Governance, Integration und KI verändern die Plattformlandschaft

Noch vor wenigen Jahren drehte sich alles um Performance und Preis. Heute stehen andere Fragen im Mittelpunkt: Wie viel Kontrolle haben wir über unsere Daten? Wie einfach lassen sich KI-Anwendungen integrieren? Und wie vermeiden wir, dass Datenlandschaften in Silos zerfallen?

Die Anforderungen an moderne Datenplattformen haben sich grundlegend verschoben. Unternehmen erwarten nicht mehr nur ein stabiles Fundament für Reporting und Analyse, sondern eine integrierte, steuerbare und KI-fähige Plattformarchitektur. Drei Player verkörpern diesen Wandel besonders deutlich: Snowflake, Databricks und Microsoft Fabric.

Von Silos zu Systemen: der Trend zur integrierten Plattform

In der ersten Cloud-Ära ging es darum, Daten schneller und günstiger zu speichern. Heute rückt die Konsolidierung in den Fokus: Statt viele spezialisierte Tools zu verbinden, wollen Unternehmen eine zentrale, durchgängige Datenplattform, und zwar von der Integration bis zur Auswertung. Dieser One-Platform-Trend bringt mehrere Vorteile: geringere Komplexität, einheitliche Governance und eine konsistente Sicht auf Daten über Abteilungen hinweg. Gerade im Kontext von Generative AI gewinnt diese Konsistenz an Bedeutung. Nur wer Daten kontrolliert, kann sie vertrauenswürdig für KI nutzen.

Governance wird vom Kontrollinstrument zum Enabler. Sie schafft Vertrauen, Transparenz und ist damit zur Grundvoraussetzung für datengetriebene Innovation geworden.

Drei Leitfragen für Entscheider

Die Entscheidung für eine Datenplattform ist heute kein rein technischer Akt mehr, sondern ein strategischer Baustein für die Zukunftsfähigkeit eines Unternehmens. Wer die richtige Richtung einschlagen will, sollte sich drei zentrale Fragen stellen.

Erstens: Wie viel Plattform ist sinnvoll?

In vielen Unternehmen hat sich über Jahre hinweg ein Flickenteppich aus Tools, Datenbanken und Integrationslösungen entwickelt. Diese Vielfalt bietet zwar Flexibilität, führt aber häufig zu Reibungsverlusten, Mehrkosten und einer schwer zu steuernden Architektur. Auf der anderen Seite kann eine zu stark zentralisierte Plattform die Agilität einzelner Teams einschränken. Die Lösung liegt in der Mitte: eine modulare, aber integrierte Architektur, die gemeinsame Standards für Datenmanagement und Sicherheit schafft, ohne Innovationsfreiheit einzuschränken. Moderne Plattformstrategien kombinieren zentrale Governance mit dezentraler Verantwortung und ermöglichen so Effizienz und Beweglichkeit zugleich.

Zweitens: Wie wird Governance zum Wettbewerbsvorteil?

Lange galt Governance als Hemmschuh für Innovation und als bürokratische Notwendigkeit, um Risiken zu kontrollieren. Doch das Verständnis hat sich gewandelt: Heute ist Governance der Schlüssel zur Skalierung. Unternehmen, die Datenqualität, Herkunft und Zugriffsrechte automatisiert steuern, schaffen ein vertrauenswürdiges Fundament, auf dem Analytics- und KI-Initiativen sicher aufbauen können. Governance wird damit vom Kontrollmechanismus zum strategischen Enabler, denn sie macht Daten nutzbar, nachvollziehbar und zukunftssicher.

Und drittens: Wie „AI-ready“ ist meine Plattformstrategie?

Künstliche Intelligenz ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie basiert. Wer KI produktiv einsetzen will, braucht mehr als Rechenleistung, nämlich saubere, konsistente und kuratierte Datenflüsse. Plattformen, die Datenmanagement, Verarbeitung und Analyse in einem durchgängigen Prozess vereinen, schaffen hier klare Vorteile. Sie ermöglichen es, Modelle schnell zu trainieren, Ergebnisse zu operationalisieren und gleichzeitig Governance-Vorgaben einzuhalten. So entsteht ein datengetriebenes Ökosystem, das KI nicht nur zulässt, sondern aktiv fördert.

Drei Philosophien, ein Ziel: Databricks, Snowflake und Microsoft Fabric

Die Antworten auf diese drei Leitfragen zeigen deutlich, wie komplex und strategisch die Plattformwahl heute geworden ist. Der Fokus liegt längst nicht mehr allein auf Speicherung oder Analyse von Daten, sondern auf der Gestaltung eines ganzheitlichen Daten-Ökosystems, das Governance, Integration und KI integriert.

Im Markt kristallisieren sich dabei drei Anbieter besonders heraus: Databricks, Snowflake und Microsoft Fabric. Sie prägen den Diskurs, weil sie unterschiedliche technische Wurzeln, aber eine gemeinsame Vision teilen. Alle drei verfolgen den Anspruch, Daten, Prozesse und Intelligenz in einer einzigen, konsistenten Plattform zusammenzuführen.

Databricks kommt aus der Welt des Machine Learning und der offenen Datenarchitekturen, Snowflake aus dem klassischen Cloud-Data-Warehouse-Umfeld, während Microsoft Fabric als jüngster Player den End-to-End-Gedanken konsequent in das Microsoft-Ökosystem integriert. Gemeinsam stehen sie für die neue Generation datengetriebener Plattformen, die sich flexibel, skalierbar und zunehmend KI-orientiert aufstellen.

Drei Anbieter nähern sich an: Databricks erweitert Governance-Funktionen, Snowflake öffnet sich Richtung KI, und Fabric verschmilzt Integration mit Automation. 

Schlüsselmerkmale der drei Plattformen

Databricks punktet besonders mit der engen Verzahnung von Daten- und AI-Workloads. Das offene Lakehouse-Modell auf Basis von Delta Lake vereint Flexibilität und Governance mit leistungsstarker Skalierbarkeit. Der Unity Catalog sorgt für starke Daten-Governance und Lineage. Die Integration von Streaming-Daten in Echtzeit ermöglicht hochaktuelle Analysen. Dank Open-Source-Wurzeln (Spark) und offener Architektur profitiert Databricks von einer breiten Entwickler-Community.

Snowflake überzeugt durch hohe Abstraktion und Vereinfachung komplexer Vorgänge, was die Plattform besonders zugänglich und effizient macht. Sie bietet herausragende Elastizität und Skalierbarkeit, unterstützt durch ein leicht umzusetzendes RBAC-Modell. Ein weiteres Highlight ist der integrierte Daten-Marktplatz, über den bereitgestellte Datensätze genutzt werden können.

Fabric glänzt als umfassende End-to-End-Plattform, die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Personas – von Entwicklern über Analysten bis zu Fachabteilungen – auf einer gemeinsamen Basis (OneLake) ermöglicht. Die nahtlose Integration von BI und Analytik senkt die Einstiegshürde erheblich. Andere Plattformen wie Snowflake, Databricks sowie Datenquellen aus Hyperscalern wie AWS, GCP oder On-Premise können problemlos eingebunden werden (Mirroring, Shortcuts etc.).

Governance trifft KI

Die Zukunft der Datenplattformen wird nicht nur durch einzelne Features entschieden, sondern durch das Zusammenspiel von Governance, Integration und AI Readiness. Unternehmen, die es schaffen, Datenstrategien und KI-Initiativen auf einer konsistenten Plattform zu vereinen, verschaffen sich technologisch und organisatorisch einen strategischen Vorsprung. Der nächste große Schritt wird darin bestehen, KI-Modelle nicht nur auf Daten zu trainieren, sondern sie in den operativen Datenfluss zu integrieren – automatisiert, nachvollziehbar und compliant.

Die Auswahl einer Datenplattform ist heute keine rein technische Entscheidung mehr. Sie ist ein strategischer Weichensteller für Governance, Innovation und Effizienz gleichermaßen. Wer Daten, Prozesse und KI-Modelle auf einer gemeinsamen Basis orchestriert, baut das Fundament für nachhaltigen Geschäftserfolg.