Een uniforme data- en AI-basis die alle klant- en campagnegegevens samenbrengt, waardoor marketeers eenvoudig hun doelgroep kunnen begrijpen, zelf inzichten kunnen verkrijgen en relevante, efficiënte campagnes kunnen aansturen

Databricks heeft vandaag (14 mei 2025) de lancering aangekondigd van Data Intelligence for Marketing [1].

Deze oplossing combineert het Data Intelligence Platform met kant-en-klare integraties met een ecosysteem van toonaangevende aanbieders van marketingoplossingen.

Teams kunnen hiermee klant- en campagnedata in realtime samenbrengen, waardoor alle marketeers zelf inzichten kunnen verkrijgen en relevantere en efficiëntere campagnes op schaal kunnen ontwikkelen. Data Intelligence for Marketing is al geïmplementeerd bij wereldwijde merken als de data- en AI-basis voor hun bredere martech-stack en maakt het eenvoudiger om inzichten te verkrijgen, ervaringen te personaliseren en effectievere marketing te voeren – allemaal vanuit één uniform platform.

Deze lancering komt op een cruciaal moment voor marketeers, die vaak moeite hebben om een ​​volledig beeld te krijgen van hun klanten en campagnes omdat hun data verspreid is over verschillende systemen. En hoewel velen graag de kracht van AI willen benutten, blijft succes onbereikbaar zonder uniforme, accurate data. Deze veranderingen creëren een sterke vraag naar betere manieren om snel en persoonlijk met klanten in contact te komen. Data Intelligence for Marketing helpt organisaties sneller aan de verwachtingen van klanten te voldoen door het voor iedereen gemakkelijker te maken om inzichten te verkrijgen, slimmere campagnes te voeren en meer te halen uit hun resources met behulp van AI en betrouwbare marketingpartners.

Waarom Data Intelligence voor Marketing:

“We lanceren Data Intelligence for Marketing om ervoor te zorgen dat elke marketeer, ongeacht zijn of haar technische achtergrond, de data krijgt die hij of zij nodig heeft om sneller slimmere beslissingen te nemen en relevante, efficiënte campagnes te voeren”, — aldus Rick Schultz, CMO bij Databricks. “Door klant- en campagnedata te verenigen en AI te gebruiken om die data te analyseren, maakt dit platform realtime, conversationele analyses mogelijk voor marketeers. Dit stelt marketeers in staat om sneller financieel impactvolle beslissingen te nemen en effectievere en efficiëntere campagnes te voeren. Dat is wat marketeers nodig hebben om te concurreren in het huidige datagedreven tijdperk.”

Marketingteams van toonaangevende internationale merken profiteren nu al van de meerwaarde van Data Intelligence voor marketing, terwijl ze voldoen aan wereldwijde privacystandaarden zoals AVG en CCPA:

Databricks is dé data- en AI-onderneming. Databricks biedt een ecosysteem van hulpmiddelen, waaronder het Databricks Data Intelligence Platform, waar meer dan 10.000 organisaties over de hele wereld, waaronder Block, Comcast, Condé Nast, Rivian, Shell en meer dan 60% van de Fortune 500, op vertrouwen om de controle over hun gegevens over te nemen en met AI te werken.

Het hoofdkantoor is gevestigd in San Francisco, met kantoren over de hele wereld en werd opgericht door de oorspronkelijke makers van Lakehouse, Apache Spark, Delta Lake en MLflow.

Databricks is gebouwd met open standaarden en kant-en-klare integraties, waardoor marketingteams van elke omvang de waarde van hun bestaande martech-tools en -diensten kunnen maximaliseren. Daarom werken we samen met marktleiders zoals Adobe, Amperity, Braze, Census, DeepSync, Epsilon, Hightouch, OneTrust, Salesforce, Snowplow, Tealium en Uniphore, evenals met oplossingsintegrators zoals Celebal Technologies, Deloitte, LatentView, Lovelytics, Slalom en Tredence, die maatwerkoplossingen en consultancy bieden. Samen zorgen Databricks en onze partners voor naadloze workflows en innovatie op schaal, waardoor bedrijven uiteindelijk het volledige potentieel van hun marketingdata kunnen benutten.

Lees meer

Databricks gaat akkoord met het overnemen van Neon om Serverless Postgres te leveren aan ontwikkelaars + AI-agenten

Databricks heeft vandaag (14 mei 2025) aangekondigd dat het voornemens is Neon, een toonaangevend serverless Postgres company, over te nemen [1].

Databricks is van plan om te blijven innoveren en te investeren in de database- en ontwikkelaarservaring van Neon voor bestaande en nieuwe Neon-klanten en -partners.

Meer dan 10.000 organisaties over de hele wereld, waaronder Block, Comcast, Condé Nast, Rivian, Shell en meer dan 60% van de Fortune 500, vertrouwen op het Databricks Data Intelligence Platform om de controle over hun gegevens over te nemen en met AI te werken.

Het hoofdkantoor is gevestigd in San Francisco, met kantoren over de hele wereld en werd opgericht door de oorspronkelijke makers van Lakehouse, Apache Spark, Delta Lake en MLflow.

Neon: Een Open, Serverless Foundation voor ontwikkelaars en AI-agenten

Neon werd in 2021 opgericht door een team van ervaren database-ingenieurs en Postgres-bijdragers met een enkel doel: een Serverless Postgres-platform bouwen dat ontwikkelaars helpt bij het sneller bouwen van betrouwbare en schaalbare applicaties, van persoonlijke projecten tot startups, tot bedrijven.

AI-agenten worden steeds meer integrale componenten voor moderne ontwikkelaars en Neon is speciaal gebouwd om hun agentische workflows te ondersteunen. Recente interne telemetrie toonde aan dat meer dan 80 procent van de databases die op Neon waren uitgerust, automatisch werd gemaakt door AI-agents in plaats van door mensen, wat onderstreept hoe explosief agentische workloads groeien. Deze workloads verschillen op drie belangrijke manieren van door de mens gedreven patronen:

“Het tijdperk van AI-native, agentgestuurde applicaties hervormt wat een database moet doen”, — zegt Ali Ghodsi, medeoprichter en CEO van Databricks. “Neon bewijst het: vier van de vijf databases op hun platform worden gesponnen door code, niet door mensen. Door Neon in Databricks te brengen, geven we ontwikkelaars een Serverless Postgres die de agentische snelheid, pay-as-you-go-economie en de openheid van de Postgres-gemeenschap kan bijhouden.”

Databricks en de gedeelde visie van Neon

Databricks en Neon zullen samen werken aan het verwijderen van de traditionele beperkingen van databases die moeten worden berekend en opgeslagen, samen op te schalen - een inefficiëntie die AI-workloads belemmert.

De integratie van Neon’s serverless Postgres architecture met het Databricks Data Intelligence Platform zal ontwikkelaars en bedrijfsteams helpen om AI-agentsystemen efficiënt te bouwen en in te zetten. Deze aanpak voorkomt niet alleen prestatieknelpunten van duizenden gelijktijdige agenten, maar vereenvoudigt ook de infrastructuur, vermindert de kosten en versnelt innovatie, alles met de beveiliging, het bestuur en de schaalbaarheid van Databricks.

“Vier jaar geleden wilden we de beste Postgres bouwen voor de cloud die serverless, zeer schaalbaar en open was voor iedereen. Met deze overname willen we die missie versnellen met de ondersteuning en middelen van een AI-gigant”, — aldus Nikita Shamgunov, CEO van Neon. “Databricks is opgericht door open source-pioniers die het voor ontwikkelaars gemakkelijker maken om met data en AI op elke schaal te werken. Samen beginnen we aan een nieuw hoofdstuk van een nog ambitieuzere reis.”

Het getalenteerde team van Neon zal naar verwachting deelnemen aan Databricks nadat de transactie is afgerond en het team brengt diepgaande expertise en continuïteit voor de levendige gemeenschap van Neon. Neon en Databricks zullen organisaties in staat stellen om datasilo's te elimineren, architectuur te vereenvoudigen en AI-agenten te bouwen die beter en betrouwbaarder en veiliger zijn.

Lees meer

Databricks en Fennel bundelen krachten

Databricks integreert realtime feature engineering van Fennel in Data Intelligence Platform om toegang tot machine learning te democratiseren.

Databricks is vandaag (18 april 2025) verheugd om het Fennel-team te mogen verwelkomen bij Databricks [1].

Fennel verbetert de efficiëntie en data-actualiteit van feature engineering pipelines voor batch-, streaming- en realtime data door alleen de gewijzigde data opnieuw te berekenen.

Door de mogelijkheden van Fennel te integreren in het Databricks Data Intelligence Platform kunnen klanten snel itereren op functies, de modelprestaties verbeteren met betrouwbare signalen en GenAI-modellen voorzien van gepersonaliseerde en realtime context – allemaal zonder de overhead en kosten van het beheer van complexe infrastructuren.

Feature Engineering in het AI-tijdperk

Machine learning-modellen zijn slechts zo goed als de data waaruit ze leren. Daarom is feature engineering zo cruciaal: features leggen de onderliggende domeinspecifieke en gedragspatronen vast in een formaat dat modellen gemakkelijk kunnen interpreteren. Zelfs in het tijdperk van generatieve AI, waar grote taalmodellen in staat zijn om te werken met ongestructureerde data, blijft feature engineering essentieel voor het leveren van gepersonaliseerde, geaggregeerde en realtime context als onderdeel van prompts. Ondanks het belang ervan is feature engineering historisch gezien moeilijk en duur geweest vanwege de noodzaak om complexe ETL-pipelines te onderhouden voor het berekenen van nieuwe en correct getransformeerde features. Veel organisaties worstelen met het verwerken van zowel batch- als realtime databronnen en het garanderen van consistentie tussen trainings- en serviceomgevingen – en dit alles met behoud van hoge kwaliteit en lage kosten.

Fennel + Databricks

Fennel pakt deze uitdagingen aan en vereenvoudigt feature engineering door een volledig beheerd platform te bieden voor het efficiënt creëren en beheren van features en feature pipelines. Het ondersteunt uniforme batch- en realtime dataverwerking, waardoor de actualiteit van features wordt gegarandeerd en scheeftrekking door training-serving wordt geëlimineerd.

Dankzij de Python-native gebruikerservaring is het schrijven van complexe features snel, eenvoudig en toegankelijk voor data scientists die geen nieuwe talen hoeven te leren of afhankelijk zijn van data engineering teams om complexe data pipelines te bouwen.

De incrementele rekenengine optimaliseert de kosten door redundant werk te vermijden en de toonaangevende data governance tools helpen de datakwaliteit te behouden.

Door alle aspecten van feature pipeline management af te handelen, helpt Fennel de complexiteit en tijd die nodig is voor het ontwikkelen en implementeren van machine learning modellen te verminderen en kunnen data scientists zich richten op het creëren van betere features om de modelprestaties te verbeteren in plaats van op het beheren van complexe infrastructuur en tools.

Het nieuwe Fennel-team brengt een schat aan ervaring mee in moderne feature engineering voor machine learning-toepassingen. Het oprichtersteam heeft leiding gegeven aan AI-infrastructuurprojecten bij Meta en Google Brain. Sinds de oprichting in 2022 is Fennel succesvol geweest in het realiseren van zijn visie om het voor bedrijven en teams van elke omvang gemakkelijk te maken om realtime machine learning te gebruiken om aantrekkelijke producten te bouwen. Klanten zoals Upwork, Cricut en andere vertrouwen op Fennel voor het ontwikkelen van machine learning-functies voor diverse toepassingen, waaronder besluitvorming over kredietrisico's, fraudedetectie, vertrouwen en veiligheid, gepersonaliseerde ranking en aanbevelingen op de markt.

Het Fennel-team sluit zich aan bij de engineeringorganisatie van Databricks om ervoor te zorgen dat alle klanten toegang hebben tot de voordelen van realtime feature engineering in het Databricks Data Intelligence Platform.

Lees meer

Danone implementeert het Databricks Data Intelligence Platform om slimmere, snellere en datagedreven besluitvorming mogelijk te maken

Het wereldwijde voedingsmiddelen- en drankenbedrijf maakt gebruik van de volledige mogelijkheden van het Databricks Data Intelligence Platform om verbeteringen in datanauwkeurigheid te bewerkstelligen en de tijd van 'data tot beslissing' met wel 30% te verkorten

Databricks heeft vandaag (3 april 2025) op de Paris Data Intelligence Day aangekondigd dat Danone het Databricks Data Intelligence Platform heeft geadopteerd om te dienen als zijn belangrijkste data-intelligentiebasis voor analyses en AI [1].

Hiermee wordt de toegang tot data voor alle werknemers gedemocratiseerd en wordt een hoge datakwaliteit en governance gegarandeerd.

Meer dan 10.000 organisaties over de hele wereld, waaronder Block, Comcast, Condé Nast, Rivian, Shell en meer dan 60% van de Fortune 500, vertrouwen op het Databricks Data Intelligence Platform om de controle over hun gegevens over te nemen en met AI te werken.

Het hoofdkantoor is gevestigd in San Francisco, met kantoren over de hele wereld en werd opgericht door de oorspronkelijke makers van Lakehouse, Apache Spark, Delta Lake en MLflow.

Danone, het wereldwijde voedingsmiddelen- en drankenbedrijf bedient dagelijks miljoenen klanten met producten die in meer dan 120 markten en in drie belangrijke categorieën worden verkocht: essentiële zuivel- en plantaardige producten, water en gespecialiseerde voeding. Voordat Danone met Databricks samenwerkte, beschikte het bedrijf al over een wereldwijd dataplatform. Het zag echter mogelijkheden om de data-efficiëntie te verbeteren, de platformkosten te optimaliseren, systemen te integreren en de standaardisatie te verbeteren.

Een toekomstbestendig data- en AI-platform bouwen op het Databricks Data Intelligence Platform

Danone gaat haar data-infrastructuur moderniseren door alle mogelijkheden van het Databricks Data Intelligence Platform te benutten in combinatie met haar partnerecosysteem. Zo creëert ze een nieuwe, schaalbare en toekomstbestendige basis voor data- en AI-gestuurde services, genaamd 'OneSource 2.0'.

Het Databricks Data Intelligence Platform democratiseert de toegang tot analyses en intelligente applicaties door de data van klanten te combineren met krachtige AI-modellen die zijn afgestemd op de unieke kenmerken van hun bedrijf. Het Data Intelligence Platform is gebouwd op een 'lakehouse'-fundament van open dataformaten en open governance om ervoor te zorgen dat alle data volledig binnen de controle van de klant vallen.

“Wereldwijd opererende bedrijven zoals Danone zijn op zoek naar slimmere, snellere en betrouwbaardere manieren om hun data om te zetten in strategisch voordeel. We zijn er trots op dat Danone alle mogelijkheden van het Databricks Data Intelligence Platform heeft omarmd om een aantal uitdagingen aan te gaan waar veel grote bedrijven vandaag de dag mee te maken hebben: hoe haal je echte waarde uit data en AI, hoe schaal je dit op binnen de organisatie en hoe zorg je ervoor dat governance is ingebed in alles wat ze doen? Dit stelt organisaties zoals Danone in staat om wendbaar en concurrerend te blijven in de snel veranderende AI-markt van vandaag”, — aldus Samuel Bonamigo, SVP en GM, EMEA, Databricks.

Verbeterde productiviteit, gebruikerservaring en robuust gegevensbeheer, ondersteund door data-intelligentie.

Met OneSource 2.0 krijgen medewerkers van Danone centrale en lokale inzichten en wordt de 'data-to-decision'-tijd (de tijd die nodig is om gegevens te analyseren om tastbare zakelijke beslissingen te nemen) naar verwachting met wel 30% verkort. Hierdoor kan het bedrijf sneller reageren op veranderingen in de markt.

Andere verwachte voordelen van OneSource 2.0, gebouwd door Danone's wereldwijde data- en analyseteam op het Databricks Data Intelligence Platform, zijn onder andere:

“Tools zoals Unity Catalog zijn baanbrekend voor ons, omdat robuust databeheer steeds belangrijker wordt. Het biedt ons wereldwijde data- en analyseteam de mogelijkheid om naadloos zowel gestructureerde als ongestructureerde data in elk formaat te beheren, documenten te beheren en de kwaliteit te bewaken”, — aldus Jean Calvin Kuemkong, Global Data & Analytics Platform Operations Director bij Danone. “Toegang tot hoogwaardige, beheerde data zorgt voor flexibiliteit en een grotere efficiëntie voor ons team.”

“Bij Danone begrijpen we het belang van data en AI en de potentie ervan om meerdere bedrijfsonderdelen te transformeren”, — aldus Dee Fitzgerald, Vice President Data en Analytics bij Danone. “Daarom beginnen we aan dit spannende nieuwe hoofdstuk met Databricks om nieuwe kansen te ontsluiten met ons dataplatform. We zijn enthousiast om de geweldige mogelijkheden van het Databricks Data Intelligence Platform te benutten voor toekomstige groei en innovatie.”

Lees meer

Kinaxis Maestro™ en het Data Intelligence Platform van Databricks bundelen hun krachten om snellere inzichten, uniforme data en schaalbare AI in wereldwijde toeleveringsketens te bieden

Kinaxis en Databricks hebben vandaag (1 april 2025) een partnerschap aangekondigd om een nieuwe standaard te zetten voor intelligente besluitvorming in de toeleveringsketen [1].

Door Kinaxis Maestro™, het enige AI-native platform dat speciaal is ontwikkeld voor end-to-end supply chain-orkestratie, te combineren met de schaalbaarheid en het beheer van het Databricks Data Intelligence Platform, stellen de bedrijven organisaties in staat hun gegevens te verenigen, de adoptie van AI te versnellen en snel en met vertrouwen op veranderingen te reageren.

Deze samenwerking voldoet aan de groeiende vraag naar wendbaardere, datagestuurde supply chains. Het versterkt Maestro's supply chain data fabric en helpt bedrijven om informatie uit kernsystemen zoals inventaris en inkoop samen te brengen, naast externe input zoals weerpatronen en marktsignalen, allemaal binnen één beheerde omgeving. Het resultaat is snellere inzichten, grotere uitvoeringsflexibiliteit en een veerkrachtigere, innovatie-ready supply chain.

“Wereldwijde supply chain-organisaties hebben te maken met meer data dan ooit, maar deze is vaak gefragmenteerd over systemen, waardoor het moeilijk is om snel of consistent te handelen”, — aldus Andrew Bell, Chief Product Officer bij Kinaxis. “Deze samenwerking versterkt de datastructuur die Maestro™ aandrijft, versnelt onze AI-innovatieagenda en maakt snellere, slimmere beslissingen op schaal mogelijk. Samen geven we bedrijven de mogelijkheid om hun supply chains te orkestreren met de intelligentie en snelheid die de huidige verstoringen vereisen.”

Speciaal gebouwd voor supply chain performance

Maestro is speciaal gebouwd voor supply chain orchestration, waarbij domeinspecifieke intelligentie in elke laag van het platform is ingebouwd om planning, uitvoering en besluitvorming te stimuleren. Met het Databricks Data Intelligence Platform dat de onderliggende data-infrastructuur aanstuurt en Delta Sharing dat naadloze, veilige, cross-platform data-uitwisseling aanstuurt, kunnen bedrijven één keer integreren en die data in elke functie benutten - silo's verminderen, duplicatie elimineren en voorspellende, generatieve en autonome AI op schaal mogelijk maken.

Maestro voert jaarlijks al miljoenen simulaties uit om bedrijven te helpen bij het beheren van volatiliteit. Nu, met de elasticiteit en schaal van Databricks, kan het nog complexere dataomgevingen verwerken zonder het vertrouwen in gevaar te brengen. Databricks biedt enterprise-grade datacontroles, terwijl Kinaxis ervoor zorgt dat beslissingen worden ondersteund door verklaarbare AI die traceerbaar en controleerbaar blijft.

“Supply chain-gegevens behoren tot de meest complexe en operationeel kritische gegevens in de onderneming, maar zijn cruciaal om organisaties te helpen data-intelligentie op te bouwen”, — aldus Shiv Trisal, Global Manufacturing, Transportation & Energy GTM Leader bij Databricks. “Door samen te werken met Kinaxis helpen we bedrijven om gegevens te centraliseren en over te schakelen van gefragmenteerde inzichten naar realtime, intelligente acties die hun enterprise AI-strategie aansturen.”

Data sneller omzetten in beslissingen

In moderne supply chains is wendbaarheid alles. Met Kinaxis en Databricks die synchroon werken, krijgen organisaties een gedeelde intelligentielaag die hun hele supply chain-ecosysteem verbindt. Hierdoor kunnen ze snel en nauwkeurig reageren op verstoringen, of het nu gaat om een piek in de vraag, een leveranciersprobleem of een marktverschuiving.

In tegenstelling tot oudere systemen die volledige herverwerking van datasets vereisen, berekent Maestro alleen opnieuw wat er is gewijzigd. Dat betekent dat bedrijven snellere beslissingen, duidelijkere inzichten en betere resultaten krijgen, zonder vertraging of dataoverhead.

Een nieuwe standaard voor intelligente supply chain-orkestratie

Dit partnerschap gaat verder dan integratie. Kinaxis en Databricks werken samen om fragmentatie te verminderen, intelligentie in elke supply chain-fase te integreren en een nieuw niveau van responsiviteit te ontsluiten, van strategische planning tot uitvoering op de grond.

Nu toeleveringsketens zich blijven ontwikkelen, positioneert deze samenwerking beide bedrijven om voorop te lopen in het volgende tijdperk van AI-gestuurde transformatie, waarin beslissingen sneller worden genomen, verstoringen minder verstorend zijn en prestaties worden aangestuurd door uniforme gegevens.

Lees meer

Databricks en Anthropic tekenen baanbrekende overeenkomst om Claude Models naar het Data Intelligence Platform te brengen

Een meerjarig partnerschap zal meer dan 10.000 klanten helpen om veilig AI-agenten te bouwen en te implementeren met Claude voor hun bedrijfsgegevens

Databricks en Anthropic hebben vandaag (26 maart 2025) een strategische, vijfjarige samenwerking aangekondigd om Anthropic-modellen en -diensten native aan te bieden via het Databricks Data Intelligence Platform [1].

In combinatie met Databricks Mosaic AI brengt de overeenkomst de Claude-modellen van Anthropic rechtstreeks naar meer dan 10.000 bedrijven, naast hun bedrijfskritische, eigen data.

Hierdoor kunnen klanten AI-agents bouwen en implementeren die redeneren over hun eigen data.

Anthropics nieuwste frontiermodel, Claude 3.7 Sonnet — het eerste hybride redeneermodel op de markt en marktleider voor codering — is nu beschikbaar via Databricks op AWS, Azure en Google Cloud Platform.

Bedrijven willen het rendement op hun AI-investeringen verhogen. Toch worstelen velen met het bouwen, implementeren en evalueren van AI-agents die over hun bedrijfsdata kunnen redeneren en voldoen aan de productievereisten voor nauwkeurigheid, beveiliging en toegangscontrole.

Databricks en Anthropic helpen deze uitdaging op te lossen.

Databricks is dé data- en AI-onderneming. Databricks biedt een ecosysteem van hulpmiddelen, waaronder het Databricks Data Intelligence Platform, waar meer dan 10.000 organisaties over de hele wereld, waaronder Block, Comcast, Condé Nast, Rivian, Shell en meer dan 60% van de Fortune 500, op vertrouwen om de controle over hun gegevens over te nemen en met AI te werken.

Het hoofdkantoor is gevestigd in San Francisco, met kantoren over de hele wereld en werd opgericht door de oorspronkelijke makers van Lakehouse, Apache Spark, Delta Lake en MLflow.

Databricks Mosaic AI biedt de tools om domeinspecifieke AI-agents te bouwen op de unieke data van organisaties. Deze agents leveren nauwkeurige resultaten met end-to-end governance gedurende de gehele data- en AI-levenscyclus, terwijl de Claude-modellen van Anthropic optimaliseren voor praktische taken die klanten het meest nuttig vinden. Samen bieden Databricks en Anthropic de beste oplossingen voor de ontwikkeling, evaluatie, implementatie en governance van agentische applicaties.

“Naarmate de vraag naar data-intelligentie toeneemt, stelt onze samenwerking met Anthropic bedrijven in staat om het volledige potentieel van hun data te benutten via AI”, — aldus Ali Ghodsi, medeoprichter en CEO van Databricks. “We brengen de kracht van Anthropic-modellen rechtstreeks naar het Data Intelligence Platform – veilig, efficiënt en op schaal – waardoor bedrijven domeinspecifieke AI-agents kunnen bouwen die zijn afgestemd op hun unieke behoeften. Dit is de toekomst van zakelijke AI.”

“Bij Anthropic zien we AI bedrijven op dit moment transformeren - niet als een belofte voor de toekomst”, — aldus Dario Amodei, CEO en medeoprichter van Anthropic. “Dit jaar zullen we opmerkelijke vooruitgang zien in AI-agents die zelfstandig aan complexe taken kunnen werken. Nu Claude beschikbaar is op Databricks, kunnen klanten nog krachtigere datagestuurde agents bouwen om voorop te blijven lopen in dit nieuwe AI-tijdperk.”

Het Databricks Data Intelligence Platform democratiseert de toegang tot data en AI, waardoor organisaties de kracht van hun data gemakkelijker kunnen benutten voor analyses, machine learning en AI-toepassingen.

Het platform is gebouwd op een fundament van uniforme data en governance, waardoor klanten eenvoudiger agents kunnen ontwikkelen met domeinkennis uit hun gehele organisatie.

Klanten gebruiken het Data Intelligence Platform om ziekten en kanker eerder op te sporen en te behandelen, nieuwe manieren te vinden om klimaatverandering te bestrijden, financiële fraude op te sporen, sneller geneesmiddelen te ontwikkelen, de tijd tot interventie in de geestelijke gezondheidszorg te verkorten, lokale financiële ongelijkheid te verminderen en nog veel meer.

Belangrijkste voordelen van partnerschap

“Bij Block leggen we de nadruk op praktische, verantwoorde en veilige toepassingen van AI”, — aldus Jackie Brosamer, VP Data and AI Platform Engineering bij Block. “Dankzij onze strategische samenwerking met Databricks kunnen we gebruikmaken van de nieuwste en meest geavanceerde modellen, waaronder Claude van Anthropic, ter ondersteuning van de ontwikkeling en als onderliggende motor voor onze interne implementatie van Codename Goose, onze open-source AI-agent. Deze gefedereerde aanpak voor de implementatie van modellen stelt ons in staat om AI-mogelijkheden flexibel en naadloos op te schalen, met behoud van beveiliging en gebruikerscontrole, wat uiteindelijk leidt tot meer efficiëntie en innovatie binnen onze teams.”

Lees meer

SAP introduceert Business Data Cloud met Databricks om zakelijke AI een boost te geven

Databricks kondigt nieuw product aan dat native geïntegreerd is in de SAP Business Data Cloud

Databricks, het data- en AI-bedrijf, heeft vandaag (13 februari 2025) de lancering aangekondigd van SAP Databricks, een strategisch product- en go-to-market partnership met SAP dat het Databricks Data Intelligence Platform native integreert in de onlangs gelanceerde SAP Business Data Cloud [1] [2].

De samenwerking combineert de belangrijkste bedrijfsgegevens in SAP met het Databricks-platform voor datawarehousing, data-engineering en AI, allemaal aangestuurd door Databricks Unity Catalog. Databricks heeft onlangs een fondsenwerving van $ 15 miljard aangekondigd en is van plan een kwart miljard dollar ($ 250 miljoen) te reserveren om klanten en systeemintegratiepartners succesvol te maken met SAP Databricks tijdens implementaties en migraties, waardoor uiteindelijk de enorme bedrijfswaarde van SAP-data wordt ontsloten.

SAP-applicaties ondersteunen de belangrijkste beslissingen van ondernemingen op het gebied van bedrijfsplanning, inkoop, HR en reismanagement. Elke onderneming wil de waarde van hun SAP-data maximaliseren door deze te combineren met data uit hun andere bedrijfskritische systemen. Deze systemen zijn echter divers en veel ervan bevinden zich nog steeds on-premise op oudere platforms, waardoor het moeilijk is om geavanceerde analyse- en AI-applicaties te ontwikkelen. SAP Databricks beschikt over alle relevante datasets die verrijkt zijn en klaar voor gebruik, van datawarehousing tot het bouwen van AI die op basis van die data kan redeneren.

“Elke organisatie is op zoek naar een snellere en betrouwbaardere manier om hun data om te zetten in strategisch voordeel”, — aldus Ali Ghodsi, medeoprichter en CEO van Databricks. “Samen met SAP helpen we bedrijven hun databronnen naadloos te verenigen, analyses te stroomlijnen en de ontwikkeling van domeinspecifieke AI-toepassingen te versnellen.”

“Onze samenwerking met Databricks vormt een keerpunt in de manier waarop bedrijfsdata wordt benut”, — aldus Muhammad Alam, lid van de Raad van Bestuur van SAP. “Samen combineren we de bewezen expertise van SAP op het gebied van bedrijfskritische applicaties met de geavanceerde data-engineering en AI-mogelijkheden van Databricks om onze klanten te helpen het volgende tijdperk van digitale innovatie te ontsluiten.”

Databricks + SAP: Domeinspecifieke AI

De kracht van SAP Databricks is dat klanten hun SAP-gegevens eenvoudig kunnen combineren met de rest van hun bedrijfsgegevens.

Door bidirectionele gegevensdeling via Delta Sharing tussen hun SAP Databricks-omgeving en hun native Databricks-omgeving (niet-SAP) kunnen ze al hun gegevens verenigen zonder ingewikkelde data-engineering.

Dit verhoogt de productiviteit van teams die proberen te innoveren met hun meest waardevolle gegevens aanzienlijk.

De volledige data-estate wordt vervolgens consistent beheerd en beveiligd met Unity Catalog, zodat bedrijven kunnen bouwen op een vertrouwde basis, waardoor bedrijven op grote schaal exploratieve datawetenschap en SQL-analyses kunnen uitvoeren met volledig begrip van de bedrijfssemantiek.

Bovendien stellen de mogelijkheden van Mosaic AI bedrijven in staat om eenvoudig domeinspecifieke AI te ontwikkelen die is getraind op hun privé SAP-gegevens om agentsystemen te ontgrendelen voor de belangrijkste functies in hun bedrijf.

Lees meer