Databricks als Daten- und KI-Fundament Ihres Unternehmens
Wir beraten, implementieren und betreiben Ihre Data-Lakehouse-Plattform mit Delta Lake, Unity Catalog und MLflow. Data Engineering, MLOps und KI laufen auf einer Plattform zusammen, DSGVO-konform in der EU-Region.
Was ist Databricks und für wen lohnt es sich?
Databricks ist die Plattform, die das Data Lakehouse populär gemacht hat. Ein Lakehouse vereint die günstige Speicherung eines Data Lake mit der Struktur und Performance eines Data Warehouse, sodass Data Engineering, Analytics und KI auf einer einzigen, offenen Datenbasis laufen.
Das Fundament bilden Delta Lake als transaktionssicheres Speicherformat, Unity Catalog für Governance und Berechtigungen sowie MLflow für den gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus. Statt Daten ständig zwischen Lake, Warehouse und ML-Tools zu kopieren, bleibt alles an einem Ort.
Databricks lohnt sich vor allem dort, wo Data Engineering und KI zusammenkommen und große oder unstrukturierte Datenmengen im Spiel sind. Geht es rein um SQL-Reporting, ist Snowflake oft die einfachere Wahl. Wir beraten Sie ehrlich, welche Plattform zu Ihren Daten, Zielen und Ihrem Budget passt.
Databricks auf einen Blick
Die wichtigsten Eckdaten im Überblick.
Wo heute Datensilos sind, steht morgen ein Lakehouse
Überall, wo Daten verteilt liegen, Auswertungen mühsam sind und KI im Notebook hängen bleibt, schafft Databricks eine gemeinsame, verlässliche Basis.
Mehr als nur Databricks einrichten
Wir bauen ein Lakehouse, das produktiv trägt, und denken Governance, Kosten und KI von Anfang an mit.
Lakehouse von Bronze bis Gold
Wir bauen Ihr Data Lakehouse mit klarer Architektur: Rohdaten als Bronze, bereinigte Daten als Silber, ausgewertete Daten als Gold. Auf Delta Lake aufgesetzt, transaktionssicher und versioniert. So haben Reporting, Analytics und KI dieselbe verlässliche Datenbasis, statt mit verstreuten Kopien zu arbeiten.
Data Engineering & Pipelines
Robuste, automatisierte Pipelines von der Quelle bis zur Auswertung, mit Spark, Delta Live Tables und sauberer Fehlerbehandlung.
KI & ML auf einer Plattform
Feature Engineering, Training, MLflow und Deployment direkt neben Ihren Daten, ohne Brüche zwischen Data Lake und Modell.
Unity Catalog Governance
Zentrale Berechtigungen, Datenkataloge, Lineage und Audit über alle Workspaces, damit Compliance und Übersicht gewahrt bleiben.
Kostenoptimierung
Passende Cluster, automatisches Herunterfahren und effiziente Jobs senken Ihre Compute-Kosten spürbar, ohne Performance zu opfern.
Betrieb & Plattform-Management
Wir überwachen, warten und erweitern Ihre Plattform, statt sie nach dem Aufbau sich selbst zu überlassen.
Was wir auf Databricks umsetzen
Wählen Sie einen Bereich, wir zeigen konkrete Abläufe aus der Praxis.
Data Engineering & Pipelines
Aus verstreuten Rohdaten wird eine saubere, automatisierte Datenbasis.
Databricks vs. Snowflake vs. klassisches Data Warehouse
Welche Plattform passt? Das hängt von Ihren Daten, Ihrem KI-Anspruch und Ihrem Budget ab. Wir beraten unabhängig und ehrlich.
| Merkmal | Databricks | Snowflake | Data Warehouse |
|---|---|---|---|
| Architektur | Lakehouse, offen | Cloud Data Warehouse | klassisches Warehouse |
| ML & KI nativ | ja, inkl. MLflow | wächst, SQL-nah | nein, separate Tools |
| Data Engineering | stark, Spark & Delta | gut, SQL-zentriert | ETL-lastig |
| Unstrukturierte Daten | ja, voll unterstützt | eingeschränkt | kaum |
| Datenformat | offen, Delta Lake | proprietär | proprietär |
| Kostenmodell | Compute getrennt, flexibel | Credits, planbar | Lizenz plus Hardware |
| EU-Region & DSGVO | ja, EU-Region | ja, EU-Region | je nach Betrieb |
| Vendor Lock-in | gering, offene Formate | höher, proprietär | hoch |
Unser Standard für daten- und KI-getriebene Projekte ist Databricks, weil Data Engineering und KI auf einer Plattform zusammenlaufen. Snowflake setzen wir gezielt dort ein, wo klassisches SQL-Data-Warehousing im Vordergrund steht.
Ihr Databricks-Projekt in 4 Schritten
Transparent, ohne Überraschungen und mit ehrlicher Plattform-Empfehlung.
Kostenlose Erstanalyse
Wir schauen uns Ihre Datenlandschaft, Ziele und Engpässe an und klären, ob ein Lakehouse der richtige Weg ist. Sie wissen danach, wo der größte Hebel liegt.
Architektur & Konzept
Wir entwerfen die Lakehouse-Architektur, Governance mit Unity Catalog, Kostenrahmen und ehrliche Einordnung gegenüber Snowflake oder Ihrem Bestand.
Implementierung & Pipelines
Wir setzen die Plattform auf, bauen Pipelines mit Delta Lake, richten Governance ein und integrieren ML und KI dort, wo sie Wert schaffen.
Go-Live & Betrieb
Die Plattform geht produktiv. Wir überwachen, optimieren Kosten und Performance und erweitern um neue Use Cases, wenn Sie bereit sind.
Häufige Fragen zu Databricks
Passt gut zu Databricks
MLOps & LLMOps
Modelle und LLMs zuverlässig in Produktion bringen, versioniert, überwacht und reproduzierbar.
Snowflake Data Cloud
Die SQL-zentrierte Data Cloud, wenn klassisches Data Warehousing im Vordergrund steht.
Data Engineering
Robuste Datenpipelines von der Quelle bis zur Auswertung, sauber modelliert und automatisiert.