Kann die Plattform unsere Daten in der geforderten Latenz verarbeiten? Skaliert das Kostenmodell bei wachsendem Volumen? Liefert AI mit unseren Daten bessere Ergebnisse als die bestehende Lösung?
Solche Fragen beantwortet man nicht mit Slides, sondern mit einem Databricks Proof of Concept; mit echten Daten, unter produktionsnahen Bedingungen und mit Erfolgskriterien, die vor dem Start definiert werden.
ruhrdot ist Databricks Partner seit 2019. Wir setzen PoCs so auf, dass sie keine Demo werden, sondern eine kontrollierte Validierung mit klarer Handlungsempfehlung und Next Best Actions.
Dabei fließen Best Practices aus unseren bisherigen Kundenprojekten und aktuelle State-of-the-Art-Ansätze direkt in Architektur und Umsetzung ein. Das Ergebnis ist eine belastbare Entscheidungsgrundlage, die direkt in eine produktionsreife Implementation übergehen kann.
Dauer: 4–6 Wochen
Ziel: Eine Hypothese mit Zahlen validieren; Performance, Kosten, Qualität, Akzeptanz
Ergebnis: Entscheidungsvorlage inkl. Handlungsempfehlung & Next Best Actions + Roadmap + wiederverwendbare Artefakte (Repo)
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Databricks vs. Alternativen mit echten Benchmarks statt Feature-Listen
Ergebnis: belastbarer Vergleich auf Basis eurer Workloads
Kritische Workloads portieren, Aufwand und Kosten realistisch bewerten
Ergebnis: Migration-Aufwand und Performance-Baseline validiert
RAG, ML-Modelle oder Agentic AI mit euren Daten testen
Ergebnis: Qualität, Inference-Kosten und Machbarkeit bewertet
SAP-Extraktion und -Anbindung unter produktionsnahen Bedingungen
Ergebnis: Latenz, Datenqualität und Integrationspfad getestet
Data-Warehouse-Migration validieren; Performance und Kosten vs. Legacy
Ergebnis: Migrationsaufwand und TCO-Vergleich dokumentiert
Compute-Strategie und Kostenstruktur validieren und hochrechnen
Ergebnis: belastbare Kostenprojektion für Produktionsbetrieb
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Die Kriterien werden vor Start vereinbart. Typische Beispiele:
Erfolg sichern
Wir wählen gemeinsam einen Use-Case mit echter Relevanz, klären Stakeholder, Abnahme und Datenzugang (inkl. Datenschutz/Compliance) und definieren die organisatorische Baseline.
Wir formulieren eine messbare Hypothese, definieren die Erfolgskriterien vor dem Start und skizzieren eine produktionsnahe Zielarchitektur; genug Struktur für belastbare Ergebnisse, ohne Voll-Implementation.
Datenintegration und Use-Case-Implementierung entlang der Hypothese: z. B. SQL-Benchmarking, Pipeline-Migration, SAP-Extraktion, Echtzeit-Streaming, ein Data-Quality-Framework, AI/ML-Use-Cases (RAG, Churn Prediction, Anomaly Detection) oder ein Agentic AI Workflow. Governance realistisch mitgedacht, Security schlank berücksichtigt.
Validierung gegen die vereinbarten Erfolgskriterien; Performance, Kosten, Datenqualität, Korrektheit und Nutzerfeedback. Wir testen sinnvolle Varianten und leiten eine belastbare Kostenprojektion ab.
Entscheidungsvorlage mit Handlungsempfehlung und Next Best Actions. Bei positivem Ergebnis: konkrete Roadmap zur Produktion. Bei negativem Ergebnis: saubere Dokumentation, warum; und welche Alternativen sinnvoll wären. Artefakte bleiben wiederverwendbar.
Wenn ihr wissen wollt, ob Databricks für euren konkreten Use-Case funktioniert, ist ein PoC der schnellste Weg zu Klarheit.
Das Engagement wird individuell geschätzt; abhängig von Scope und Komplexität des Use-Cases.
Einen repräsentativen Datensatz für den gewählten Use-Case; idealerweise echte Produktionsdaten, alternativ ein realistischer Extrakt. Wir klären Datenschutz und Freigaben in Phase 0.
Sobald Datenzugang und Stakeholder geklärt sind, starten wir innerhalb von 1–2 Wochen.
Bei positivem Ergebnis ist der nächste Schritt typischerweise der /services/databricks/kickstart/: In vier Wochen baut ihr die produktionsreife Foundation mit IaC, CI/CD und Unity Catalog Governance, auf der eure Use-Cases dann laufen.
Falls die Foundation bereits steht, übersetzen wir die Roadmap direkt in eine services/databricks/implementation/.
Die Artefakte aus dem PoC sind in beiden Fällen der Startpunkt, kein Neuanfang.
Darüber hinaus begleiten wir euch gerne auch langfristig: von /services/databricks/managed-services/ über /services/databricks/finops/ bis hin zu /services/databricks/training/ für eure Teams.
Ein fachlicher und ein technischer Ansprechpartner. Aufwand auf eurer Seite: ca. 2–4 Stunden pro Woche für Abstimmungen und Feedback. Falls euch intern Kapazität oder Know-how fehlt, unterstützen wir auch beim Enablement und bei der Stakeholder-Kommunikation.