Organisaties werken vaak met losse, aan elkaar geknoopte tools voor data, waardoor overzicht ontbreekt en AI-projecten stranden op een zwak datafundament. Databricks brengt alle lagen, van ruwe data tot zelfgebouwde AI Agents, samen in één platform.
Wat is Databricks
Databricks is een geïntegreerd dataplatform dat dataopslag, verwerking, analyses, machine learning en Gen-AI samenbrengt in één omgeving. Geen losse tools die je met maatwerk aan elkaar knoopt, maar één platform met gedeeld overzicht, versiebeheer en beveiliging.
Belangrijk: Databricks vervangt je bestaande Power BI of Qlik omgeving niet, maar vult die aan. Je bouwt je datamodel eenmalig in Databricks en gebruikt dat vervolgens rechtstreeks in Power BI of Qlik, met dezelfde toegangsregels via Unity Catalog. Zo behoud je je bestaande dashboards en teamkennis, en voeg je daar een governed databasislaag onder toe.
De voordelen van Databricks
Eén platform, volledig overzicht
Eén krachtig platform in plaats van meerdere losse tools, met volledig overzicht over je data, modellen en AI-agents dankzij sterke governance via Unity Catalog.
Fouten terugdraaien zonder dataverlies
Fouten in dataverwerkingsprocessen zijn terug te draaien zonder dataverlies, dus je werkt met meer vertrouwen aan je pipelines.
Volledig inzicht in compliance
Dataherkomst en toegangscontrole zijn volledig inzichtelijk, waardoor je compliancevragen in seconden beantwoordt.
Alles op één platform
Rapportages, analyses en AI-toepassingen draaien direct op het platform, zonder aparte omgevingen met synchronisatieproblemen.
Concrete voorbeelden van wat je met Gen-AI in Databricks kan
- Met Genie Spaces stel je in gewone taal vragen aan je data, ook de eenmalige vragen waar een dashboard geen antwoord op geeft. Dit vangt precies de vragen op die anders bij een analist op het bordje belanden.
- Met Agent Bricks bouw je zelf AI Agents, zoals een Knowledge Assistant die medewerkers direct antwoord geeft op basis van interne documentatie, of een supervisor-agent die meerdere gespecialiseerde agents aanstuurt in één werkstroom.
- Met AI Functions roep je een taalmodel rechtstreeks aan vanuit een SQL-query, bijvoorbeeld om duizenden klantreviews in één keer te classificeren, zonder Python of losse tools.
- Met AI bouw je snel dashboards en apps op de datamodellen die al in je Lakehouse staan.
Dit alles draait onder de governance van Unity Catalog, waarmee je precies bepaalt wie welke data, modellen en agents mag gebruiken.
Onderdelen van Databricks
Databricks bestaat uit een aantal onderdelen die samen je datalandschap consolideren, van opslag tot AI.
ML Flow
MLflow is het open source framework van Databricks voor de volledige levenscyclus van machine learning en AI Agents. Je kunt het vergelijken met Git, het bekende versiebeheersysteem voor software: MLflow houdt bij welke versie van een model of agent draait, hoe die presteert en wanneer je teruggaat naar een eerdere versie. Zo weet je altijd waarom een AI-antwoord verandert.
Mosaic AI
Mosaic AI is de bredere suite van Databricks voor het bouwen en draaien van GenAI-toepassingen, opgebouwd uit vier bouwstenen: kant-en-klare taalmodellen (waaronder Claude van Anthropic, ook beschikbaar binnen de EU), AI Functions om modellen vanuit SQL aan te roepen, Vector Search om modellen te koppelen aan je eigen data, en Agent Bricks om dit alles te combineren tot een werkende AI-toepassing.
Agent Bricks
Agent Bricks is het onderdeel binnen Mosaic AI waarmee je zonder te programmeren AI Agents bouwt, implementeert en beheert. Denk aan een Knowledge Assistant die medewerkers antwoord geeft op basis van interne documenten, of een supervisor-agent die meerdere gespecialiseerde agents aanstuurt binnen één workflow. Alles wordt automatisch versiebeheerd in MLflow.
Genie Spaces
Met Genie Spaces stel je in gewone taal vragen aan je data, zonder zelf SQL te hoeven schrijven. Dit vangt de vragen op die een vast dashboard niet dekt, met dezelfde toegangsregels als de rest van je Lakehouse.
Unity Catalog
Unity Catalog is de governancelaag die overzicht geeft over wie welke data, modellen en agents mag gebruiken, met volledige dataherkomst en toegangscontrole. Dit is de laag die alle andere onderdelen van Databricks met elkaar verbindt.
Onze aanpak met Databricks
Een dataplatform levert pas waarde als het aansluit bij wat er al staat. Met meer dan 25 jaar ervaring in data management, analytics en applicatieontwikkeling kijken we eerst naar jouw grootste pijnpunt: versnipperde koppelingen, gebrek aan overzicht, of de wens om zelf AI Agents te bouwen op je eigen data. Daarna ontwerpen we een architectuur die past bij jouw omgeving, mét behoud van je bestaande Power BI of Qlik dashboards, en bouwen we eerst een Proof of Concept rondom het meest urgente knelpunt.
Pas als dat zijn waarde heeft bewezen, schalen we stapsgewijs op. Databeheer en toegangscontrole zijn daarbij vanaf dag één op orde, zodat je grip houdt terwijl je platform meegroeit. We implementeren Databricks GDPR-proof en gehost in Europa, en zijn gecertificeerd op basis van ISO 27001, ISO 9001 en NEN 4400-1.
Ga aan de slag met Databricks
Wil je weten welke pijnpunten Databricks het snelst oplost voor jouw organisatie? Plan dan een kennismaking in via dit formulier.
FAQ
Wat is het verschil tussen Databricks en een traditioneel datawarehouse?
Een traditioneel datawarehouse is vooral geschikt voor bewerkte, gestructureerde data. Databricks werkt met een lakehouse architectuur, waarin ruwe en bewerkte data, realtime stromen en batches samenkomen in één opslaglaag. Daardoor heb je geen apart platform meer nodig voor analyses en AI.
Kunnen we Databricks combineren met onze bestaande dataplatformen, zoals Azure of Power BI?
Ja. Databricks draait op de belangrijkste cloudplatformen, waaronder Azure, en sluit aan op bestaande rapportagetools. We kijken bij de implementatie altijd naar wat je al hebt staan, zodat Databricks daar logisch op aansluit in plaats van het te vervangen.
Is onze data veilig in Databricks?
Veiligheid hangt niet af van het platform alleen, maar van hoe je het inricht. Dataherkomst en toegangscontrole zijn in Databricks volledig inzichtelijk. We implementeren GDPR-proof en gehost in Europa, en zijn gecertificeerd volgens ISO 27001, ISO 9001 en NEN 4400-1.
Kunnen we op Databricks ook AI-modellen bouwen en beheren?
Ja. Met Mosaic AI en MLflow, kun je zelf AI-modellen coderen, trainen, evalueren en implementeer je de modellen binnen dezelfde omgeving waar je data al staat. Dat voorkomt exports naar externe tools en houdt je AI-projecten dicht bij een betrouwbaar datafundament.
Moeten we in één keer helemaal overstappen naar Databricks?
Nee. We beginnen bij je grootste pijnpunt en bouwen eerst een Proof of Concept, zodat je concreet ziet wat het platform oplevert voordat je verder investeert. Pas daarna schalen we stapsgewijs op, met databeheer en toegangscontrole vanaf dag één op orde.