Databricks hat ein branchenspezifisches Data Lakehouse für die Fertigungsindustrie angekündigt. Damit will sich das Business-Softwarehaus neue Marktanteile sichern, beziehungsweise den Data-Lake- und Data-Warehouse-Konkurrenzangeboten ein Schnippchen schlagen.

Nachdem Databricks bereits ähnliche Angebote für Retail, Healthcare, Life Sciences und die Medienbranche geschnürt hat, folgt nun der neue Service "Databricks Lakehouse for Manufacturing". Dieser bietet unter anderem Features für:

• Predictive Maintenance,

• Digital Twins,

• Supply-Chain-Optimierung,

• Bedarfsprognosen,

• Echtzeit-IoT-Analysen,

• Computer Vision beziehungsweise KI, sowie

• Tools für Data Governance und Datenaustausch.

Use-Case-Beschleuniger mit Partner-Support

"Lakehouse for Manufacturing bietet Zugang zu Use-Case-Beschleunigerpaketen, die darauf konzipiert sind, den Analytics-Prozess zu beschleunigen und Unternehmen gleichzeitig eine Blaupause bieten, um kritische, High-Level-Herausforderungen bewältigen zu können", schreibt Databricks in seiner Pressemitteilung zum neuen Angebot.

Um den Nutzern den Einstieg in den neuen Lakehouse-Service für die Fertigungsbranche zu erleichtern, hat das Unternehmen außerdem das Partnerprogramm "Brickbuilder Solutions" auf die Beine gestellt. Dieses unterstützt mit Services und Tools, beispielsweise für Datenbank- und Cloudmigrationen, Data Management, Revenue Growth Management und Finanzen. Zu den Partnern gehören:

• Accenture,

• Avanade,

• L&T Mindtree,

• Wipro,

• Infosys,

• Capgemini,

• Deloitte,

• Tredence,

• Lovelytics und

• Cognizant.

Databricks' Lakehouse for Manufacturing wird laut seinem Anbieter bereits von namhaften Unternehmen wie DuPont, Honeywell, Rolls-Royce, Shell oder Tata Steel eingesetzt.

Analysten sehen Datenmanagement-Vorteile

Nach der Prognose von Carl Olofson, Vice President bei IDC Research, dürfte sich das neue Lakehouse-Angebot für die Manufacturing-Branche vor allem positiv für Data Manager und Data Engineers auswirken: "Das wird es erleichtern, Daten über Data-Lake- und Data-Warehouse-Umgebungen hinweg zu koordinieren und so die Konsistenz, Aktualität und Vertrauenswürdigkeit der Daten zu gewährleisten."

Andere Analysten sehen das Databricks-Offering als Unterstützungsleistung für Data-Science-Teams in Unternehmen generell. So etwa Tony Baer, Principal Analyst bei dbInsights: "Wenn Data-Science-Teams auf vorkonfigurierte Analysen zugreifen können, statt von Grund auf neu beginnen zu müssen, kann das enorm viel Zeit einsparen."

Databricks selbst zielt mit Lakehouse for Manufacturing natürlich auch darauf ab, die Akzeptanz für Lakehouse ganz generell zu erhöhen - und ein neues Level der "Stickiness" zu erreichen, wie Olofsen nahelegt: "Lakehouse ist immer noch ein neues und etwas amorphes Konzept. Mit einem branchenspezifischen Lakehouse-Angebot bietet Databricks sozusagen ein 'Starter Kit', das spezifisch auf die Unternehmensdaten und deren Zusammenstellung zugeschnitten ist."

Das sei in der Softwarebranche ein altbekannter Ansatz, wenn es darum gehe, komplexe oder multifunktionale Produkte zu verkaufen, weil die Kunden oft nicht genau wüssten, was sie mit ihrer neuen Lösung anfangen sollen, meint der IDC-Chefanalyst und fügt hinzu: "Wenn es Databricks gelingt, Kunden mit diesen Lakehouse-Angeboten für sich zu gewinnen, sollte das dafür sorgen, dass diese ihnen eine Weile treu bleiben."

Snowflake im Fokus

Databricks konkurriert mit Snowflake, Starburst, Dremio, Google Cloud, AWS, Oracle und HPE. Mit seinen branchenspezifischen Lakehouse-Angeboten hat der US-Softwareanbieter laut Doug Henschen, Principal Analyst bei Constellation Research, jedoch vor allem Snowflake im Blick: "Die Ankündigungen sind denen von Snowflake sehr ähnlich - und auch was das Timing der Ankündigungen angeht, ist der Konkurrenzkampf offensichtlich."

Dabei gibt es jedoch Unterschiede zwischen Snowflake und Databricks, was die Art und Weise der Produktkommunikation betrifft, wie Olofsen anmerkt: "Snowflake verwendet den Begriff 'Lakehouse' nicht - auch wenn ihre Lösungen Data-Lake-Workloads unterstützen. Ihre Kerntechnologie manifestiert sich in einem Cloud-basierten, relationalen Datenbank-Management-System (RDBMS) mit Erweiterungen, das semistrukturierte und unstrukturierte Daten sowie Daten in gängigen Speicherformaten wie Apache Iceberg unterstützt. Darüber hinaus bietet auch Snowflake branchenspezifische Konfigurationen an." (fm)

Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation Infoworld.