In vielen Unternehmen entstehen Barrieren zwischen Datenwissenschaft, Analyse und operativer Anwendung: Unübersichtliche Notebook-Silos, Performanceengpässe bei großen Datensätzen oder Unsicherheiten bei Compliance und Datenschutz.
Mit JetBrains Datalore entsteht eine Plattform, die genau diese Herausforderungen adressiert: eine kollaborative Umgebung für Data Science, in der Teams effizient arbeiten, nachvollziehbar kommunizieren und skalieren können – mit klaren Sicherheitsmechanismen. In diesem Beitrag zeigen wir euch, was Datalore ist, für wen es besonders geeignet ist, welche USPs es bietet, wie wir den Einsatz ganzheitlich unterstützen – und ergänzend: wie Sicherheit & Compliance sowie Skalierung & Performance gehandhabt werden.
Was ist Datalore?
Datalore ist eine Plattform für kollaborative Datenanalyse und Data Science, die auf dem Konzept von Notebooks aufbaut, aber weit darüber hinausgeht. (jetbrains.com)
Wichtige Funktionen im Überblick:
- Notebook-Umgebung mit intensiver Unterstützung – Codezellen (Python, R, Scala, Kotlin), Markdown, interaktive Elemente, Autovervollständigung, Fehlerwarnungen.
- SQL-Integration & Datenanbindung – direkte Verbindungen zu Datenbanken, Cloud-Speichern (z. B. S3, GCS) und Dateisystemen.
- Kollaboration & Versionierung – Echtzeitbearbeitung, Kommentarverläufe, History / Rollback von Versionen.
- Berichte & Präsentationsmodus – Code ausblenden, interaktive Reports generieren und mit Stakeholdern teilen.
- Flexible Infrastrukturmodelle – betreibbar in der JetBrains-Cloud oder On-Premises / privat, mit Anpassungsmöglichkeiten.
Die Plattform ist so konzipiert, dass Teams nicht ständig zwischen Tools wechseln müssen – sie können Exploration, Analyse, Reporting und Zusammenarbeit in einer konsistenten Umgebung durchführen.
Für wen ist Datalore geeignet? (Zielgruppen)
Datalore spricht mehrere Zielgruppen zugleich an – ideal für Organisationen, die Data Science, Analyse und operativen Einsatz verbinden wollen:
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Data Scientists / ML-Ingenieur:innen
Für explorative Analysen, Modelltraining, Feature Engineering und Validierung – insbesondere dort, wo mehrere Personen zusammenarbeiten. -
Analyst:innen & BI-Teams
Für SQL-basierte Analysen, Reporting und Visualisierungen – mit direkter Verbindung zu Datenbanken und nahtlose Kombination mit Programmierlogik. -
Fachabteilungen & cross-funktionale Teams
Wenn nicht-technische Stakeholder Ergebnisse verstehen und interaktive Reports sehen sollen ohne Code-Komplexität. -
Unternehmen mit hohen Compliance- und Datenschutzanforderungen
Die On-Premises-Option erlaubt volle Kontrolle über Infrastruktur, Netzwerke und Sicherheitsrichtlinien. -
Bildungs- & Forschungsinstitutionen
Für Lehr- und Forschungsprojekte, in denen Zusammenarbeit, Versionskontrolle und reproduzierbare Analyseumgebungen wichtig sind. -
Consulting-/Data-Dienstleister
Für schnelle Prototypen, Proof-of-Concepts und wiederverwendbare Workflows über Kunden hinweg.
5 USPs von Datalore
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Kollaborative Notebooks mit Versionsmanagement
Mehrere Nutzer können gleichzeitig im Notebook arbeiten, Änderungen werden versioniert und man kann jederzeit zu früheren Zuständen zurückspringen. -
Intelligente Unterstützung & Automatisierung
Code-Vervollständigung, Vorschläge, AI-unterstützte Hilfen zur Fehlerbehebung und Optimierung sind direkt integriert. -
Nahtlose SQL- und Datenintegration
SQL-Zellen, direkter Datenzugriff und Kombination von SQL- und Programmlogik in einem Dokument. -
Berichte & Publikationsmodus
Aus Notebooks entstehen interaktive oder statische Berichte, Code kann ausgeblendet werden – ideal für Präsentation und Stakeholderkommunikation. -
Flexible Bereitstellung & Anpassbarkeit
Ob als Cloud-Service oder in der privaten Infrastruktur – mit Möglichkeiten zur Anpassung von Umgebungen, Authentifizierung, Ressourcen und Treibern.
Diese Eigenschaften machen Datalore besonders geeignet für Teams, die produktiv, transparent und sicher mit Daten arbeiten wollen, ohne große Toolbrüche zu erleben.
Sicherheits- & Compliance-Features
Ein kritischer Aspekt für Unternehmen ist, wie sicher und regelkonform eine Plattform betrieben werden kann. Datalore bietet hierfür eine Reihe von Mechanismen:
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Audit-Logs & Protokollierung
Aktivitäten wie Notebookzugriffe, Änderungen, Ausführungen und Benutzeraktionen werden protokolliert, um Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten. -
Zugriffskontrollen & Rechteverwaltung
Granulare Rechtevergabe auf Workspace-, Notebook- oder Zellenebene, Lese- und Schreibrechte differenzieren. -
Netzwerkisolierung / sichere Infrastrukturen
Bei On-Premises-Ausführung kann Datalore in abgeschotteten Netzwerken betrieben werden (Air-Gap, VPN, dedizierte Cluster). -
SOC 2 Audit & Sicherheitszertifizierungen
JetBrains hat für Datalore einen SOC 2 Audit durchgeführt, wodurch die Einhaltung von Sicherheitsstandards durch unabhängige Prüfer verifiziert wurde. -
Vulnerability Scanning & CVE-Management
JetBrains scannt regelmäßig genutzte Container-Images auf Sicherheitslücken und reagiert mit Updates, insbesondere bei kritischen Vulnerabilities. -
Least Privilege & Container-Isolation
In On-Premises-Setups empfiehlt JetBrains, Agenten als privilegierte Container mit minimal notwendigen Rechten zu betreiben – das Prinzip des geringsten Privilegs. -
TLS / SSL-Termination über Reverse-Proxy
Datalore selbst liefert keine TLS-Funktionen; die SSL-Beendigung erfolgt über externe Proxys oder Load Balancer, wodurch Flexibilität und Kontrolle gegeben sind. - Diese Sicherheitsmechanismen sorgen dafür, dass Datalore sowohl in regulierten Umgebungen (z. B. Finanzen, Gesundheit) als auch in sensiblen Infrastrukturen eingesetzt werden kann.
Skalierung & Performance – große Datenmengen und rechenintensive Modelle
Ein Werkzeug ist nur so nützlich wie seine Skalierbarkeit und Leistungsfähigkeit unter realen Lasten. Datalore adressiert diese Anforderungen auf mehreren Ebenen:
Parallelisierung & Maschinen-Auswahl
Datalore erlaubt es, Notebooks auf leistungsfähigen Compute-Instanzen auszuführen – mit Auswahl zwischen CPU- oder GPU-Maschinen, hoch skalierbaren Konfigurationen, je nach Plan.
Reaktiver Modus & selektives Neuberechnen
Mit dem reaktiven Modus werden nur jene Zellen neu berechnet, die von Änderungen betroffen sind – das reduziert unnötige Rechenaufwände.
Hintergrundberechnungen & asynchrone Ausführung
Lange Prozesse können im Hintergrund laufen, auch wenn Nutzer*innen tabwechseln oder offline arbeiten – die Ausführung bleibt stabil und zuverlässig.
Run API & getriggerte Ausführung
Über die Run API kann ein Notebook programmgesteuert neu ausgeführt werden – ideal für automatisierte Pipelines oder externe Trigger.
Performance-Optimierungen & Verbesserungen
JetBrains optimiert regelmäßig Datalore selbst – z. B. besseres Handling im Report Builder bei Notebooks mit über 100 Zellen und komplexen Ausgaben.
Hochverfügbarkeits-Überlegungen
Manche Komponenten (z. B. Datenbank, Agenten) können redundant betrieben werden, um Ausfälle zu vermeiden. Allerdings ist das Datalore-Server-Modul derzeit nur als Einzelinstanz lauffähig – ein Multi-Server-Setup parallel mit derselben Datenbank ist derzeit nicht empfohlen.
Elastische Ressourcennutzung
In Cloud-Deployments kann Datalore auf bedarfsgesteuerte Ressourcen zurückgreifen (z. B. Spot-Instances), um Kosten effizient zu gestalten.
All diese Maßnahmen sorgen dafür, dass Datalore auch in produktiven Umgebungen mit großen Datensätzen, ML-Modellen und vielen Nutzern performant bleibt.
Unsere Serviceleistungen rund um Datalore (jetzt ergänzt)
Damit der Einsatz von Datalore bei euch reibungslos, erfolgreich und nachhaltig ist, bieten wir folgende umfassende Leistungen:
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Vertrieb & Pre-Sales
Bedürfnisklärung, Produkt-Demos, Vergleich mit alternativen Tools, ROI-Betrachtung -
Consulting & Architekturberatung
Lösungen entwerfen, Infrastrukturplanung, Sicherheitsarchitektur, Governance-Modelle -
Proof of Concept (PoC & Pilotprojekte)
Machbarkeitsnachweise, Evaluation kleiner Anwendungsfälle, Validierung mit realen Daten -
Konfiguration & Customization
Setup der Plattform, Integration von Authentifizierungsverfahren (SSO, LDAP, OAuth), Anpassung von Umgebungen, Auswahl von Compute-Ressourcen -
Migration & Data Onboarding
Transfer existierender Notebooks (z. B. aus Jupyter), Datenüberführung, Workflows übernehmen -
Training & Schulung
• Admins / Betreiber: Administration, Rollout, Monitoring, Skalierung
• End-User / Analyst:innen: Bedienung, Best Practices, Reporting -
Hands-On Workshops
Gemeinsame Workshops mit euren Teams, konkrete Use Cases und Live-Coding -
After-Sales / Support & Betrieb
Technische Betreuung, Updates, Monitoring, Fehlerbehebung -
Fortlaufende Optimierung & Governance
Review von Nutzungsmustern, Empfehlungen für Weiterentwicklung, Governance- und Richtlinienunterstützung -
Change Management & Nutzerakzeptanz
Begleitung des organisatorischen Wandels, Kommunikationsstrategien, interne Champions
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