrastrukturverwaltung, empfohlen wird Infrastructure as Code (IaC).

CI/CD

In Bezug auf kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD) gibt es folgende Unterschiede:

• Microsoft Fabric: Die CI/CD-Funktionen sind noch im Aufbau und könnten für einige Workflows unzureichend sein.

• Databricks: Vollständig integriert mit DevOps-Tools und Git, was die CI/CD-Implementierung erleichtert.

Sicherheit

Die Sicherheitsfeatures beider Plattformen werden ständig weiterentwickelt:

• Microsoft Fabric: Sicherheit ist ein fortlaufender Prozess. Während grundlegende Sicherheit und Zugangskontrollen vorhanden sind, sind erweiterte Funktionen wie Row-Level Security (RLS) und dynamische Datenmaskierung derzeit nur in der Warehouse-Komponente verfügbar. Die Integration von OneSecurity wird die Sicherheit weiter verbessern.

• Databricks: Bietet feingranulare Sicherheitskontrollen durch Unity Catalog Regeln, die auf Power BI mit Direct Query angewendet werden können. Für optimale Leistung empfiehlt sich die Nutzung einer Importverbindung.

Kombinieren Sie Fabric und Databricks für maximale Effizienz

Die Kombination von Microsoft Fabric und Databricks kann ein Wendepunkt für Ihre Datenanalyse sein. So nutzen Sie beide Plattformen optimal:

• Zentralisierte Datenspeicherung: Verwenden Sie OneLake in Microsoft Fabric für zentrale Datenspeicherung, sodass beide Plattformen auf die gleichen Datensätze zugreifen können.

• Datenaufnahme: Nutzen Sie Microsoft Fabric’s Dataflow Gen2 für einfache Datenaufnahme und übergeben Sie komplexere Transformationen an Databricks.

• Datenverarbeitung: Führen Sie umfangreiche Datenverarbeitungen in Databricks durch und geben Sie die Ergebnisse an Fabric weiter.

• Visualisierung und Berichte: Nutzen Sie Microsoft Fabric’s Power BI für intuitive Dashboards und Berichte.

• Orchestrierung und Automatisierung: Integrieren Sie Data Factory in Microsoft Fabric mit Databricks-Workflows, um Ihre Datenpipelines effizient zu automatisieren.

Zusammenfassung

Welche Plattform sollten Sie also wählen – Microsoft Fabric oder Databricks? Hier ist ein kurzer Leitfaden zur Entscheidungshilfe:

Microsoft Fabric:

• Sind Sie neu bei Spark? Kein Problem! Die Low-Code/No-Code-Funktionen von Fabric sind ideal für Anfänger und bieten einen sanften Einstieg in die Datenanalyse.

• Migrieren Sie von SQL? Fabric's native TSQL- und gespeicherte Prozeduren-Unterstützung kann Ihren Übergang erleichtern.

• Möchten Sie minimalen Wartungsaufwand? Fabric legt den Fokus auf Benutzerfreundlichkeit und erfordert weniger laufende Wartung.

• Benötigen Sie Echtzeit-Einblicke? Direct Lake ermöglicht nahezu Echtzeit-Berichterstellung, damit Sie Ihre Daten immer im Blick haben.

• Suchen Sie kontinuierliche Verbesserungen? Fabric bringt ständig neue Funktionen und Verbesserungen heraus.

Databricks:

• Haben Sie ein erfahrenes Datenteam? Databricks ist für erfahrene Profis konzipiert, die sich mit Codierung und komplexen Datenaufgaben auskennen.

• Stehen Sie vor komplexen Datenherausforderungen? Databricks bietet die Verarbeitungskapazität, die Sie für anspruchsvolle Datenprobleme benötigen.

• Benötigen Sie detaillierte Kontrolle über Ihre Daten? Databricks bietet eine feingranulare Kontrolle über Ihre Dateninfrastruktur und Sicherheit.

• Erfordern Ihre Projekte erweiterte Entwicklungsfunktionen? Mit Unterstützung für CI/CD und separaten DTAP-Umgebungen streamlinet Databricks komplexe Entwicklungsworkflows.

Letztendlich gibt es keine universelle Lösung. Die beste Wahl zwischen Microsoft Fabric und Databricks hängt von der Expertise Ihres Teams, Ihren Projektzielen und Ihrem Budget ab. Databricks ist eine ausgereifte, robuste Option für erfahrene Datenteams, während Microsoft Fabric eine benutzerfreundliche und sich schnell weiterentwickelnde Plattform bietet, die ideal für Einsteiger in die Datenanalyse ist.

Dies ist nur der Anfang – nehmen Sie sich die Zeit, Ihre spezifischen Bedürfnisse zu recherchieren und zu bewerten, um die beste Lösung für die Datenstrategie Ihres Unternehmens zu finden!