Databricks Deutschland

Patrick Steiner

Im deutschsprachigen Databricks Podcast mit unserem Moderator Patrick Steiner, sprechen wir mit Brickstern, Expertinnen und Experten aus Data, AI und Technologie über aktuelle Trends, erfolgreiche Praxisbeispiele und Entwicklungen rund um Databricks Data Intelligence Platform. Dabei geben wir zudem exklusive Einblicke in die Arbeit, Kultur und Menschen hinter Databricks und beleuchten, wie wir gemeinsam die Zukunft von Data und AI gestalten. Der Podcast wird produziert von Patrick Steiner, Databricks Deutschland.

Episodes

  1. #8 - Platform as a Product

    APR 29

    #8 - Platform as a Product

    Stell dir vor: Die Plattform läuft. Uptime bei 99,97 %. Keine ungeplanten Ausfälle. Das Team ist stolz und zu Recht. Und trotzdem nutzt keine einzige Fachabteilung sie produktiv.                                                                           Warum schöpfen so viele Datenplattformen nicht ihr volles Potential aus, obwohl die Technik einwandfrei funktioniert? Das ist die Frage in dieser Solo-Episode.                                                                                                     Patrick Steiner, ehemals Pivotal Software und VMware Tanzu, heute Senior Manager Solution Engineering bei  Databricks Deutschland, kennt dieses Muster aus jahrelanger Praxis. Nicht aus Büchern. Aus echten Engagements.                                                                                                In dieser Episode: Das mandatory/voluntary-Reframe: Warum Datenplattformen zwei grundverschiedene Schichten brauchen, einen Governance Core, der nicht verhandelbar ist, und eine Developer Experience Surface, die freiwillig bleiben muss. Und was passiert, wenn man diesen Split nicht bewusst macht.                                   Fünf wiederkehrende Muster, die Wirkung kosten: Von Orphaned Workspaces über Governance-Theater bis hin zur eigentlichen Wurzel aller anderen: Plattform als Projekt.                                              Das richtige Team: Wer welche Rolle übernimmt, Platform PM, Governance Steward, Engineering Lead, Platform Champion. Vier bis fünf Personen. Nicht fünfzehn.                                                  Die Zwei-Tier-Messung: Warum Uptime Pflicht ist, aber nicht die Kür. Und was Use-Case-Velocity als Metrik konkret bedeutet. "Eine Datenplattform ist kein IT-Projekt — sie ist ein Produkt. Und ein Produkt ohne Verantwortliche ist nur teure Infrastruktur, die darauf wartet, zur Fußnote zu werden." Wenn euch diese Episode etwas gegeben hat: Abonniert den Podcast und hinterlasst eine Bewertung. Das hilft  anderen, die genau diese Frage gerade stellen, uns zu finden.         Wir hören uns beim nächsten Mal. Und denkt daran: Gute Daten... ...gute Entscheidungen!

    21 min
  2. APR 7

    #7 -Vibe Coding

    „Forget that the code even exists“. Mit diesem Zitat von OpenAI-Founding Member Andrej Karpathy starten wir in eine brandneue Folge des Databricks Deutschland Podcasts! Kämpft ihr noch mit komplexer Syntax oder nutzt ihr schon Vibe Coding? In unserer neuesten Episode spreche ich mit Felix Ehler, Solution Architect im Field Engineering bei Databricks, über einen echten Paradigmenwechsel in der Softwareentwicklung. Beim Vibe Coding beschreibt man einfach in natürlicher Sprache, was man möchte, und die KI schreibt den Code. Der Fokus verschiebt sich radikal: Weg von „Wie implementiere ich das?“ hin zu „Was will ich eigentlich erreichen?“. Das erwartet euch in der Folge: 🔹 Mehr als nur Autocomplete: Warum agentenbasierte KIs (wie Claude Code oder Genie Code) nicht einfach nur Code vervollständigen, sondern den Projektkontext verstehen und selbst Dateien lesen sowie Befehle ausführen können. 🔹 Massiver Speed im Alltag: Wie Felix funktionierende Prototypen und Demos, für die er früher einen halben Tag gebraucht hätte, heute in nur 30 Minuten lauffähig macht. 🔹 Das Databricks AI Dev Kit: Wir werfen einen Deep Dive auf dieses Open-Source-Plugin, das Databricks-Ressourcen (wie Unity Catalog oder SQL) via Model Context Protocol (MCP) als direkte Toolbox für externe AI-Assistenten freischaltet. ( https://github.com/databricks-solutions/ai-dev-kit ) 🔹 Die Zukunft der Entwickler: Keine Sorge, Entwickler werden nicht ersetzt! Ihr werdet nur viel effektiver. Die Rolle wandelt sich, man wird mehr zum Architekten und weniger zum bloßen "Tipper". Felix bringt es auf den Punkt: Wer einmal mit Vibe Coding und diesen Tools gearbeitet hat, möchte im Alltag nicht mehr darauf verzichten. Die Einstiegshürde ist extrem niedrig, fangt einfach klein an, zum Beispiel mit einem simplen Skript zur Automatisierung! Neugierig geworden? Hört jetzt rein in die neue Folge! Bei Fragen zu den Databricks Deutschland Podcasts oder Themenwünschen, schreibt gerne eine eMail an patrick.steiner@databricks.com

    34 min
  3. #5 - Migration als Business-Transformation

    FEB 16

    #5 - Migration als Business-Transformation

    Data Warehouse Migrationen gelten oft als „Operation am offenen Herzen“, risikoreich, teuer und langwierig. Viele Data Leader haben zurecht Respekt vor dem Projekt, das oft Monate oder Jahre dauern kann. Doch muss das wirklich so sein? In dieser Folge spricht Patrick mit Olga Romanova (Engagement Manager bei Databricks), die sich selbst als „Mensch im digitalen Universum“ bezeichnet. Gemeinsam entmystifizieren sie den Prozess und zeigen, wie man alte DWH-Strukturen erfolgreich in das moderne Databricks Lakehouse überführt, ohne dass das Budget explodiert. In dieser Episode erfahrt ihr: Strategie statt Chaos: Der bewährte 5-Phasen-Prozess von Discovery bis Execution und warum der Pilot („Think Big, Start Small“) überlebenswichtig ist.Die größte Falle: Warum die reine SQL-Konvertierung der einfache Teil ist und die „Validation Gap“ (Testen & Validieren) oft 50–60 % des Aufwands verschlingt.Mut zum Löschen: Wie man „Geistertabellen“ identifiziert und durch einen „Value-First“-Audit vermeidet, Datenmüll umzuziehen.Technologie-Turbo: Wie KI-Tools wie Lakebridge bei der Automatisierung helfen und warum man trotzdem Subject Matter Experts (SMEs) braucht.Der echte Mehrwert: Warum es bei Migrationen nicht nur um TCO geht, sondern um das Aufbrechen von Silos und das Enablement für KI. Egal ob ihr gerade plant oder mitten im Projekt steckt: Diese Folge liefert den Fahrplan, um Risiken zu minimieren und schneller ans Ziel zu kommen. Gute Daten, gute Entscheidungen!

    23 min
  4. #4 - Databricks Lakebase

    JAN 30

    #4 - Databricks Lakebase

    Das Lakehouse hat die Analyse großer Datenmengen (OLAP) revolutioniert. Doch Hand aufs Herz: Wenn es um transaktionale Workloads, Web-Applikationen oder das „Gedächtnis“ von KI-Agenten ging, gab es bisher oft eine Lücke. Musste man wirklich immer eine externe Postgres-Datenbank daneben stellen und Datensilos in Kauf nehmen? In dieser Folge schließen wir genau diese Lücke. Patrick Steiner spricht mit Christopher Pries ( Senior Solutions Engineer bei Databricks) über Databricks Lakebase – die vollständig gemanagte, serverlose und Postgres-kompatible Datenbank, die direkt auf der Databricks-Plattform läuft. Wir tauchen tief in die Architektur ein und klären, warum wir OLTP und OLAP nicht mehr als getrennte Welten betrachten sollten. In dieser Episode erfahrt ihr: • Das „Warum“: Wieso klassische Data Warehouses für KI-Agenten und Echtzeit-Apps oft zu langsam sind und wie Lakebase dieses Problem löst • Die Technik: Wie die Architektur hinter Lakebase funktioniert • Killer-Features: Was es mit „Scale to Zero“, „Database Branching“ und der tiefen Integration in den Unity Catalog auf sich hat • Daten-Synchronisation: Wie „Synced Tables“ das komplexe Reverse-ETL-Problem lösen und Daten zwischen Lakehouse und Applikation spiegeln • Praxis-Use-Cases: Von „Stateful Applications“ bis hin zu KI-Agenten, die ein Kurzzeitgedächtnis benötigen Die Wand zwischen analytischen und operationalen Daten ist gefallen. Hört rein, um zu erfahren, wie die konvergierte Plattform der Zukunft aussieht. Gute Daten, gute Entscheidungen!

    31 min

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Im deutschsprachigen Databricks Podcast mit unserem Moderator Patrick Steiner, sprechen wir mit Brickstern, Expertinnen und Experten aus Data, AI und Technologie über aktuelle Trends, erfolgreiche Praxisbeispiele und Entwicklungen rund um Databricks Data Intelligence Platform. Dabei geben wir zudem exklusive Einblicke in die Arbeit, Kultur und Menschen hinter Databricks und beleuchten, wie wir gemeinsam die Zukunft von Data und AI gestalten. Der Podcast wird produziert von Patrick Steiner, Databricks Deutschland.

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