Daten & Cloud
Eine Databricks-Plattform, die mit Ihren Anforderungen wächst.
Wir konzipieren, bauen und betreiben Lakehouse-Plattformen auf Azure Databricks – mit Unity Catalog, klaren Rollen und reproduzierbaren Umgebungen.
Typische Ausgangslagen
- Mehrere Workspaces sind gewachsen, Rechte und Kataloge uneinheitlich.
- Pipelines laufen, aber Kosten und Laufzeiten sind schwer zu steuern.
- Der Wechsel auf Unity Catalog steht an, der Weg ist unklar.
- Fachbereiche warten auf die IT, statt selbst mit freigegebenen Daten zu arbeiten.
- Datenqualität fällt erst im Bericht auf – es fehlen Prüfregeln und Überwachung in den Pipelines.
- GenAI und Agenten sollen auf Databricks laufen, aber Serving, Vector Search und Governance fehlen.
- Pipelines sind in Notebooks entstanden und schwer zu testen, zu versionieren und zu deployen.
- Databricks soll neu eingeführt werden, und die Architektur soll von Beginn an tragen.
Was wir liefern
- Zielarchitektur: Workspaces, Kataloge, Medallion-Schichten, Netzwerk
- Governance: Unity Catalog, Rollen, Secret Scopes über Key Vault, Audit
- Datenpipelines und Datenprodukte mit Spark, Delta Lake und Workflows
- Kostentransparenz: Cluster-Policies, System Tables, Monitoring, Alerting
- Migration bestehender Workspaces und Tabellen nach Unity Catalog
- GenAI und Agenten auf der Plattform: Agent Bricks, Mosaic AI Agent Framework, Vector Search, Model Serving
- Datenqualität in den Pipelines: Prüfregeln, Expectations und Alarme
- Befähigung Ihres Teams: Standards, Vorlagen, Code-Reviews und Schulung
Technologien
- Azure Databricks
- Unity Catalog
- Delta Lake
- Spark
- Workflows
- Agent Bricks
- Mosaic AI
- MLflow
Ergebnis
Eine Plattform, die Ihre Teams eigenständig nutzen – sicher, nachvollziehbar und mit planbaren Kosten.
Databricks-Plattform-Check
In ein bis zwei Wochen prüfen wir Governance, Kosten, Betrieb und Daten Ihrer Plattform und liefern einen priorisierten Maßnahmenplan. Umfang und Preis stimmen wir nach dem Erstgespräch ab.