.png){kind=small}
Databricks für BI: Warum Lakehouse, Genie und Metric Views immer wichtiger werden
Wer aus der Power-BI-Welt kommt, begegnet Databricks häufig zuerst als Datenquelle. Für Data Engineers ist es vielleicht die Plattform für Spark, Python und große Datenmengen. Beides stimmt – beschreibt Databricks heute aber nur noch unvollständig. Rund um das Lakehouse entsteht eine Plattform, die Data Engineering, Governance, Semantik, BI und AI enger miteinander verbindet. Besonders spannend wird das dort, wo Business-Anwender nicht mehr nur Dashboards konsumieren, sondern direkt Fragen an ihre Daten stellen.
Databricks ist längst mehr als Spark und Python
Databricks hat seine Wurzeln stark im Umfeld von Apache Spark, Data Engineering und Data Science. Wer die Plattform vor einigen Jahren kennengelernt hat, verbindet sie deshalb häufig mit Notebooks, Python, Spark SQL und der Verarbeitung großer Datenmengen.
Dieses Bild ist nicht falsch. Es ist nur zu klein geworden. Heute geht es nicht mehr ausschließlich darum, große Datenmengen zu transformieren oder Data-Science-Workloads auszuführen. Das Lakehouse wird zur gemeinsamen Basis für Data Engineering, Analytics, Machine Learning und AI.
Interessant ist deshalb nicht mehr nur, wie Databricks Daten verarbeitet, sondern wie weit sich die gemeinsame Plattform inzwischen bis zum Business-Anwender zieht.
Warum Databricks für viele Data Engineers so attraktiv ist
Ein wesentlicher Unterschied zu stärker vorkonfigurierten Plattformen liegt in der Flexibilität. Databricks lässt Teams an vielen Stellen viel Kontrolle darüber, wie Daten verarbeitet, organisiert und bereitgestellt werden. Für erfahrene Data Engineers ist das attraktiv, weil sich Architekturen und Prozesse genauer auf konkrete Anforderungen zuschneiden lassen.
Diese Freiheit hat allerdings eine zweite Seite. Mehr Möglichkeiten bedeuten mehr Entscheidungen. Eine Plattform wird nicht automatisch besser, nur weil sie mehr Konfigurationsmöglichkeiten bietet. Ohne klare Architektur, Standards und Governance kann aus Flexibilität schnell unnötige Komplexität entstehen.
Deshalb führt die Frage „Databricks oder Microsoft Fabric?“ häufig in die falsche Richtung. Entscheidend ist, welches Problem gelöst werden soll, welche Kompetenzen vorhanden sind und welche Architektur zum Unternehmen passt.
Databricks und Microsoft kommen historisch aus unterschiedlichen Richtungen. Databricks war besonders stark bei Data Engineering, Data Science und skalierbarer Datenverarbeitung und bewegt sich zunehmend Richtung BI und Business User. Microsoft kommt mit Power BI und Excel aus einer starken Business- und Analytics-Welt und baut mit Fabric darunter eine umfassendere Datenplattform.
Der spannendste Wandel findet beim Business User statt
Für viele BI-Anwender wird Databricks spätestens mit Genie interessant. Conversational Analytics soll es ermöglichen, fachliche Fragen in natürlicher Sprache zu stellen und daraus nachvollziehbare Datenabfragen und Antworten zu erzeugen. Aus den früheren Genie Spaces sind inzwischen domänenspezifische Genie Agents geworden.
Ein solcher Agent kann beispielsweise für den Vertrieb eingerichtet werden. Dann sollen Anwender Fragen stellen können wie: Wie hat sich der Auftragseingang in der Region West gegenüber dem Vorjahr entwickelt? Oder: Welche Produktgruppe hatte im letzten Quartal die höchste Marge?
Das klingt zunächst nach dem seit Jahren versprochenen „Chat with your Data“. Der entscheidende Unterschied liegt aber nicht im Chatfenster, sondern in der Qualität der Daten, Geschäftslogik und Metadaten darunter.
AI auf Daten funktioniert nicht auf Datenchaos
Ein Sprachmodell kann fehlende Datenmodellierung nicht einfach ersetzen. Wenn mehrere Tabellen unterschiedliche Definitionen für Umsatz enthalten, Produktgruppen uneinheitlich benannt sind und niemand weiß, welcher Kundenstatus fachlich gültig ist, wird auch ein AI-Agent daraus keine verlässliche Unternehmenslogik erzeugen.
Conversational Analytics verschiebt deshalb einen Teil der klassischen BI-Arbeit, macht sie aber nicht überflüssig. Für einen guten Agenten braucht es zunächst einen klar abgegrenzten fachlichen Anwendungsfall. Ein „Frag einfach alles über unser Unternehmen“-Agent klingt attraktiv, ist aber selten ein guter Startpunkt.
Besser ist beispielsweise ein Vertriebs-, Finance- oder Operations-Agent. Anschließend muss geklärt werden, welche Daten und Kennzahlen für diesen Bereich tatsächlich relevant sind und welche Begriffe die Fachanwender verwenden.
Metadaten werden zur produktiven Datenlogik
Technische Spaltennamen reichen dafür nicht. Ein Data Engineer denkt möglicherweise in Begriffen wie customer_id, event_type oder revenue_net. Ein Fachanwender fragt dagegen nach Kunde, Veranstaltung, Umsatz, Auftragseingang oder Marge.
Damit ein AI-System diese Welten zuverlässig zusammenbringen kann, braucht es zusätzliche semantische Informationen: verständliche Beschreibungen, Synonyme, definierte Tabellenbeziehungen, Geschäftsregeln und Beispiele für typische Nutzerfragen.
Je stärker Nutzer ihre Fragen selbst formulieren können, desto wichtiger wird eine eindeutige fachliche Bedeutung der Daten.
Brauchen AI-Agenten deshalb eine perfekte Gold Layer?
Eine häufige Schlussfolgerung lautet: Für Conversational Analytics muss zunächst eine perfekte Gold Layer gebaut werden. Ganz so einfach ist es nicht. Saubere, kuratierte Daten helfen, aber die eigentliche Herausforderung liegt nicht darin, möglichst viele Daten in eine einzige besonders breite Tabelle zu packen.
Eine gigantische Tabelle mit hunderten Spalten kann für ein AI-System auf den ersten Blick einfacher wirken, weil weniger Beziehungen aufgelöst werden müssen. Gleichzeitig entstehen genau die Probleme, die Datenmodellierung seit Jahrzehnten vermeiden soll: Redundanzen, schwer wartbare Logik und unklare Verantwortlichkeiten.
AI ändert die Anforderungen an Datenmodelle, aber sie schafft Datenmodellierung nicht ab.
Wahrscheinlicher ist, dass sich Modellierung weiterentwickelt. Technische Datenmodelle, semantische Schichten und AI-spezifischer Kontext greifen stärker ineinander. Genau an dieser Stelle werden Metric Views interessant.
Metric Views bringen Geschäftslogik näher an das Lakehouse
Metric Views bilden in Databricks eine zentral verwaltete semantische Schicht. Dort können Felder, Measures, Beziehungen, Filter und Geschäftslogik so beschrieben werden, dass dieselben Definitionen von unterschiedlichen Anwendungen wiederverwendet werden können.
Das Ziel ähnelt einem bekannten Problem aus klassischen BI-Plattformen: Eine Kennzahl soll nicht in fünf unterschiedlichen Reports fünfmal neu definiert werden. Wenn Net Revenue eine zentrale Unternehmenskennzahl ist, sollte ihre Definition möglichst einmal festgelegt und anschließend konsistent genutzt werden.
Für AI ist das besonders relevant, weil ein Agent nicht jedes Mal neu erraten sollte, wie Umsatz, Marge oder aktiver Kunde fachlich definiert sind.
Metric Views sind inzwischen deutlich mehr als einfache SQL-Views. Sie können auch anspruchsvollere Berechnungs- und Aggregationslogiken abbilden und werden damit zu einem ernstzunehmenden Baustein zwischen Datenplattform, BI und AI.
Die semantische Schicht wird zum strategischen Baustein
Bisher lag Geschäftslogik häufig sehr nah am jeweiligen BI-Werkzeug. In Power BI leben Measures beispielsweise im semantischen Modell. Andere Plattformen haben ihre eigenen Modellierungsansätze und proprietären Definitionen.
Das funktioniert gut, solange die gesamte Analyse innerhalb derselben Plattform bleibt. Sobald dieselben Kennzahlen aber von Dashboards, AI-Agenten, Anwendungen und mehreren BI-Werkzeugen genutzt werden sollen, entsteht eine neue Frage: Wo liegt die verbindliche fachliche Wahrheit?
Wer diese Frage aus der Power-BI-Perspektive vertiefen möchte, findet in Semantische Modelle in Power BI die entsprechende Sicht auf die BI-Seite des Problems.
Semantik entwickelt sich von einer BI-spezifischen Implementierung zunehmend zu einem Bestandteil der Datenplattform selbst – und AI beschleunigt diese Entwicklung.
Databricks und Power BI müssen kein Entweder-oder sein
Eine weitere falsche Diskussion lautet deshalb: Wenn Databricks eigene Dashboards und Genie bietet, braucht man dann Power BI überhaupt noch? Für viele Unternehmen dürfte die realistische Antwort zunächst klar sein: natürlich.
Power BI besitzt eine enorme installierte Basis und ist tief in Microsoft-Umgebungen integriert. Databricks wiederum kann als zentrale Datenplattform darunter arbeiten. Entscheidend ist, wie Daten zwischen Governance, Performance, Aktualität und Self-Service bereitgestellt werden.
Gerade die Wahl des Zugriffsmodus zeigt, warum Architekturentscheidungen selten nur Produktentscheidungen sind. Die Unterschiede zwischen Power BI Import vs. DirectQuery vs. Direct Lake – Welcher Modus passt? helfen dabei, die Konsequenzen für Performance und Governance sauber einzuordnen.
Aus Governance-Sicht kann es attraktiv sein, Datenabfragen vollständig über Databricks und Unity Catalog laufen zu lassen. Aus Power-BI-Sicht können Performance, Nutzererlebnis und Modellierungsfreiheit dagegen für andere Architekturen sprechen. Beide Perspektiven sind legitim.
Die richtige Lösung entsteht nicht dadurch, dass ein Plattformteam seine bevorzugte Architektur durchsetzt, sondern durch das Zusammenspiel von Governance, Performance, Aktualität, Kosten und Nutzeranforderungen.
Fabric Data Agents und Genie zeigen dieselbe Entwicklung
Wer aus der Microsoft-Welt kommt, erkennt viele dieser Fragestellungen wieder. Auch Fabric Data Agents verfolgen das Ziel, natürliche Sprache mit kontrolliertem Zugriff auf Unternehmensdaten zu verbinden. Die technische Umsetzung unterscheidet sich, die Grundfrage ist dieselbe: Wie bekommt AI verlässliche Daten, fachliche Semantik und passende Zugriffsrechte?
Wie diese Entwicklung in Fabric aussieht, zeigen wir auch in Fabric Data Agents und Azure AI Search: strukturierte und unstrukturierte Daten verbinden.
Der interessante Punkt ist deshalb weniger, welche Plattform gerade welches Feature zuerst liefert. Spannender ist die gemeinsame Richtung: Dashboards bleiben wichtig, werden aber durch neue Interaktionsformen ergänzt.
Ein Management-Dashboard beantwortet wiederkehrende Fragen weiterhin hervorragend. Conversational Analytics ergänzt diese Welt um Fragen, die vorher niemand exakt vorhergesehen hat.
Wann Databricks besonders interessant wird
Databricks ist kein Automatismus. Nur weil eine Plattform leistungsfähig ist, muss sie nicht für jedes Unternehmen die richtige Wahl sein. Besonders interessant wird Databricks dort, wo größere Datenplattformen, Data Engineering, Data Science, Machine Learning und AI auf einer gemeinsamen Grundlage betrieben werden sollen.
Auch Unternehmen mit hohen Anforderungen an Offenheit, Skalierbarkeit und technische Flexibilität können von diesem Ansatz profitieren. Wer dagegen hauptsächlich einige überschaubare Datenquellen integrieren und klassische BI-Berichte bereitstellen möchte, braucht nicht zwangsläufig die gesamte Plattformbreite.
Dass Databricks technisch viel kann, ist noch kein Business Case. Der Business Case entsteht erst aus dem Problem, das damit besser gelöst wird.
Fünf Fragen vor der Plattformentscheidung
Welche konkreten Geschäftsprobleme sollen gelöst werden?
Welche Daten-, BI- und AI-Workloads werden tatsächlich benötigt?
Welche Kompetenzen besitzt das Team heute und welche sollen aufgebaut werden?
Wo soll Geschäftslogik langfristig gepflegt werden – in der Datenplattform, in semantischen Modellen oder in einzelnen Frontends?
Wie werden Governance, Performance und Self-Service gemeinsam gedacht?
Wer diese Fragen nicht beantworten kann, sollte nicht mit einer Produktauswahl anfangen.
Fazit: Am Ende gewinnt nicht das Tool
Databricks ist heute deutlich mehr als eine Plattform für Spark und Python. Mit Unity Catalog, Metric Views und Genie wächst eine Architektur zusammen, in der Datenplattform, Governance, Semantik und AI wesentlich enger miteinander verbunden werden.
Gerade für Power-BI- und Fabric-Teams lohnt sich deshalb der Blick über den eigenen Plattformrand. Nicht weil Databricks automatisch die bessere Plattform wäre, sondern weil viele der dort gelösten Fragen dieselben sind, mit denen sich auch Microsoft beschäftigt.
Die spannendste Entwicklung findet deshalb nicht zwischen Databricks und Fabric statt, sondern zwischen Datenplattform, Semantik und AI.
Nächste Schritte: Nicht mit dem Tool beginnen
Wenn du Databricks aus der Power-BI- oder Fabric-Perspektive einordnen willst, starte mit einem klaren Fachbereich und einer konkreten Frage. Prüfe anschließend, ob Datenqualität, Governance, Semantik und Nutzerzugang gemeinsam funktionieren. Genau daran entscheidet sich, ob Conversational Analytics im Alltag Mehrwert liefert.
Beginne nicht mit dem Tool. Beginne mit dem Problem.
