Azure Databricks delivers proven business value

标题：Azure Databricks 实现可验证的商业价值

URL 来源：https://azure.microsoft.com/en-us/blog/azure-databricks-delivers-proven-business-value/

发布时间：2026-07-15T15:00:00+00:00

Markdown 内容： Microsoft Azure Databricks 提供了在 Microsoft 上运行的 Databricks 原生优势，对客户而言，这种优势体现为真实可衡量的价值。这是您团队已经熟悉的同款 Databricks 平台，由 Microsoft 与 Databricks 联合开发，并作为 Azure 服务 原生交付，因此可以自然地融入您组织当前使用的 Microsoft 工具、身份验证和治理体系。

这种优势是内置的，而非事后添加。Microsoft 与 Databricks 联合开发该服务，共同规划 Microsoft 数据和 AI 堆栈的集成路线图，并统一市场推广策略，使您获得统一的推广方式、统一的账单和统一的技术支持路径。对技术团队而言，这意味着更深入的原生集成和更强的性能表现；对业务部门而言，意味着更低的成本、更少的风险以及更快的价值实现速度。

战略合作推动了集成路线图的加速推进和持续优化，从而提升性能；然而，决策者始终关注这些改进能转化为哪些实际商业价值。为解答这一关键问题，Microsoft 委托 Forrester 开展了 Forrester Total Economic Impact™ 研究 ，研究对象为 Azure Databricks 。研究发现，基于受访客户构建的综合型组织在三年内实现了 331% 的投资回报率、5810万美元的净现值，并在 不到六个月 内收回了投资。

331%

投资回报率 $58.1M

净现值 < 6 个月

回本周期

_由 Forrester Consulting 受 Microsoft 委托于 2026 年 6 月开展的研究。结果基于三年期数据，代表基于受访客户构建的综合型组织，可能不具普遍性；实际结果可能因情况而异。_

研究发现

Forrester 对 Azure Databricks 客户进行了访谈，并构建了一个综合型组织模型，模拟其影响：一家市值 60 亿美元的受监管行业公司，处理约 10 拍字节数据。

在采用 Azure Databricks 之前，其数据生态系统存在碎片化且成本高昂的问题。在大规模处理时可靠性差且难以治理。采用之后，结果清晰可见：三年内实现 7560 万美元的收益，成本 1750 万美元，净现值达 5810 万美元。

价值来源于四个领域：

• 3900万美元——数据与分析团队的生产力提升。团队在不增加人员的情况下完成了更多工作，生产力提升幅度达 15% 至 25%。一家医疗组织的数据服务副总裁表示：“_……我们用同样规模的团队完成了更多工作_。”
• 1990万美元——基础设施成本降低。弹性按需计算取代了过度配置的硬件。
• 1140万美元——数据平台可靠性提升。托管运营减少了停机时间，无需自建定制灾难恢复方案。
• 540万美元——淘汰遗留软件并重新部署数据库管理员。通过整合数据库和提取、加载、转换（ETL）工具，消除了第三方许可证，托管运营使数据库管理员能够从事更高价值的工作。

Forrester 列出了更多未标明价格的优势：与 Azure 原生服务的集成、更快的洞察力、更广泛的数据访问权限，以及通过 Unity Catalog 实现的治理。这就是价值的起点。

价值的来源

这些回报归结为一个核心因素。Azure Databricks 是微软与 Databricks 共同打造的 Azure 原生服务，能够无缝对接团队现有的工具。这消除了其他方案中因数据复制、工具链和集成工作而产生的额外成本。

一个典型例子是 Azure Databricks Genie 与 Microsoft Copilot Cowork 的集成。通过该集成，您可以将业务背景信息添加到现有工具中，并在此基础上构建智能。Genie 允许任何用户以自然语言查询湖仓结构——现已集成到 Microsoft Teams、Microsoft 365 Copilot 以及最近的 Copilot Cowork 中。通过 Genie Ontology，Genie 能够将任务与可信数据关联。每个回答都通过 Unity Catalog 严格限定为用户被授权查看的范围，确保智能洞察融入工作流程的同时不削弱治理控制。

这种深度贯穿整个平台：

• 身份与治理：Entra ID 的自动身份管理 将用户同步到 Azure Databricks。Unity Catalog 和 Microsoft Purview 负责其余部分的治理。
• Microsoft Power BI 与 Microsoft 365：Power BI 可直接读取您的数据，现在还能 将数据写回。新的 Excel 插件可将受控数据导入电子表格；SharePoint 连接器可将文件流式传输到 Delta 表，Teams 通知 在团队工作时推送警报。指标视图 确保所有系统中的业务逻辑保持一致。
• AI 与智能体：除了与数据对话，Genie 还可连接到 Copilot Studio 和 Microsoft Foundry，并通过单一的模型上下文协议（MCP）连接，使 Copilot Studio 和 GitHub Copilot 智能体 能够对整个 Azure Databricks 工作区进行推理。Azure 数据湖库（Lakebase） 为智能体提供无服务器 PostgreSQL 引擎，无服务器工作区 可帮助智能体快速启动。
• Microsoft OneLake：OneLake 目录联邦 允许 Azure Databricks 直接查询 OneLake 数据，无需管道或复制。您还可以将 Unity Catalog 表存储在 OneLake，与 Azure 数据湖存储并存。
• 客户数据：作为新的智能体客户数据平台，CustomerLake 在数据和治理已存在的湖仓中构建客户 360 视图并运行营销活动。
• 企业系统：SAP 业务数据云连接 将 SAP 数据引入湖仓。这与帮助 如电信行业 等行业将 AI 转化为收益的相同模式一致。

这些是 Forrester 认为具有价值但未单独定价的整合功能，然而它们是推动生产力和成本效益的关键因素，且这些效益已被量化。

由独立基准测试支持

价值还取决于速度，这一点已经过测试。独立机构 Principled Technologies 在 10 太字节的数据集上运行了行业标准的、类似 TPC-DS 的 决策支持基准测试。Azure Databricks 在单个查询流的处理时间上比 AWS 上的 Databricks（禁用自动扩展）少用高达 21.1%，并且在运行四个并发查询流时速度快了九分钟多。

对您的意义

选择数据和 AI 平台是一项长期决策，而使用 Azure Databricks 时，各项功能会相互强化。这种整合推动了 Forrester 测量到的节省效果。随着使用量的增长，性能保持这些收益的稳定。这一切都建立在一个基础之上：微软与 Databricks 的第一方合作伙伴关系，将微软和 Databricks 的工程团队、路线图和支持置于您的数据资产背后。这不是一个主张，而是经过测量的结果：三年内实现 331% 的投资回报率，且回报周期在六个月以内。这也是为什么众多团队选择在 Azure Databricks 上运行其湖仓架构。

进一步了解

• 完整的 Forrester TEI 研究 以及用于模拟您自身数据的 ROI 计算器。
• Principled Technologies 基准测试。
• Azure Databricks 在 2026 年数据 + AI 峰会上的展示，以及其如何 将 OneLake 作为共享数据基础。
• 使用 Azure Databricks、Copilot Studio 和 GitHub Copilot 构建 AI 应用和代理。
• 通过 Azure Databricks 技术社区博客 和官方 发布说明 保持最新动态。
• 相关博文：差异化的协同效应 和 Databricks 在 Azure 上表现最佳。
• 要了解 2026 年数据 + AI 峰会上所有 Databricks 的公告，请参阅 Azure Databricks 在 2026 年数据 + AI 峰会上的展示。
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