Databricks

Wat Stevin uit Databricks haalt

Databricks is een lakehouse-platform dat data warehousing en data science samenbrengt, en voor grote organisaties is het vaak de centrale plek waar opslag, ML-modellen en BI bij elkaar komen. Dat maakt het sterk: je marketing-analytics kan op dezelfde laag draaien als de rest van het bedrijf, binnen dezelfde governance. De kracht is ook de drempel: Databricks is een platform voor data-teams, geen marketingtool, en zonder die expertise haal je er weinig uit. Waar teams vastlopen is dat marketingdata los blijft van de enterprise-laag, dat MMM-modellen op aparte exports draaien in plaats van de source-of-truth, en dat marketing-analytics buiten de governance valt. Stevin integreert met Databricks om die modellen op de centrale data-laag te draaien zonder data uit de governance-perimeter te trekken, en zet de uitkomst om in signalen met opvolging, met de mens die elke ingreep met impact eerst ziet.

Waar je het naast legt

Databricks kiezen betekent dat je marketing-analytics op het enterprise-fundament draait in plaats van op losse exports naast je centrale data. Dat houdt governance op een plek, maar het vraagt data-engineering en data-teams om er waarde uit te halen. Het is geen out-of-the-box marketingoplossing en zonder die expertise haal je er weinig uit. De praktijk: laat MMM en attributie op de source-of-truth draaien in plaats van op kopieen, want elke export buiten Databricks is een plek waar je cijfers stilletjes uit elkaar gaan lopen met de werkelijkheid.

Veelgemaakte fouten

• →Marketingdata los van de enterprise-laag houden, waardoor governance en analytics uiteenlopen.
• →MMM-modellen op aparte exports draaien in plaats van op de source-of-truth.
• →Databricks als marketingtool benaderen zonder de data-engineering die het vereist.
• →Marketing-analytics buiten de governance laten vallen en daarmee betrouwbaarheid verliezen.