Kernfunctionaliteiten van Databricks

1. Geïntegreerde Data Engineering

Databricks biedt krachtige tools voor data engineering:

• Delta Live Tables: ETL-pipelines met automatisch onderhoud
• Automatisch schalen: Compute resources aanpassen aan workload
• Delta Engine: High-performance query-uitvoering
• Data Lineage: Volledige traceerbaarheid van data
• Schema evolutie: Flexibele data-modellering

2. Machine Learning en AI

Geavanceerde ML-mogelijkheden voor MKB:

Functie	Beschrijving	Waarde voor MKB
MLflow	End-to-end ML lifecycle management	Experiment tracking en model deployment
AutoML	Automatische modeltraining	ML zonder diepe expertise
Feature Store	Centrale opslag van ML-features	Herbruikbare features voor modellen
Model Serving	Realtime model inferencing	Schaalbare modelimplementaties

3. SQL Analytics en BI-integratie

Databricks biedt krachtige SQL-mogelijkheden:

-- Voorbeeld: SQL in Databricks
-- Delta Lake tabel maken
CREATE TABLE mkb_sales (
  date DATE,
  product_id INT,
  quantity INT,
  amount DOUBLE
) USING DELTA
LOCATION '/mnt/mkb-data/sales';

-- Geavanceerde analyse
WITH monthly_sales AS (
  SELECT 
    date_trunc('MONTH', date) AS month,
    SUM(amount) AS revenue
  FROM mkb_sales
  GROUP BY 1
)
SELECT 
  month,
  revenue,
  revenue - LAG(revenue) OVER (ORDER BY month) AS monthly_growth,
  AVG(revenue) OVER (ORDER BY month ROWS 2 PRECEDING) AS moving_avg
FROM monthly_sales
ORDER BY month;

-- Delta Lake MERGE voor upsert
MERGE INTO mkb_customers target
USING mkb_customers_updates source
ON target.customer_id = source.customer_id
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET *
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT *;
        

4. Kostenoptimalisatie voor MKB

• Serverless compute: Betaal alleen voor gebruikte resources
• Automatisch schalen: Vermijd overprovisioning
• Spot instances: Lagere kosten voor flexibele workloads
• Delta Lake: Lagere opslagkosten met compressie
• Workload management: Prioriteren van kritieke jobs

Databricks Implementatie Best Practices voor MKB

1. Kostenoptimalisatie Strategieën

Effectieve kostenbeheersing in Databricks:

Strategie	Implementatie	Kostenbesparing
Cluster autoscaling	Min/max workers instellen	Automatisch schalen naar behoefte
Auto-termination	Clusters automatisch stoppen	Voorkom onnodige kosten
Delta Lake optimalisatie	OPTIMIZE en ZORDER	Lagere querykosten
Instance types	Kies passende VM-types	Balans tussen kosten en prestaties

2. Performance Optimalisatie

Technieken om Databricks prestaties te maximaliseren:

• Delta Lake optimalisatie: Compacte kleine bestanden
• Data skipping: Gebruik ZORDER voor snellere queries
• Caching: Cache veelgebruikte datasets in geheugen
• Partitionering: Partitioneer data op veelgebruikte filters
• Query monitoring: Analyseer en optimaliseer dure queries

3. Data Science Workflow voor MKB

End-to-end ML workflow in Databricks:

# Voorbeeld: ML workflow in Databricks
# Data laden
df = spark.read.format("delta").load("/mnt/mkb-data/sales")

# Feature engineering
from pyspark.sql.functions import *
df_features = df.withColumn("day_of_week", dayofweek("date"))
                .withColumn("month", month("date"))
                .withColumn("is_weekend", when(dayofweek("date").isin(1,7), 1).otherwise(0))

# MLflow experiment starten
import mlflow
mlflow.set_experiment("/mkb/sales_prediction")

# AutoML uitvoeren
from databricks import automl
summary = automl.regress(df_features, target_col="amount", timeout_minutes=30)

# Best model registreren
model_uri = f"runs:/{summary.best_trial.mlflow_run_id}/model"
mlflow.register_model(model_uri, "mkb_sales_predictor")

# Model deployen voor batch voorspellingen
from pyspark.sql.functions import struct
predictions = spark.read.format("delta").load("/mnt/mkb-data/new_sales")
loaded_model = mlflow.pyfunc.spark_udf(spark, model_uri)
predictions = predictions.withColumn("predicted_amount", loaded_model(struct(*feature_cols)))
        

Databricks vs. Traditionele Data Platforms

Vergelijking met legacy oplossingen voor MKB:

Criterium	Databricks	Traditioneel Platform
Implementatietijd	Dagen	Weken tot maanden
Kostenmodel	Pay-as-you-go	Hoge vaste kosten
Data & AI integratie	Volledig geïntegreerd	Gescheiden systemen
Onderhoud	Volledig beheerd	DBA's en engineers vereist
Schaalbaarheid	Elastisch, onbeperkt	Beperkt door hardware

Use Cases Waar Databricks Excelleert voor MKB

• Modern data platform: Unified analytics voor alle data
• Predictive analytics: Voorspellende modellen zonder complexiteit
• Realtime analytics: Streaming data verwerking
• Data producten: Bouw data-gedreven applicaties
• ETL-vervanging: Eenvoudige data pipelines