Oracle setzt auf Delta Sharing: Neue Integrationsmöglichkeiten für Databricks-Nutzer

In der Welt datengetriebener Geschäftsmodelle und fortschrittlicher Analysen ist der schnelle, sichere und effiziente Austausch von Daten zwischen unterschiedlichen Unternehmen, Plattformen und IT-Systemen entscheidend für Innovation und Unternehmenserfolg. Mit der jüngsten Implementierung von Delta Sharing in der Oracle Autonomous Database eröffnen sich für Databricks-Anwender nun grundlegend neue Möglichkeiten für Datenintegration und -kollaboration, die wir in diesem Beitrag näher beleuchten.

Was ist Delta Sharing und welche Herausforderungen löst es?

Bisher bedeutete die Zusammenarbeit zwischen datenintensiven Plattformen verschiedener Anbieter oft großen Aufwand. Häufig mussten Datenteams komplexe ETL-Pipelines verwalten, Datenbestände duplizieren oder manuelle Integrationsverfahren einsetzen. Diese traditionellen Ansätze erhöhen nicht nur die IT-Kosten und Risiken hinsichtlich Datenqualität und Governance, sondern behindern zusätzlich die Flexibilität und Geschwindigkeit, die für konkurrenzfähige datengetriebene Geschäftsmodelle nötig sind.

Delta Sharing ist ein neuer, offener Standard für den sicheren Datenaustausch. Er erlaubt Unternehmen, ihre Daten sicher und ohne vorherige Duplikation über unterschiedliche Clouds, Plattformen und Teams hinweg zu teilen. Daten bleiben dabei stets aktuell, unterliegen klar definierten Governance-Regeln und können über eine standardisierte Schnittstelle nahtlos mit Partnern oder Analyseplattformen geteilt werden. Gerade Databricks-Anwender profitieren hierbei maßgeblich, da Delta Sharing bereits tief in den Databricks Unity Catalog integriert ist.

Oracle Autonomous Database trifft Delta Sharing: Chancen der neuen Integration

Mit der Einführung von Delta Sharing für die Oracle Autonomous Database (ADB) gelingt Oracle ein entscheidender Schritt vorwärts in Richtung offene und cloudübergreifende Datenarchitekturen. ADB ist eine vollständig verwaltete, serverlose Cloud-Datenbankumgebung, die sowohl transaktionale als auch analytische Workloads effizient bewältigt. Sie automatisiert traditionelle administrative Herausforderungen wie Bereitstellung, Skalierung und Optimierung der Datenbanken, sodass sich Teams voll und ganz auf ihre Kernaufgaben konzentrieren können.

Durch Delta Sharing in der Oracle ADB entstehen zahlreiche spannende Anwendungsmöglichkeiten:

• Datenaustausch zwischen Unternehmen: Unternehmen, die auf Oracle ADB setzen, können Datensätze jetzt nicht nur intern, sondern auch extern mit Partnern, Lieferanten oder Kunden sicher und zuverlässig in Echtzeit teilen. Die zeitaufwändige Datenextraktion und die Einrichtung komplexer Schnittstellen entfällt.
• Fortschrittliche Analysen beschleunigen: Für Menschen, die Databricks zur Durchführung von Data-Science- und Machine-Learning-Projekten verwenden, bedeutet Delta Sharing die Möglichkeit, operative Datensätze von Oracle gelenkten Systemen ohne Verzögerung oder komplizierte ausgelagerte Prozesse zu nutzen. Der Datenzugriff erfolgt nahtlos, automatisch und sicher nach Governance-Methoden für optimale Datenintegrität.
• Einfache Integration und geringerer Wartungsaufwand: Firmen schaffen eine nachhaltigere IT-Infrastruktur, die teure Duplikationen und manuelle Datenexporte durch eine einheitliche, offenen Austauschprotokoll ersetzen kann.

Konkrete Business-Anwendungsfälle

Manufacturing und Lieferkettenmanagement

Ein typisches Szenario ist eine industrielle Produktionsumgebung, in der Lifecycle-Daten laufend zentral in der Oracle ADB gespeichert werden. Hersteller möchten oft ihren Lieferanten und Dienstleistern aktuelle Statusinformationen und Daten zur Verfügung stellen, um kostenoptimierend und effizient schnell auf Veränderungen reagieren zu können. Delta Sharing macht dies einfach möglich, ohne dass Daten paraell dupliziert werden müssen. Databricks nutzende Teams haben sofort Zugriff auf robuste Produktionsdaten für Echtzeitanalysen und Predictive Maintenance.

Einzelhandel und verbesserte Finanzanalysen

Betrachten wir ein Beispiel aus dem Einzelhandel: Ein Unternehmen speichert seine essentiellen Transaktionsdaten und Finanzinformationen in der Oracle Autonomous Database. Gleichzeitig möchten Analysten und Data-Science-Teams in Databricks fortschrittliche Analysen und ML-Modelle auf diese Transaktionsdaten anwenden. Mithilfe von Delta Sharing ist das sofort umsetzbar – ohne lästige und fehlerreiche manuelle Integrationen und Datenduplikationen. So entsteht ein einheitlicher, verlässlicher Datenpool für sämtliche Anwendungen bei voller Transparenz und Datensicherheit.

Erfolgsgeschichte: KPMG nutzt Oracle & Databricks

Ein konkretes Praxisbeispiel ist das Beratungsunternehmen KPMG: Für Kunden nutzt KPMG Delta Sharing, um Finanztransaktionsdaten aus Oracle ADB sicher und unmittelbar in spezifische Reporting- und Analyse-Werkzeuge auf Grundlage von Databricks zu integrieren. Dadurch gelang es beispielsweise einem großen Einzelhändler, seine Finanzkontrollen und -analysen grundlegend zu optimieren, redundante Datenbewegungen zu minimieren und leistungsstarke Echtzeit-Reportings zu implementieren.

Zukünftige Entwicklung und Partnerschaft zwischen Oracle und Databricks

Die Partnerschaft zwischen Oracle und Databricks rund um Delta Sharing steht erst am Anfang ihres Potentials. Oracle plant bereits, die Integrationen weiter auszubauen und damit zusätzliche Innovationen, Flexibilität und Wahlfreiheit für Unternehmen und Fachbereiche anzubieten. Es lohnt sich deshalb für alle Unternehmen, die intensiv auf Data Science, KI sowie hybrider Cloud-Infrastruktur setzen, diese Entwicklung intensiv zu verfolgen.

Fazit: Chancen konsequent ergreifen und Dateninnovationen voranbringen

Dank Delta Sharing zwischen Oracle Autonomous Database und Databricks können Unternehmen endlich die alten Restriktionen des Datenmanagements hinter sich lassen und wirklich übergreifend datengetriebene Modelle verfolgen. Die Vorteile liegen sowohl im operativen Geschäft wie auch in der IT-Organisation deutlich auf der Hand: geringerer administrativer Aufwand, unmittelbarer Datenzugriff und echte Echtzeit-Datenintegrationen, die schlanker, skalierbarer und sicherer sind als jemals zuvor.

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