The $100 Billion Data Question

The $100 Billion Data Question

You’ve probably watched a dozen talks about AI lately, but this one felt different to me. In a wide ranging conversation with Andrew Nusca at Fortune, Databricks CEO Ali Ghodsi argues that a single platform can actually unlock the real business value of AI, and he walks us through how Databricks climbed to a roughly $100 billion valuation. It’s not hype, he says, it’s about turning scattered information into usable insights.

Here’s the core idea, plain and simple: data on its own isn’t value, insights are. You can store petabytes of logs and never get a better customer experience, unless you connect the dots, clean the noise, and make models that business teams can act on. That’s what a unified platform promises, and what Ghodsi defends in the interview.

I’ve been in projects where teams kept rebuilding the same data pipelines, twice, three times, because governance was messy and tools didn’t talk to each other. Painful, but educational. What changed was when we consolidated into one shared layer (think unified lakehouse), suddenly models shipped faster, and product owners actually used them.

Practical takeaways from the discussion: centralize your data and metadata, invest in feature stores and model ops, and push for real time where it matters (recommendations, fraud detection, predictive maintenance). The future Ghodsi sketches is about scale and operability, not just bigger models, and that feels realistic.

If you want to see the full interview, watch it here: https://www.youtube.com/live/O6OpIMWgddE?si=s848a6nEmoYNvxDS

Takeaway: building value from AI is less glamorous than model headlines, but more rewarding, and yes, one platform can make that journey a lot smoother. I’m optimistic about companies that focus on turning information into insight, because that’s where the real returns live.

Die 100-Milliarden-Dollar-Datenfrage

Vielleicht kennst du das: viele AI-Vorträge klingen ähnlich, aber das Gespräch zwischen Ali Ghodsi, CEO von Databricks, und Andrew Nusca bei Fortune ist anders. Ghodsi erklärt, warum eine einzige Plattform den wahren wirtschaftlichen Wert von KI freisetzen kann, und wie Databricks den Weg zu einer Bewertung von rund 100 Milliarden Dollar gegangen ist. Kernpunkt: Rohdaten sind nichts wert, wenn sie nicht in Erkenntnisse verwandelt werden.

Kurz gesagt, es geht um Verbindung, Qualität und Umsetzbarkeit. Unternehmen horten Informationen, aber handlungsfähige Insights entstehen erst, wenn Daten vereinheitlicht, aufbereitet und in operative Abläufe integriert werden. Als jemand, der schon in mehreren datengetriebenen Teams gearbeitet hat, kann ich sagen: das ist oft die Stelle, an der Projekte scheitern.

Was Ghodsi vorschlägt, klingt pragmatisch. Zentralisiere Daten und Metadaten, baue Feature Stores auf, sorge für Model Ops, und bring dort Echtzeit, wo es wirklich einen Unterschied macht, zum Beispiel bei Personalisierung oder Betrugserkennung. Nicht nur größere Modelle sind wichtig, sondern vor allem Skalierbarkeit und Betriebsfähigkeit.

Wenn du dir das ganze Interview anschauen möchtest, hier ist der Link: https://www.youtube.com/live/O6OpIMWgddE?si=s848a6nEmoYNvxDS

Fazit: Der Weg zu echtem KI-Wert ist weniger glamourös als manche Schlagzeilen, aber nachhaltiger. Eine einheitliche Plattform kann helfen, Information in greifbare Erkenntnisse zu verwandeln, und das ist ein Grund für Optimismus.