Datenplattform-Vergleich 2026: welche Plattform im Board wirklich trägt
Die Kernaussagen auf einen Blick.
- Vier Plattformen stehen 2026 regelmäßig zur Debatte: Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric und der AWS Analytics Stack — die Board-Entscheidung dreht sich darum, welche Plattform welche Arbeitslast wirklich trägt.
- Eine belastbare Bewertung braucht sieben Dimensionen: Architektur und Offenheit, Data Engineering, BI und Analytics, ML-Lifecycle, GenAI-Enablement, Governance und Gesamtkosten.
- Databricks überzeugt bei offener Datenhaltung, Engineering, AI/ML und GenAI, Snowflake bleibt stark für SQL, BI und schlanken Plattformbetrieb.
- Microsoft Fabric passt gut in Microsoft-nahe Organisationen mit Power-BI-Schwerpunkt, AWS bietet maximale Flexibilität, verlangt aber auch die höchste eigene Plattformreife.
- Die richtige Frage bleibt: Welche Plattform passt zum Zielbild, zum Team und zum Betriebsmodell?
Inhaltsverzeichnis
Warum der Datenplattform-Vergleich 2026 anders entschieden wird
Vor drei Jahren war der Vergleich moderner Datenplattformen im Kern eine BI- und Data-Engineering-Diskussion. Die zentralen Fragen waren Skalierung bei parallelen Dashboards, sauberes Modellieren von CDC-Streams und die Kostenkurve bei zehn Terabyte Delta-Storage. Diese Fragen bleiben Detailthemen der Plattform-Auswahl. Die Board-Entscheidung selbst dreht sich heute um andere Punkte.
Heute treten drei Kräfte gleichzeitig an dieselbe Plattformwahl heran: die klassische Analytics-Last mit BI und Reporting, produktive ML-Anwendungen mit MLOps-Anforderungen und generative KI mit Retrieval, Agenten und Foundation-Model-Integration. Alle drei greifen auf dieselben Daten zu, brauchen einen belastbaren Governance-Rahmen und entstehen entweder auf einer Plattform oder verteilen sich auf mehrere Systeme mit doppelter Ownership und doppelten Kosten.
Genau deshalb ist ein neutraler Vergleich schwieriger geworden. Der Vergleich muss heute mehr abdecken als früher. Eine Datenplattform muss gleichzeitig BI-tauglich, ML-produktionsfähig und AI-nativ sein, und das mit offenen Formaten für die Portabilität. Die AI-Landschaft ändert sich schneller als jede Fünf-Jahres-Vertragslaufzeit.
Was ist eine moderne Datenplattform?
Eine moderne Datenplattform vereint Speicherung, Verarbeitung, Analyse, Machine Learning und generative KI auf einer gemeinsamen Datenbasis mit einheitlicher Governance. Sie ist damit mehr als das klassische Data Warehouse und mehr als der Data Lake. Sie schließt beide Fragestellungen unter einem Governance-Layer zusammen.
Die vier Bausteine sind heute vergleichsweise unstrittig:
Objektspeicher
Fundament der Plattform — S3, ADLS oder GCS als Basis-Layer.
Offenes Tabellenformat
Delta Lake, Iceberg oder Hudi für ACID-Transaktionen, Schema-Evolution und Portabilität.
Katalog & Governance
Feingranulare Zugriffskontrolle und Lineage über den gesamten Data Estate.
Entkoppelte Compute-Engines
Separate Engines für SQL, Spark, Streaming und Model Serving.
Der Unterschied zwischen den Plattformen liegt in der Umsetzung. Wie offen der Speicher wirklich ist, wie stark der Katalog Ownership und Compliance abbildet, wie tief GenAI in den Stack eingebettet ist und wie das Preismodell mit ungleichen Lasten umgeht.
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Wie wichtig ist eine Data Strategy?
Die sieben Bewertungsdimensionen sind nur dann belastbar, wenn das Zielbild vorher klar ist. Erst wenn feststeht, welche Workloads dominieren, welches Betriebsmodell realistisch ist und welche Use Cases zuerst produktiv gehen sollen, lässt sich eine sinnvolle Gewichtung ableiten.
Ohne diese Grundlage bewertet der Score vor allem Feature-Reife. Das wirkt objektiv, führt aber leicht an der eigentlichen Entscheidung vorbei.
Früher war die Reihenfolge oft: Plattform auswählen, Governance nachziehen, Use Cases darauf aufbauen. Das hat funktioniert, solange die Plattform selbst das zentrale Vorhaben war. Für BI, ML und Agentic AI auf einer gemeinsamen Datenbasis reicht das heute nicht mehr aus.
Die bessere Reihenfolge beginnt beim Geschäftsziel: Welche Entscheidungen sollen besser werden? Welche Prozesse sollen automatisiert werden? Welche Use Cases liefern zuerst Wert? Danach folgen Operating Model, Governance, Architektur und erst zuletzt die konkrete Plattformauswahl.
Eine board-taugliche Entscheidung braucht deshalb zwei Dinge: einen gewichteten Vendor-Score und ein Zielbild, das erklärt, warum die Gewichtung genau so gesetzt wurde. Genau hier beginnt Datenstrategie.
Vertiefung: Die Datenstrategie: wie BI, ML und Agentic AI skalierbar werden zeigt den ruhrdotOS-Blueprint für die sechs Managementbereiche, die eine belastbare Plattformentscheidung tragen.
Welche Kriterien entscheiden die Plattform-Auswahl?
Ein Vendor-Vergleich verliert seine Kraft, sobald er die Gewichtung offenlässt. Bei gleichmäßiger Gewichtung aller Dimensionen wird ein SaaS-BI-Werkzeug automatisch stärker bewertet als eine AI-native Plattform. Das ergibt im Anwendungsfall eines KI-getriebenen Unternehmens die falsche Rangfolge.
Deshalb liegt dem "Data as Strategy"-Whitepaper eine gewichtete Bewertungsmatrix zugrunde: sieben Dimensionen mit unterschiedlichen Gewichten, jede mit klar definierten Kriterien, jedes Kriterium auf einer 5-Punkte-Likert-Skala. Die Gewichte stammen aus unseren Projekterfahrungen mit über 60 Data-&-AI-Implementierungen im Mittelstand und Enterprise. Der finale Score ist eine gewichtete Summe. Cross-Validation mit Gartner, Forrester und IDC ergänzt den internen Score um einen externen Referenzpunkt.
| Dimension | Gewicht | Was drin ist |
|---|---|---|
| Architektur & Offenheit | 15 % | Offene Formate (Delta, Iceberg, Hudi), Trennung von Speicher und Compute, Multi-Cloud, Vendor-Lock-in-Risiko |
| Data Engineering | 20 % | Batch- und Streaming-Ingest, CDC, ELT/ETL-Muster, Datenqualität, Orchestrierung |
| BI & Analytics | 15 % | Native Visualisierung, Concurrency, Semantik-Layer, Anbindung von Power BI, Tableau, Looker |
| ML-Lifecycle (MLOps) | 15 % | Feature Store, Experiment Tracking, Registry, Deployment für Batch und Real-Time |
| GenAI-Enablement | 15 % | Vector Search, Foundation-Model-Integration, RAG-Frameworks, Prompt- und LLM-Ops |
| Governance & Compliance | 10 % | RBAC/ABAC, Column-Level-Lineage, Katalog, Zertifizierungen (DSGVO, SOC 2, ISO-27001) |
| Kostenmodell & TCO | 10 % | Preistransparenz, Pay-per-Use-Granularität, FinOps-Werkzeuge, Gesamtkosten |
Die Gewichte sind bewusst asymmetrisch verteilt. Data Engineering, BI, ML und GenAI machen zusammen 65 %. Diese Bereiche tragen den Investitionswert der Plattform. Governance und Kosten sind wichtige Nebenbedingungen und entscheiden meist über die Umsetzbarkeit im Betrieb.
Databricks, Snowflake, Fabric und AWS im Kurzprofil
Microsoft Fabric
SaaS mit Power-BI-Anker — durchgängig im Microsoft-Stack, aber Azure-gebunden.
AWS Analytics Stack
Maximale Flexibilität, maximale Ownership — Baukasten statt geschlossene Plattform.
Snowflake Data Cloud
SaaS-Warehouse mit hoher BI-Reife — stark bei SQL, schlank im Betrieb.
Databricks Data Intelligence Platform
Offen, AI-nativ, breit — Lakehouse mit tiefem MLOps- und GenAI-Stack.
Microsoft Fabric: SaaS mit Power-BI-Anker
Microsoft Fabric ist als vollständige SaaS-Analytics-Plattform positioniert. OneLake als integrierter Data-Lake, Power BI als BI-Frontend, Data Factory für Ingest, Synapse für Warehouse und Spark, Azure AI Foundry und Copilot für die AI-Funktionen. Alles unter einer Oberfläche, ohne Infrastruktur im Kundenbetrieb.
Der Kern des Angebots ist die Zusammenführung über den Microsoft-Stack. In Häusern, die bereits stark auf Azure, Power BI und Microsoft 365 aufbauen, liefert Fabric das durchgängigste Erlebnis. OneLake reduziert Silos, Copilot senkt die Einstiegshürde für Fachbereiche.
AWS Analytics Stack: maximale Flexibilität, maximale Ownership
Der AWS Analytics Stack funktioniert eher als Baukasten denn als geschlossene Plattform: S3 als Speicher, Glue als Katalog und ETL, Athena und Redshift für SQL, EMR für Spark, Kinesis für Streaming, SageMaker für ML, Bedrock für Foundation Models. Jeder Baustein ist eigenständig, jeder skaliert unabhängig, alle sind über offene Standards verbunden.
Die Stärke liegt in der Breite und Anpassbarkeit. AWS unterstützt Delta Lake, Iceberg und Hudi, offenen Zugriff, Multi-Region-Setups und die volle Palette an ML- und AI-Services. In Organisationen, die tief in AWS verankert sind, ergibt sich daraus ein struktureller Vorteil; für Teams mit eigenen Architektur-Mustern bleibt die notwendige Freiheit erhalten.
Snowflake Data Cloud: SaaS-Warehouse mit hoher BI-Reife
Snowflake ist die Referenz für vollständig gemanagtes Cloud-Warehouse: klare Trennung von Speicher und Compute, elastische virtuelle Warehouses, hohe Concurrency bei BI-Workloads, deployment-agnostisch über AWS, Azure und GCP. Die stärkste Antwort bekommen SQL-lastige Häuser mit hohem Data-Sharing-Bedarf und geringer Ops-Bereitschaft.
Die AI- und ML-Seite hat Snowflake mit Cortex und Snowpark deutlich ausgebaut. Für klassisches Reporting, Data Marts und SQL-lastige Analytics-Muster ist das Angebot ausgereift. Für tiefe ML-Pipelines oder RAG-getriebene GenAI-Anwendungen ist es enger. Externe LLMs sind nur teilweise integrierbar, die Vector-Search-Auswahl schmaler, das ML-Ökosystem weniger tief.
Databricks Data Intelligence Platform: offen, AI-nativ, breit
Databricks ist als offene Lakehouse-Plattform positioniert, gebaut auf Apache Spark, Delta Lake, Unity Catalog und mehreren Compute-Ebenen für SQL, Spark, ML und Model Serving. Multi-Cloud-Deployment ist Standard (AWS, Azure, GCP), offene Formate (Delta, mit UniForm auch Iceberg-kompatibel) sind das Fundament, Unity Catalog trägt Governance über den gesamten Data-Estate, inklusive extern erzeugter Lineage-Metadaten.
Der AI-Stack ist der klare Differenzierungspunkt: MLflow als offener MLOps-Standard, Mosaic AI mit Foundation-Model-Serving und Fine-Tuning, Vector Search, Agent Framework, Agent Evaluation und AI Gateway. Der Weg vom Rohdatensatz zum produktiven Agenten bleibt innerhalb einer Plattform mit einer Governance-Schicht.
Microsoft Fabric
OneLake ist Delta-kompatibel, der direkte Datenzugriff bleibt trotzdem eingeschränkt. Kapazitätskosten laufen auch im Leerlauf weiter, die Skalierung verlangt manuelle Steuerung.
AWS Analytics Stack
Der Stack ist fragmentiert und verlangt aktive FinOps-Steuerung, sonst werden Kosten schnell intransparent. Die Lernkurve ist steil, weil mehrere Services parallel bedient werden müssen.
Snowflake Data Cloud
Die Standardspeicherung nutzt weiterhin das proprietäre Micro-Partitioning-Format — der offene Iceberg-Pfad muss bewusst gewählt werden, mit Trade-offs bei Reife und Feature-Abdeckung.
Databricks Data Intelligence Platform
Kostenkontrolle und FinOps sind ohne Erfahrung anspruchsvoll, die DBU-Verrechnung mit den Cloud-Infrastrukturkosten ist mehrschichtig. Ohne Spark- oder Delta-Vorerfahrung ist die Lernkurve real.
Wie schneiden die Plattformen im Score ab?
Basis der Bewertung sind 22 Einzelkriterien aus sieben Dimensionen. Jedes Kriterium wurde auf einer 5-Punkte-Skala bewertet: 1 = schwach oder nicht unterstützt, 3 = durchschnittlich, 5 = Best-in-Class. Pro Dimension wurde der Mittelwert der zugehörigen Kriterien gebildet und anschließend mit dem Dimensionsgewicht aggregiert. Die vollständigen Einzelbewertungen und Begründungen sind im Whitepaper enthalten.
| Dimension | Gewicht | Microsoft Fabric | AWS Analytics Stack | Snowflake | Databricks |
|---|---|---|---|---|---|
| Architektur und Offenheit | 15 % | 3 | 4 | 4 | 5 |
| Data Engineering | 20 % | 5 | 5 | 4 | 5 |
| BI und Analytics | 15 % | 5 | 4 | 5 | 4 |
| ML-Lifecycle und MLOps | 15 % | 4 | 4 | 4 | 5 |
| GenAI-Enablement | 15 % | 3 | 4 | 3 | 5 |
| Governance und Compliance | 10 % | 4 | 4 | 4 | 4 |
| Kostenmodell und TCO | 10 % | 2 | 4 | 4 | 4 |
| Gewichteter Gesamtscore (max. 5,0) | 3,9 | 4,2 | 4,0 | 4,7 |
Databricks erreicht mit 4,7 Punkten den höchsten Gesamtscore. Der Vorsprung entsteht vor allem in den Dimensionen Architektur und Offenheit, ML-Lifecycle und GenAI-Enablement. Genau diese Bereiche sind für ein Zielbild relevant, in dem Datenplattform, KI, Engineering und Governance gemeinsam betrachtet werden.
AWS Analytics Stack folgt mit 4,2 Punkten. Die Plattform bietet hohe Flexibilität und starke Einzeldienste, setzt aber mehr Integrations- und Betriebsreife auf Kundenseite voraus. Snowflake liegt mit 4,0 Punkten knapp dahinter und bleibt besonders stark bei SQL, BI, Data Sharing und schlankem Plattformbetrieb. Microsoft Fabric erreicht 3,9 Punkte und ist vor allem dort überzeugend, wo Power BI, Microsoft-Integration und Self-Service im Vordergrund stehen.
Die Abstände sind bewusst nicht als absolute Wahrheit zu lesen. Sie zeigen, welche Plattform unter dem gewählten Zielbild am besten passt. Würde das Zielbild stärker auf reine BI-Nutzung gewichtet, würden Snowflake und Fabric höher abschneiden. Würden Multi-Cloud, GenAI und ML-Lifecycle noch stärker gewichtet, würde sich der Abstand zugunsten von Databricks vergrößern.
Beim Kostenmodell ist die Bewertung besonders einzuordnen. Die Plattformen folgen unterschiedlichen Delivery-Modellen: AWS ist stärker infrastrukturbasiert, Snowflake und Databricks sind stärker konsumorientiert, Fabric arbeitet stärker kapazitätsbasiert. Fabric bietet dadurch hohe Preistransparenz, Kapazitätskosten laufen aber auch bei Leerlauf weiter. Snowflake, Databricks und AWS können bei gut gesteuerter Nutzung elastischer skalieren, verlangen dafür mehr FinOps-Disziplin. AWS bietet die größte bauliche Freiheit, bringt aber häufig höhere Integrations- und Betriebskosten mit sich.
Wo unterscheiden sich moderne Datenplattformen wirklich?
Der Gesamtscore zeigt die grobe Rangfolge. Die eigentliche Entscheidung fällt aber in den einzelnen Dimensionen. Dort wird sichtbar, welche Plattform welche Workloads gut trägt und wo strukturelle Grenzen liegen.
Welche Plattform ist bei Architektur und Offenheit vorn?
Databricks liegt hier vorn. Die Plattform unterstützt AWS, Azure und GCP, setzt auf offene Tabellenformate und legt Governance über Unity Catalog zentral über Daten, Modelle, Funktionen und externe Quellen. Das reduziert Daten-Lock-in und schafft mehr Spielraum für spätere Architekturentscheidungen.
Microsoft Fabric ist stärker an Azure und OneLake gebunden. Snowflake öffnet sich über Iceberg, bleibt im Standard aber eng an den eigenen Storage- und Compute-Ansatz gekoppelt. AWS bietet die größte bauliche Freiheit, verlangt dafür aber auch die meiste Integrationsarbeit.
Welche Plattform trägt Data Engineering am besten?
Alle vier Plattformen können moderne Data-Engineering-Workloads abbilden. Der Unterschied liegt im Betriebsmodell.
Databricks ist stark, wenn Batch, Streaming, CDC, Datenqualität und Orchestrierung zusammenkommen sollen. Fabric und AWS bieten breite Ingest- und Transformationsmöglichkeiten, jeweils mit stärkerer Bindung an das eigene Ökosystem. Snowflake ist solide für SQL-nahe Transformationen, Streams und Tasks, bleibt bei komplexerer Orchestrierung aber stärker programmatisch.
Welche Plattform ist am stärksten für BI und Analytics?
Microsoft Fabric hat einen klaren Vorteil, wenn Power BI, Direct Lake, Semantic Models und Microsoft-Self-Service das zentrale Zielbild sind. Die Integration ist tief und für Fachbereiche sehr zugänglich.
Databricks ist bei BI trotzdem ebenfalls stark. Power BI lässt sich direkt über Databricks SQL Warehouses anbinden und produktiv als Konsumschicht nutzen. Für viele Unternehmen ist Databricks deshalb nicht nur Engineering- und KI-Plattform, sondern auch eine belastbare Grundlage für BI. Snowflake bleibt stark bei SQL-BI, hoher Concurrency und schlankem Betrieb. AWS setzt mit QuickSight auf eine eigene BI-Schicht, wird in vielen Enterprise-Setups aber zusätzlich mit Power BI, Tableau oder Looker kombiniert.
Welche Plattform führt bei Machine Learning und GenAI?
Hier hat Databricks den klarsten Vorsprung. MLflow, Model Serving, Vector Search, Mosaic AI und die breite Modellwahl machen die Plattform besonders stark für produktive ML- und GenAI-Workloads.
AWS bietet mit SageMaker und Bedrock ebenfalls starke Bausteine, allerdings verteilt über mehrere Services. Microsoft Fabric und Azure AI sind stark im Microsoft-Ökosystem, besonders bei Copilot-nahen Use Cases. Snowflake hat mit Cortex AI aufgeholt, bleibt bei freier Modellwahl, komplexen RAG-Architekturen und vollständigem ML-Lifecycle aber weniger breit aufgestellt als Databricks.
Wie unterscheiden sich Governance, Compliance und Kataloge?
Alle vier Plattformen liefern belastbare Governance-Grundlagen. Databricks hat mit Unity Catalog einen Vorteil, wenn Governance über Daten, Modelle, Funktionen, Lineage und externe Quellen hinweg einheitlich gedacht werden soll.
Snowflake, Fabric und AWS bringen eigene Ansätze mit: Horizon, Purview und Glue Data Catalog. Die Unterschiede liegen weniger darin, ob Governance möglich ist, sondern wie durchgängig sie über Workloads, Teams und Plattformgrenzen hinweg funktioniert.
Was sagen Analystenberichte zu den Plattformen?
Analystenberichte ersetzen keine eigene Bewertung, geben aber einen externen Referenzpunkt. Das Muster ist relativ klar: Databricks wird besonders stark bei Lakehouse, AI/ML, Data Science und GenAI bewertet. Snowflake bleibt sehr stark bei Data Warehousing, SQL, BI und Data Sharing. Microsoft trägt seine Analytics-Position vor allem über Power BI und das Microsoft-Ökosystem. AWS bleibt der flexibelste Baukasten für Unternehmen mit hoher technischer Reife und AWS-First-Strategie.
Wichtig ist die Einordnung: Analystenreports bewerten Märkte, nicht euer Zielbild. Für eine Board-Entscheidung sind sie hilfreich als Gegencheck, aber nicht als alleinige Entscheidungsgrundlage.
Die eigentliche Frage bleibt: Welche Plattform passt am besten zu Workload-Mix, Team-Fähigkeiten, Governance-Modell, KI-Roadmap und Kostenlogik?
Welche Plattform passt zu welchem Zielbild?
Der gewichtete Score liefert die Rangfolge. Die Plattformwahl selbst ergibt sich aus dem Zielbild: welche Arbeitslasten dominieren, welche Ökosystem-Bindungen bestehen, wie stark AI und GenAI die Roadmap prägen.
| Zielbild | Erste Wahl | Zweite Option |
|---|---|---|
| Microsoft-nahes Haus mit Power-BI-Kern und moderatem ML-Bedarf | Microsoft Fabric | Databricks auf Azure |
| SQL-BI-dominierter Betrieb mit hohem Concurrency-Bedarf, geringer Ops-Bereitschaft | Snowflake | Databricks SQL |
| AI-native Roadmap mit produktiver GenAI, ML und BI aus einer Hand | Databricks | AWS Analytics Stack |
| AWS-verankerte Organisation mit hoher technischer Reife und Wunsch nach maximaler Ownership | AWS Analytics Stack | Databricks auf AWS |
| Mehrere gleichwertige Cloud-Anbindungen (AWS + Azure + GCP) | Databricks | Snowflake |
Für den DACH-Mittelstand kommt regelmäßig eine fünfte Option ins Spiel: SAP BDC (Business Data Cloud). Sie sitzt als integrierte Datenschicht in bestehenden SAP-Landschaften und läuft damit strukturell eher parallel zu einer offenen Plattform wie Databricks. Die Entscheidung folgt dann meist der Frage, wie stark SAP-Prozessdaten das Zielbild prägen und wie viel Analytics-Freiheit außerhalb des SAP-Kerns notwendig ist.
Die vollständige Bewertung im Detail
Die Plattformentscheidung sollte nicht aus Vendor-Demos, Einzelmeinungen oder einer 200-Zeilen-Feature-Matrix entstehen. Das Whitepaper „Data as Strategy“ liefert eine strukturierte Grundlage für die nächste Board-, Architektur- oder Budgetentscheidung.
Enthalten sind:
22 Einzelbewertungen
Alle Kriterien-Scores hinter dem Gesamtscore, einzeln nachvollziehbar.
Sieben Dimensionen
Die vollständige Gewichtung der sieben Entscheidungsdimensionen.
Analyst-Cross-Validation
Gegencheck mit Gartner, Forrester und IDC.
TCO-Vergleich
Durchgerechnet auf Basis eines realistischen Workload-Profils.
Zielbild-Einordnung
Wann Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric oder AWS strategisch besser passt.
Damit lässt sich die Vendor-Diskussion deutlich besser führen: nicht über einzelne Features, sondern über Zielbild, Workload-Mix, Kostenlogik und Betriebsmodell.
Data as Strategy: A Board-Level Guide to Evaluating Modern Data & AI Platforms
Vom Bauchgefühl zur Datenstrategie
- Einheitliche Datenarchitektur: Silos auflösen und BI, Data Engineering & KI auf einer Plattform vereinen.
- Echtzeit-Intelligenz: GenAI und Analytics für schnelle, fundierte Entscheidungen.
- Plattformvergleich: Microsoft Fabric, AWS, Snowflake und Databricks objektiv bewertet.
- Kosten & Effizienz optimieren: Reduzierte TCO, schnellere Insights, effizientere Prozesse.
Fazit
Die Plattformauswahl zwischen Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric und AWS folgt aus der Datenstrategie: Erst Zielbild und Workloads klären, dann den Anbieter wählen.
Moderne Datenplattformen liegen funktional näher beieinander als viele Vergleiche vermuten lassen. Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric und AWS können jeweils große Teile moderner Datenarchitekturen abdecken. Die eigentliche Entscheidung entsteht deshalb aus dem Zielbild: Welche Plattform passt zu den Workloads, zum Team, zum Betriebsmodell und zur KI-Roadmap des Unternehmens?
Genau hier beginnt die Board-Entscheidung. Vor Vendoren, Lizenzen und Feature-Listen müssen die strategischen Grundlagen geklärt sein: Welche Workloads sollen in den nächsten Jahren wachsen? Welche Rolle spielen BI, Data Engineering, ML und GenAI? Wie wichtig sind offene Datenhaltung, Governance, Multi-Cloud und Betriebskosten? Und welches Team kann die Plattform dauerhaft verantworten?
Für Microsoft-nahe BI-Setups kann Fabric die naheliegende Wahl sein. Für SQL- und Warehouse-zentrierte Organisationen bleibt Snowflake stark. AWS passt zu Unternehmen, die maximale Kontrolle wollen und die nötige Plattformreife mitbringen. Wenn BI, Engineering, ML und GenAI auf einer offenen Plattform mit einheitlicher Governance zusammenkommen sollen, spricht vieles für Databricks.
Die Plattformauswahl folgt damit aus der Datenstrategie. Erst wenn Zielbild, Use-Case-Portfolio, Operating Model und Governance geklärt sind, lässt sich eine Tool-Auswahl sinnvoll treffen.
Plattform-Assessment vor der Entscheidung
Ob die vorgesehene Datenplattform wirklich zum Zielbild passt oder nur die nächste Migration in fünf Jahren vorbereitet, lässt sich in einem strukturierten Plattform-Assessment prüfen.
- welche Workloads und AI-Ambitionen den Score in eurer Situation wirklich gewichten
- welche Migrations-, Betriebs- und Kostenrisiken vor der Vertragsunterschrift geklärt werden sollten
- welcher Weg zum Zielbild passt: Konsolidierung, gezielte Ergänzung oder Plattformwechsel
FAQ
Eine moderne Datenplattform vereint Speicherung, Verarbeitung, Analyse, Machine Learning und generative KI auf einer gemeinsamen Datenbasis mit einheitlicher Governance. Sie kombiniert die Analytics-Stärken des klassischen Data Warehouse mit der Offenheit und Skalierbarkeit eines Data Lake, meist über einen Lakehouse-Ansatz mit Objektspeicher, offenem Tabellenformat, Katalog und mehreren entkoppelten Compute-Engines.
