Databricks, das nicht im Proof of Concept stecken bleibt .
Wir bauen dein Lakehouse auf Databricks – von der Landing Zone über Unity Catalog bis zum produktiven ML- oder GenAI-Use-Case. Als zertifizierter Partner mit über 300 Data- & AI-Projekten im Rücken.
- 90
- Tage bis produktiv
- 300+
- Data- & AI-Projekte
- 100 %
- Infrastructure as Code
- 3
- Clouds: Azure, AWS, GCP
Eine Plattform für Data Engineering, BI und KI
Databricks ist dann die richtige Wahl, wenn Datenmengen wachsen, Streaming dazukommt und Machine Learning mehr sein soll als ein Notebook. Offene Formate statt Sackgasse.
Delta Lake als offenes Fundament
Deine Daten liegen in offenen Formaten in deinem Storage – mit ACID-Transaktionen, Time Travel und ohne proprietäre Sackgasse.
Unity Catalog für Governance
Zugriffsrechte, Row-Level-Security, Lineage und Audit an einer zentralen Stelle – über Workspaces und Clouds hinweg.
Skalierung ohne Umbau
Batch, Streaming und ML laufen auf derselben Engine. Wachsende Datenmengen bedeuten mehr Compute, keine neue Architektur.
KI direkt auf deinen Daten
Model Serving, Vector Search und Mosaic AI sitzen direkt am Lakehouse – GenAI-Assistenten arbeiten auf geprüften Unternehmensdaten.
Was wir für dich auf Databricks bauen
Von der ersten Architekturentscheidung bis zum Betrieb: ein Team für Plattform, Datenmodell, BI und KI – ohne Übergabeverluste zwischen drei Dienstleistern.
Plattform & Landing Zone
Ein produktives Databricks-Setup, das Sicherheit, Kosten und Betrieb von Anfang an mitdenkt.
- Workspace-Design, Netzwerk und Private Link
- Terraform-Module für Umgebungen und Rechte
- Unity Catalog mit Katalog-, Schema- und Rollenkonzept
- CI/CD mit Databricks Asset Bundles
Data Engineering
Medallion-Architektur mit belastbaren Pipelines statt handgeschriebener Einzelskripte.
- Ingestion aus SAP, Salesforce, MES, IoT und Dateien
- Delta Live Tables und Structured Streaming
- Datenqualitätsregeln und Monitoring
- Gold-Datenprodukte mit dokumentierten Kennzahlen
Machine Learning & GenAI
Modelle, die den Weg vom Notebook in den Betrieb tatsächlich schaffen.
- MLflow, Model Registry und Feature Store
- Model Serving inklusive Monitoring und Drift-Erkennung
- RAG-Assistenten mit Vector Search auf eigenen Daten
- Prognose, Predictive Maintenance und Qualitätsanalyse
BI & Self-Service
Auswertungen, auf die sich Fachbereich und Management gleichermaßen verlassen.
- Databricks SQL Warehouses richtig dimensioniert
- Power BI auf zertifizierten Semantikmodellen
- Genie-Spaces für Fragen in natürlicher Sprache
- Alerting statt monatlicher Überraschungen
Migration & Modernisierung
Bestehende Landschaften ablösen, ohne den laufenden Betrieb zu gefährden.
- Migration von Hadoop, Synapse, Oracle oder Legacy-DWH
- Parallelbetrieb mit Abgleich der Kennzahlen
- Schrittweise Ablösung statt Big Bang
- Übernahme und Sanierung bestehender Workspaces
FinOps & Betrieb
Kostentransparenz ab Tag eins – Databricks wird schnell teuer, wenn niemand hinschaut.
- Serverless- und Cluster-Sizing mit Auto-Termination
- Kostenreporting je Workload und Fachbereich
- Runbooks, Alerting und Rufbereitschaft
- Enablement deines Teams bis zur Übergabe
Warum Unternehmen mit uns auf Databricks setzen
Wir sind zertifizierter Databricks-Partner und arbeiten seit Jahren produktiv auf der Plattform – in Industrie, Handel, Finanzwesen und Gesundheitswirtschaft.
- Zertifizierte Data Engineers, ML Engineers und Solution Architects im festen Team – keine wechselnden Freelancer.
- Wir verkaufen keine Lizenzen. Unsere Empfehlung richtet sich nach deinen Workloads, nicht nach Provisionen.
- Jedes Projekt startet mit einem Business Case: Wir rechnen den Nutzen vor dem ersten Euro Plattformkosten durch.
- Enablement ist Teil des Auftrags – wir bauen dein internes Know-how auf und machen uns planmäßig überflüssig.
Typische Databricks-Projekte aus unserer Praxis
Produktionsdaten aus dem MES ins Lakehouse
Maschinen- und Qualitätsdaten landen near-realtime im Lakehouse, Ausschussursachen werden pro Schicht sichtbar statt im Monatsbericht.
Ausschussanalyse in Minuten statt Wochen
Konzernreporting auf einer Quelle
ERP-, CRM- und Logistikdaten werden zu einem zertifizierten Gold-Modell zusammengeführt, Power BI greift ausschließlich darauf zu.
–70 % Aufwand im Monatsreporting
GenAI-Assistent auf Unternehmenswissen
Verträge, Handbücher und Tickets werden über Vector Search durchsuchbar, Antworten kommen mit Quellenangabe aus geprüften Daten.
Antworten mit Beleg statt Halluzination
In 90 Tagen von der Entscheidung zum produktiven Datenprodukt
Assessment & Zielbild
Wir sichten Quellen, Workloads und Skills, priorisieren Use-Cases und rechnen den Business Case.
Landing Zone & Unity Catalog
Workspaces, Netzwerk, Rechte und CI/CD as Code – produktionsreif, nicht als Spielwiese.
Erstes Datenprodukt live
Eine Domäne von Bronze bis Gold inklusive Reporting oder Modell – im echten Betrieb, mit echten Nutzern.
Skalieren & übergeben
Weitere Domänen, FinOps-Routine und Schulung deines Teams bis zur eigenständigen Weiterentwicklung.
Microsoft Fabric könnte besser passen?
Wenn Azure und Microsoft 365 gesetzt sind und BI im Vordergrund steht, ist Fabric oft der schnellere Weg. Wir sind in beiden Welten zu Hause.
Häufige Fragen
Brauchen wir ein eigenes Databricks-Team?+
Zum Start nicht. Wir liefern Architektur, Aufbau und Betrieb, bauen parallel euer Know-how auf und übergeben Verantwortung, sobald ihr bereit seid.
Wie behalten wir die Kosten im Griff?+
Wir setzen von Beginn an auf Serverless- bzw. Cluster-Policies, Auto-Termination, Budget-Alerts und ein Kostenreporting je Workload. Cloud-Kosten sind bei uns Teil der Architektur, kein nachgelagertes Thema.
Können wir bestehende Databricks-Umgebungen übernehmen lassen?+
Ja. Wir führen ein Plattform-Review durch, räumen Governance, Kosten und Pipelines auf und übernehmen anschließend den Betrieb oder die Weiterentwicklung.
Wie sieht es mit DSGVO und EU AI Act aus?+
Zugriffskonzept, Lineage, Löschprozesse und Dokumentation gehören bei uns zum Standardumfang. Bei KI-Use-Cases prüfen wir die Risikoklasse nach EU AI Act mit.
45 Minuten mit Architekt:innen – nicht mit dem Vertrieb.
Wir schauen uns deine Ausgangslage an, skizzieren eine Databricks-Zielarchitektur und sagen dir ehrlich, ob sich der Aufwand rechnet.
- Ergebnis: Architekturskizze und grobe Aufwandsschätzung
- Ehrliche Einschätzung, ob Databricks oder Fabric besser passt
- Kostenfrei und unverbindlich