Wat is Databricks? (Update december 2025)

Databricks is een platform waarin je data opslaat, verwerkt, analyseert en gebruikt voor AI-toepassingen. Het brengt alle onderdelen van dataverwerking samen in een omgeving waar teams kunnen samenwerken. Het platform draait in de cloud en schaalt automatisch mee wanneer er meer of minder rekenkracht nodig is.

Wanneer gebruik je Databricks

Je gebruikt Databricks wanneer je grote hoeveelheden data wilt verwerken, automatiseren of analyseren. Het is geschikt voor organisaties die data uit veel verschillende systemen halen en deze willen combineren tot betrouwbare informatie. Het platform helpt ook bij het bouwen, testen en beheren van machine learning en AI-toepassingen.

Wat is beter: Databricks of Microsoft Fabric

Databricks is sterk in dataverwerking, AI en schaalbaarheid. Microsoft Fabric is sterker in integratie met de Microsoft-omgeving en gebruiksgemak voor rapportages. Het beste platform hangt af van de behoefte van de organisatie. Wie veel werkt met machine learning, AI en grootschalige data kiest vaak voor Databricks. Wie vooral dashboards en rapportages maakt binnen Microsoft 365 kiest sneller voor Fabric. Beide oplossingen kunnen naast elkaar bestaan. Lees hier de volledige vergelijking tussen deze twee dataplatformen.

Introductie: Waarom Databricks

Organisaties verzamelen steeds meer data. De behoefte groeit om deze data zonder moeite om te zetten in informatie die direct te gebruiken is. Databricks biedt een platform waarin data, AI en analytics samenkomen.

Het platform begon als oplossing voor grote data-analyses en machine learning. Vandaag is het een compleet data-intelligentieplatform. Het maakt het mogelijk voor data engineers, data scientists en zakelijke gebruikers om samen waarde te halen uit data.

Databricks is cloud native, eenvoudig in gebruik en goed schaalbaar. Het vormt een stevig fundament voor moderne organisaties die werken met data op grote schaal.

Oorsprong en evolutie

Databricks ontstond in 2013. Het is ontwikkeld door de makers van Apache Spark, een open-source engine voor het verwerken van grote hoeveelheden data. Het doel was om de kracht van Spark beschikbaar te maken voor organisaties, zodat analyses en machine learning eenvoudig en schaalbaar konden worden uitgevoerd.

Toen cloud platforms als Azure en AWS nog klein waren, bood Databricks een nieuwe aanpak: een cloud native platform dat data, rekenkracht en samenwerking combineert in een omgeving.

De academische achtergrond en open-sourcecultuur van Databricks zorgen voor continue innovatie. Nieuwe onderdelen zoals Delta Lake, Unity Catalog en Mosaic AI worden actief ontwikkeld en gedeeld met de community.

Databricks werkt op Azure, AWS en Google Cloud en wordt wereldwijd gebruikt door organisaties die datagedreven werken.

Hoe werkt het platform

De basis van Databricks is Apache Spark. Dit framework verwerkt grote hoeveelheden data door deze op te delen en tegelijk te verwerken op meerdere machines. Dat zorgt voor snelle resultaten.

Databricks maakt deze kracht beschikbaar in een gebruiksvriendelijke omgeving. Gebruikers kunnen werken met Python, SQL, R en Scala. Ze bepalen zelf hoe zij data verwerken, modelleren of visualiseren.

Het platform biedt verschillende samenwerkende onderdelen:

Notebooks voor interactieve ontwikkeling en samenwerking
Workflows en Jobs voor het plannen en automatiseren van taken
Dashboards en Queries voor visualisatie en rapportage

Alles draait in hetzelfde cluster, met automatische schaalbaarheid en versiebeheer. Hierdoor kunnen verschillende rollen samenwerken zonder te wisselen tussen losse tools.

Belangrijkste componenten van Databricks

Notebooks: Notebooks zijn de interactieve omgeving waarin gebruikers code schrijven en uitvoeren. Ze documenteren werk met Markdown en kunnen direct samenwerken. Met ondersteuning voor meerdere talen in een notebook kunnen gebruikers data verwerken, controleren en visualiseren in een vloeiende werkwijze. Git-integratie en versiebeheer maken de ontwikkeling beheersbaar en inzichtelijk.
Jobs en Workflows: Jobs voeren notebooks of andere taken automatisch uit op vaste momenten. Workflows voegen hier logica aan toe, zodat taken in volgorde of tegelijk uitgevoerd worden. Alles draait binnen Databricks, met inzicht in uitvoer, status en foutmeldingen. Daardoor is er geen aparte scheduler nodig.
Dashboards en Queries: Dashboards tonen gegevens visueel en worden automatisch bijgewerkt wanneer de onderliggende data verandert. Met Databricks Queries kunnen gebruikers SQL uitvoeren, resultaten delen en alerts instellen. Voor veel organisaties is dit een alternatief voor traditionele BI-tools, vooral voor interne rapportages en analyses.
Unity Catalog: Unity Catalog is de centrale laag voor governance en beveiliging. Data is georganiseerd in catalogs, schemas en tables. Toegangscontrole kan tot op kolomniveau worden ingesteld. Het zorgt voor een duidelijke, veilige en schaalbare dataomgeving.
Genie: Genie is de AI-assistent van Databricks. Het helpt met het schrijven van querys, het uitleggen van foutmeldingen en het documenteren van code. Hierdoor kunnen gebruikers sneller werken en kunnen minder technische gebruikers ook vragen stellen aan hun data.
Databricks One: Databricks One brengt alle onderdelen samen in een uniforme omgeving. Gebruikers kunnen werken van ruwe data tot inzichten zonder te wisselen tussen tools. Het vormt een volledig data-intelligentieplatform.
Agent Bricks (2025): Agent Bricks zijn AI-agents die taken uitvoeren binnen Databricks. Voorbeelden zijn automatische documentatie, controle van datakwaliteit en het beantwoorden van vragen op basis van bedrijfsdata. Het verbetert de mogelijkheden van AI binnen het platform.

Use cases van Databricks

Databricks ondersteunt het volledige dataproces, van brondata tot AI-gedreven besluitvorming.

Big data en realtime analytics

Verwerken van grote datasets
Realtime analyses, bijvoorbeeld klantgedrag of IoT-data
Het combineren van gestructureerde en ongestructureerde data

Machine learning en generatieve AI

Ontwikkelen, trainen en beheren van modellen
Automatiseren van ML-processen
Bouwen van generatieve AI-oplossingen met Mosaic AI

Data engineering en orkestratie

Bouwen van ELT-processen
Automatiseren van workflows
Maken van betrouwbare datasets voor analytics en AI

Data science en samenwerking

Patronen ontdekken via notebooks
Samenwerken in real time
Makkelijk doorgroeien van prototype naar productie

Business intelligence en self-service analytics

Dashboards en rapportages bouwen
SQL gebruiken voor ad-hoc vragen
Met Genie vragen stellen in gewone taal

Agentic AI

Analyse van documenten zoals PDF-bestanden
RAG-oplossingen voor kennisdeling
Automatische kwaliteitscontroles
Vragen stellen in gewone taal met directe SQL-uitvoer

De Lakehouse-architectuur

De Lakehouse-architectuur vormt de kern van Databricks. Deze aanpak combineert de flexibiliteit van een data lake met de prestaties van een data warehouse. Hiermee ontstaat een platform voor opslag, transformatie, analyse en machine learning, zonder dat data hoeft te worden verplaatst.

Flexibiliteit

Werkt met gestructureerde en ongestructureerde data
Structuur wordt toegepast bij het lezen van data
Gebruikt open bestandsformaten zoals Parquet en Delta Lake
Werkt op Azure, AWS en Google Cloud

Schaalbaarheid

Verwerkt moeiteloos grote hoeveelheden data
Schaalbare opslag en rekenkracht
Pay-as-you-go-model

Prestaties

Delta Lake ondersteunt transacties, indexen en time travel.
Photon engine versnelt querys
Geschikt voor realtime analyse en machine learning

Kosten en efficientie

Geen vaste infrastructuur
Slimme optimalisaties verminderen kosten
Minder beheer door automatische functies

Strategische voordelen van Databricks als cloudoplossing

Databricks biedt technologische kracht en strategische voordelen voor organisaties die datagedreven willen werken.

Schaalbaarheid en flexibiliteit

Databricks schaalt automatisch mee met de vraag. Dit maakt het platform geschikt voor wisselende workloads zonder vooraf te investeren in hardware.

Kosten en beheer

Je betaalt alleen voor gebruik. Optimalisaties verminderen cloudkosten en operationeel beheer wordt door Databricks uitgevoerd.

Open source en interoperabiliteit

Databricks gebruikt open standaarden en werkt goed samen met bestaande tools. Dit voorkomt afhankelijkheid van een leverancier en houdt de data-architectuur flexibel.