Data Platforms im Vergleich
Databricks, Fabric oder Snowflake? Mit unserem Schnell-Check findest du die passende Plattform für deine Datenstrategie.
Whitepaper kostenlos herunterladenDie Frage nach der richtigen Datenplattform ist keine rein technische, sondern eine zentrale Weichenstellung für Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft.
Moderne Datenplattformen bilden das Fundament für Analytics, AI und skalierbare Datenarchitekturen. Doch Databricks, Microsoft Fabric und Snowflake verfolgen sehr unterschiedliche Ansätze – von Lakehouse über Cloud-DWH bis All-in-One-Plattform.
Dieses Whitepaper zeigt dir, welche Data Platform sich für welche Use Cases eignet, wie sich Architektur, Kostenmodelle, Governance und AI-Fähigkeiten unterscheiden und wie Unternehmen dank klarer Datenstrategie die richtige Plattformwahl treffen. So findest du heraus, welche Plattform wirklich zu deinen Projekten, Anforderungen und Zukunftsplänen passt und wie du datengetriebene Innovation optimal unterstützt.
Dieses Whitepaper zeigt dir, welche Data Platform sich für welche Use Cases eignet, wie sich Architektur, Kostenmodelle, Governance und AI-Fähigkeiten unterscheiden und wie Unternehmen dank klarer Datenstrategie die richtige Plattformwahl treffen. So findest du heraus, welche Plattform wirklich zu deinen Projekten, Anforderungen und Zukunftsplänen passt und wie du datengetriebene Innovation optimal unterstützt.
Vier entscheidende Aspekte für die Auswahl einer Datenplattform
Erfahre, was im Auswahlprozess hin zur richtigen Datenplattform wichtig ist.
Jetzt unverbindlich anfragen1. Datenbasis für mehr Flexibilität
Wenn Geschäftsprozesse, Kundenbedürfnisse oder Marktveränderungen schnell reagieren müssen, braucht es flexible Plattformen und eine Datenbasis, die mitwächst.
2. Technologie und Expertise verbinden
Viele Unternehmen unterschätzen, wie wichtig vorhandene Skills, Cloud-Kompatibilität oder Wartungsaufwand sind. Die richtigen Tools können den Einstieg erheblich erleichtern.
3. Struktur und Prozesse statt Insellösungen
Wer ein Data Warehouse, einen zentralen Data Lake oder Data Mesh aufbaut, schafft eine gemeinsame Basis für Reporting, Analytics und KI – das erlaubt langfristige Skalierung statt kurzfristiger Flickschusterei.
4. Realistische Erwartungen und Governance
Datenplattformen helfen nur, wenn man Datenqualität, Rollen, Zugriffsrechte und Verantwortlichkeiten klar regelt. Sonst führt Analytics schnell zu Verwirrung statt zu Erkenntnissen.
Wir setzen in deinem Data Stack auf führende Technologien
Dein Data Expert und Whitepaper-Autor
Vor Databricks, Fabric und Snowflake war Datenarbeit oft ein Flickenteppich. Rückblickend wird klar, wie wir heute die Datenwelt effizienter gestalten können.
Raphael Fischer
Senior Data Engineer, taod
Raphael begeisterte sich schon im Studium für datengetriebenes Entscheiden. Nach seiner Zeit als Data Analyst verlagerte sich sein Fokus zunehmend auf Data Engineering – besonders auf komplexe Architekturen und Datenmodellierung. Seitdem arbeitet er leidenschaftlich mit verschiedenen Cloud-Datenplattformen wie Databricks, Microsoft Fabric oder Snowflake.
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