Databricks Architecture Review
Bevor du in die Implementierung gehst, oder wenn du merkst, dass deine bestehende Umgebung nicht skaliert; liefert unser Architecture Review die Entscheidungsgrundlage, die du brauchst. Wir prüfen Workspace-Topologie, Unity Catalog Design, Kostenarchitektur, Security-Posture und Datenarchitektur gegen deine tatsächlichen Anforderungen. Das Ergebnis ist kein generisches Assessment, sondern ein Architecture Blueprint mit konkretem Action Plan und TCO-Projektion.
- Pre-Implementation: Architekturentscheidungen validieren, bevor die erste Ressource provisioniert wird
- Post-Implementation: Bestehende Plattformen auf Optimierungspotenzial prüfen und technische Schulden identifizieren
- Ergebnis: Architecture Blueprint, Gap Analysis, Risk Assessment, priorisierter Action Plan
Databricks Proof of Concept
Du willst wissen, ob Databricks für euren konkreten Use-Case funktioniert. Unser PoC liefert in vier Wochen eine faktenbasierte Go/No-Go-Entscheidung: mit echten Daten, unter produktionsnahen Bedingungen, mit messbaren Erfolgskriterien, die vor dem Start definiert werden. Kein Demo-Setup mit Toy-Daten, sondern eine produktionsnahe Validierung, die direkt in die Implementierung übergehen kann.
- Plattform-Evaluation: Datenbasierter Vergleich Databricks vs. Snowflake vs. Fabric mit euren Workloads
- AI/ML Feasibility: Mosaic AI, RAG-Pipelines oder ML-Modelle mit euren Daten evaluieren
- Migration Readiness: Kritische Workloads auf Databricks testen, bevor das große Budget fließt
Databricks Implementation
Governance-First Engineering für produktionsreife Plattformen. Wir implementieren Databricks nicht als Tool-Setup, sondern als Enterprise-Plattform: Unity Catalog von Tag 1, FinOps-Guardrails als Teil der Architektur, nicht als nachträgliches Add-on. Ob Greenfield oder Migration bestehender Systeme; der Ansatz folgt einer klaren Phasenlogik, die Foundation vor Features priorisiert.
- Governance-First: Unity Catalog, Netzwerk-Isolation und Security-as-Code von Tag 1
- Vier-Phasen-Ansatz: Foundation, Data Integration, Analytics & AI, Operations & Enablement
- Greenfield & Migration: Zwei Wege, ein Ergebnis: produktionsreife Lakehouse-Architektur
Databricks Migration
Die gefährlichste Annahme in Migrationsprojekten ist die, dass alles migriert werden muss. Wir migrieren bestehende Systeme sicher ins Lakehouse; von Snowflake, Hadoop, On-Premise Data Warehouses oder Azure Synapse. Keine Lift-and-Shift-Projekte, sondern architekturgetriebene Migrationen mit Wellenmigration, Parallelbetrieb und automatisierter Validierung.
- Von Snowflake: SQL-Workloads, Storage und Pipelines in die Lakehouse-Architektur überführen
- Von Hadoop: Hive-zu-Delta-Migration, Spark-Workload-Übernahme, HDFS-Ablösung
- Von On-Premise: Teradata, Oracle, SQL Server ins Lakehouse migrieren. Inklusive SAP-Integration
Data Engineering auf Databricks
Produktionsreife Datenpipelines auf der Lakehouse-Architektur: Lakeflow Declarative Pipelines für deklaratives ETL, Medallion-Architektur mit Data Quality Expectations auf jeder Schicht, Streaming mit Structured Streaming und Auto Loader. Wir bauen die Pipelines, die eure Quellsysteme zuverlässig ins Lakehouse bringen; inklusive SAP-Integration, CDC und Schema Evolution.
- Batch & Streaming: Lakeflow, Auto Loader, Structured Streaming, Change Data Capture
- Datenqualität: Expectations Framework, automatisierte Quarantäne, Lineage über alle Schichten
- Data Products: Semantic Layer, Delta Sharing, definierte SLAs und Schnittstellen
AI Engineering auf Databricks
Von der Idee zum produktiven AI-System, auf derselben Plattform, auf der eure Daten leben. Wir bauen ML-Modelle, GenAI-Anwendungen und Agentic-AI-Workflows auf Databricks: mit MLflow für den ML-Lifecycle, Mosaic AI für GenAI-Orchestrierung, Vector Search für RAG, Agent Bricks für autonome Workflows und Model Serving für produktionsreife Inference.
- ML Engineering: MLflow, Feature Store, Models in Unity Catalog, Model Serving
- Generative AI: Mosaic AI, Vector Search, AI Gateway, Foundation Model APIs, Guardrails
- Agentic AI: Agent Bricks, Tool-Calling, AI Gateway, Unity Catalog Governance
MLOps, LLMOps & Agentic AI auf Databricks
ML-Modelle und AI-Systeme in Produktion halten. Wir betreiben den gesamten Lifecycle auf Databricks: von klassischem ML mit Feature Store, MLflow und Model Serving bis zu GenAI- und Agentic-AI-Workloads mit Mosaic AI, RAG-Pipelines, Vector Search, Agent Frameworks und Guardrails. Der Unterschied zwischen einem Notebook-Prototypen und einem produktiven AI-System liegt nicht im Modell, sondern in der Infrastruktur dahinter: Governance, Serving, Monitoring und automatisiertes Retraining.
- MLflow End-to-End: Experiment Tracking, Model Registry, Deployment Pipelines, A/B Testing
- GenAI & Agentic AI: Mosaic AI, RAG-Pipelines, Vector Search, Agent Frameworks, Guardrails, Foundation Model APIs
- Production Monitoring: Drift Detection, Performance Monitoring, automatisiertes Retraining, Kosten pro Inference
Databricks Managed Services
Day-2-Betrieb ohne Black Box. Wir übernehmen den laufenden Betrieb eurer Databricks-Plattform oder befähigen euer Team, ihn eigenständig zu stemmen. Monitoring, Incident Response, Pipeline-Wartung, Security-Patching und Unity Catalog Governance im laufenden Betrieb; als Fully Managed, Co-Managed oder Operations Enablement.
- Platform Monitoring: Infrastructure- und Workload-Monitoring, Incident Response mit definierten SLAs
- Pipeline Operations: Wartung, Datenqualitäts-Monitoring, Change Management
- Security & Governance: Unity Catalog Lifecycle, Access Reviews, Compliance-Monitoring, Audit-Readiness
Databricks FinOps & Kostenoptimierung
Die meisten Databricks-Umgebungen sind 30-50% teurer als nötig. Wir behandeln Cloud-Kosten als Engineering-Problem: Cluster-Policies, Tagging-Strategien, Spot-Instanzen und Serverless-Migration; Guardrails, die Verschwendung verhindern, ohne die Engineering-Teams auszubremsen. Auf Basis der Databricks System Tables als Single Source of Truth.
- Compute-Optimierung: Serverless vs. Classic, Spot-Strategien, Auto-Scaling, Photon-Aktivierung
- Tagging & Chargeback: Vollständige Kostenzuordnung auf Team- und Projektebene
- Kontinuierliche Optimierung: Monatliche Kosten-Reviews, FinOps-Dashboards, Budget-Alerts
Databricks Training & Enablement
Die beste Plattformarchitektur nützt nichts, wenn das Team sie nicht bedienen kann. Unsere Trainings sind keine generischen Schulungen, sondern basieren auf eurer Plattform, euren Daten und euren Use-Cases. Hands-on Workshops, Co-Pilot-Modus im laufenden Projekt, Architecture Decision Workshops und Zertifizierungsvorbereitung; rollenspezifisch für SQL-Analysten, Data Engineers, Data Scientists und Platform Engineers.
- Hands-on Workshops: Databricks SQL, Lakeflow, MLflow, GenAI, Platform Engineering, FinOps
- Co-Pilot-Modus: Pair Programming und Code Reviews im laufenden Projekt
- Zertifizierung: Vorbereitung auf Databricks-Zertifizierungen mit praktischen Übungen
Databricks Consulting & Strategy
Vor der Architektur kommt die Strategie. Wir beraten bei Plattformentscheidungen (Databricks vs. Snowflake vs. Fabric vs. Hybrid), Use-Case-Priorisierung, Governance-Frameworks und Team-Aufbau. Unsere Assessments liefern die Entscheidungsgrundlage für die Plattforminvestition, unabhängig von Vendor-Interessen.
- Platform Evaluation: Databricks vs. Snowflake, Databricks vs. Fabric, Hybrid-Architekturen
- Governance Frameworks: Data Governance Operating Model, AI Governance, Compliance (DORA, NIS2, EU AI Act)
- Workshops & Enablement: Architecture Decision Workshops, Team-Upskilling, CoE-Aufbau
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