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Databricks Services
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Migration
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Databricks Migration, die ihr kontrollieren könnt

Die gefährlichste Annahme in Migrationsprojekten ist die, dass alles migriert werden muss. In der Praxis liefern oft wenige Workloads den Großteil des Business-Werts, während der Rest historisch gewachsener Ballast ist.
Eine Databricks Migration ist deshalb kein Lift-and-Shift, sondern ein kontrolliertes Architektur-Refactoring: Wir migrieren das, was Wert liefert, verbessern das, was technisch überholt ist, und lösen ab, was niemand mehr braucht.
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Discovery → Parallelbetrieb → Cutover → Decommission

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a woman standing before code
Sicherer Cutover

Migration mit voller Betriebskontinuität

Wer bestehende Queries und Pipelines 1:1 auf Databricks schiebt, verschiebt seine Alt-System-Probleme in die Cloud und bezahlt dafür monatlich statt einmalig. Wer Migration dagegen als Modernisierung versteht, nutzt den Umzug als Chance für eine bessere Plattform: eine konsequente Lakehouse-Architektur statt Datensilos, Governance von Tag eins und ein Betriebsmodell, das Skalierung wirklich trägt.

Wir migrieren produktionsnah und ohne Big Bang. Wir arbeiten mit Parallelbetrieb, definierten Cutover-Wellen, klaren Rollback-Szenarien und automatisierten Validierungstests. Dieser Ansatz folgt Databricks Best Practices und ist State of the Art, weil Betriebskontinuität, Governance und Nachvollziehbarkeit nicht "später" entstehen, sondern die Migration von Anfang an steuern.

a person working on laptop

Branche

Snowflake, Hadoop, On-Premise, Synapseding

Jedes Quellsystem bringt eigene Muster, Constraints und typische Fallstricke mit. Wir behandeln diese Unterschiede nicht als Randnotiz, sondern als Grundlage für eine realistische Planung, saubere Workstreams und verlässliche Cutover-Kriterien.

Von Snowflake zu Databricks

Analytics meistert Snowflake gut, doch wenn Data Engineering, ML und AI auf derselben Plattform zusammenlaufen sollen, oder wenn Kosten und Governance bei steigendem Volumen schwerer kontrollierbar sind, stößt es an Grenzen.

In der Praxis verlagern wir SQL-Workloads nach Databricks SQL und vergleichen die Performance mit dem Altsystem durch Benchmarks, anstatt uns auf ein Bauchgefühl zu verlassen. In Delta Lake werden Daten überführt, und Pipelines erhalten dort eine Überarbeitung, wo prozedurale Logik oder Task-Orchestrierung im Altsystem technische Schulden geschaffen hat. Sollte Parallelbetrieb eine Rolle spielen, planen wir die Koexistenz bewusst, anstatt sie einfach "geschehen" zu lassen. 

Details zum Plattformvergleich: Databricks vs. Snowflake

Von Hadoop zu Databricks

Über Jahre hinweg gewachsene Hadoop-Ökosysteme sind oft schwer zu betreiben. Wir migrieren Daten aus HDFS in Cloud Storage, ersetzen rohes Parquet-Durcheinander durch Delta als konsistentes Storage- und Governance-Format und übertragen Metadaten sowie Berechtigungen in Unity Catalog. In der Regel kann man bestehende Spark-Jobs übernehmen, aber wir nutzen die Migration gezielt, um Wartbarkeit, Performance und Kostenstruktur zu verbessern, anstatt das alte Betriebsmodell zu bewahren.

Von On-Premise Data Warehouses

Teradata, Oracle, Db2 oder SQL Server sind leistungsfähig, aber teuer und unflexibel, wenn es um Elastizität, Near-Real-Time oder AI-Integration geht. In solchen Migrationen geht es nicht nur um DDL-Konvertierung, sondern um die Umstellung des Datenmodells und der Verarbeitung auf eine Medallion-Logik und moderne Ingestion-Patterns. Stored Procedures und ETL-Logik werden dort refaktoriert, wo eine 1:1-Übernahme zu einem langfristig teuren Betriebsmodell führen würde. 

Mehr zur SAP-Integration: SAP-Databricks-Integration

Von Azure Synapse zu Databricks

Eine erfolgreiche Synapse-Migration erfolgt, wenn SQL, Pipelines und Spark-Pools nicht isoliert, sondern als End-to-End-Workloads zusammen mit Betrieb und Monitoring betrachtet werden. SQL-Pools mit einer Dedicated-Variante werden nach Delta Lake migriert, T-SQL wird in Databricks SQL umgewandelt und gegen Synapse getestet, und die Pipeline-Logik wird in Databricks Workflows oder Lakeflow-Patterns übertragen.

Details zum Plattformvergleich: Databricks vs. Fabric

milestones

Wellen statt Vollmigration

Wir nehmen die Migration nicht in einem Rutsch vor, sondern in Wellen, die wir nach Business-Wert, Komplexität und Abhängigkeiten priorisieren.

Jede Welle wird so gestaltet, dass sie im Falle einer Validierung durch Messung und im Notfall mit einem klaren Rollback-Pfad geschnitten werden kann. So bleibt der Betrieb stabil und die Migration ist steuerbar.

Discovery & Triage

Bevor wir die erste Tabelle anfassen, schaffen wir Klarheit.

Wir inventarisieren Workloads, Abhängigkeiten, Ownership und Nutzung und teilen sie in drei Kategorien ein: Workloads, die wir migrieren, Workloads, die wir migrieren und gleichzeitig verbessern, und Workloads, die wir bewusst ablösen.

Diese Triage ist die wichtigste Stellschraube für Kosten, weil sie verhindert, dass technische Schulden einfach in die neue Plattform umziehen.

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Foundation der Zielumgebung

Die Zielumgebung wird nicht als Migrations-Sandbox aufgebaut, sondern als produktionsreife Plattform, die nach der Migration direkt betrieben werden kann.

Wir setzen Governance und Security von Anfang an sauber auf, etablieren Unity Catalog als zentrale Governance-Schicht und implementieren CI/CD, damit jede Änderung versioniert, reviewbar und reproduzierbar bleibt.

Das entspricht dem gleichen Foundation-Ansatz wie in unserer Databricks Implementation, nur mit dem zusätzlichen Fokus auf Parallelbetrieb und Cutover-Mechanik.

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Wellenmigration mit Parallelbetrieb

Pro Welle migrieren wir Daten und Workloads, benchmarken sie gegen das Altsystem und optimieren dort, wo Databricks-spezifische Best Practices echten Mehrwert liefern.

Parallelbetrieb ist dabei kein "nice to have", sondern ein Steuerungsinstrument: Alt und Neu laufen parallel, bis die Validierung die Abnahme eindeutig ermöglicht. Jede Welle endet mit einem klaren Go/No-Go und einem praktischen Rollback-Plan.

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Cutover & Decommissioning

Ein Cutover ist kein Wochenend-Experiment; er ist ein kontrollierter, reversibler Prozess. Wir planen die Cutover-Fenster, Verantwortlichkeiten und die Kommunikation so, dass Business und Betrieb nicht überrascht werden.

Nach einem erfolgreichen Cutover erfolgt die schrittweise Stilllegung des Altsystems; dies umfasst den Abbau von Lizenzen und Infrastruktur sowie die Aktualisierung der Dokumentation.

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Operativ geplant statt "irgendwie umziehen"

Migration Playbook

Um sicherzustellen, dass Migration nicht zur Dauerbaustelle wird, folgen wir einem klaren Playbook: Discovery, Parallelbetrieb, Cutover und Decommissioning sind nicht nur Phasenüberschriften, sondern konkrete Betriebsschritte mit messbaren Ergebnissen. So wird die Migration steuerbar, auditierbar und mit geringem Risiko.

Bei der Umsetzung strukturieren wir normalerweise fünf Workstreams, die in der Praxis über Erfolg oder Chaos entscheiden.

Wir gestalten Identity und Permissions so, dass Gruppen, Rollen und Ownership ordentlich in Unity Catalog integriert werden und nicht als Einzelfall-Ausnahmen enden.
Unser Konzept von Data Movement ist, dass historische Daten, inkrementelle Updates und CDC konsistent zusammengeführt werden.

Wir übernehmen die Migration von Workflows einschließlich Scheduling, Parameterisierung, Secrets und Monitoring, um sicherzustellen, dass der Betrieb nicht neu erfunden werden muss.

Wir klären die BI und den Semantic Layer frühzeitig, da Reporting Parity oft das wichtigste Business-Kriterium ist. Außerdem richten wir eine robuste Validation ein, die nicht auf Stichproben basiert, sondern automatisiert und wiederholbar ist.

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Cutover-Kriterien

Klare Abnahme statt Bauchgefühl

Ein Cutover erfolgt erst, wenn die Kriterien klar erfüllt sind. Unser Ansatz zur Datenvalidierung umfasst nicht nur das Überprüfen von Volumen und Row Counts, sondern auch die Überprüfung durch fachliche Kontrollsummen und kritische Metriken, die wir gemeinsam mit den Business-Ownern festgelegt haben.

Wir sorgen dafür, dass Reports und Dashboards die vereinbarten Kennzahlen konsistent liefern und dass die Performance mindestens das Niveau des Altsystems erreicht; idealerweise ist sie messbar besser.

Wir legen auch einen Rollback-Plan fest, der praktisch umsetzbar ist und nicht nur auf dem Papier existiert. Die Umschaltung und Dekommisionierung der Altumgebung erfolgen erst, wenn die Validierung und die Rollback-Fähigkeit sichergestellt sind.

Creative, business people and team discussion with documents in meeting for brand or target audience.
Rollen & Zusammenarbeit

Co-Pilot oder
Done-for-you

Migration umfasst nicht nur die Technik; es erfordert auch die Koordination zwischen Plattform, Security, Betrieb und den Teams, die Daten konsumieren. Aus diesem Grund legen wir Verantwortlichkeiten als leichtgewichtiges RACI fest, um sicherzustellen, dass Entscheidungen und Freigaben nicht während des Projekts "wandern".

Wir klären frühzeitig, wer Netzwerk- und IAM-Freigaben erteilt, wer für Governance-Entscheidungen in Unity Catalog zuständig ist und wie Domain-Teams neue Datenprodukte onboarden können, ohne Sicherheits- und Kostenstandards zu verletzen.

Wir arbeiten im Co-Pilot-Modus oder Done-for-you, je nach Bedarf. Im Co-Pilot-Modus arbeiten wir gemeinsam mit eurem Team am Bau, damit Know-how und Ownership intern wachsen. Im Done-for-you-Modus bieten wir eine end-to-end-Migration und Übergabe, binden euer Team jedoch so ein, dass nach dem Cutover Betrieb und Weiterentwicklung nicht am Projektwissen hängen bleiben.

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Das liefern wir

Produktionsreife Zielumgebung statt bloßer Daten

Statt eines "Umzugs" erhaltet ihr eine kontrollierte, produktionsnahe Migration mit definierten Ergebnissen.

Einen priorisierten Migrationsplan im Wellenmodell mit Abhängigkeiten und Risiken, eine produktionsreife Zielumgebung mit Governance- und Security-Baseline sowie Workloads, die gegen das Altsystem benchmarked und für den Lakehouse-Betrieb optimiert sind, erhaltet ihr.

Darüber hinaus erhaltet ihr einen dokumentierten Validierungsnachweis, der die Datenqualität, die Performance und die zentralen Kennzahlen umfasst, sowie einen Decommissioning-Plan, der es ermöglicht, den Abbau des Altsystems zu planen.

Wenn gewünscht, ist Enablement Teil des Vorgehens, damit euer Team das neue System nicht nur nutzt, sondern es auch sicher betreibt und weiterentwickelt.

Jetzt kostenloses Erstgespräch anfragen

Wenn ihr migrieren wollt, ist die wichtigste Frage nicht "geht Databricks grundsätzlich", sondern "funktionieren eure kritischen Workloads in eurer Realität". Genau dafür starten wir entweder mit einem PoC mit echten Daten und echten Abnahmen oder mit einem [Architecture Review], in dem Zielarchitektur, Migrationswellen und Cutover-Kriterien festgelegt werden.

Architecture Review anfragen PoC anfragen
Foto: Alex