Databricks Beratung für Lakehouse, Data Engineering und KI
Databricks Beratung: Lakehouse-Design, Delta Lake, Governance mit Unity Catalog, Lakeflow-Pipelines, Mosaic AI und Kostenkontrolle für Unternehmensdaten.
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Ein Databricks Lakehouse, auf das sich Engineers und Analysten gleichermaßen verlassen können
Databricks gibt einem Datenteam enorme Möglichkeiten: offene Tabellenformate, Spark in jeder Größenordnung, Streaming und Batch an einem Ort und Machine Learning direkt bei den Daten. Genau diese Freiheit ist aber auch das typische Problem. Ohne durchdachtes Design füllen sich Workspaces mit Notebooks, für die niemand zuständig ist, Cluster laufen länger als nötig, und drei Teams bauen drei Versionen derselben Tabelle.
Unsere Databricks Beratung bringt Struktur in die Plattform: eine Lakehouse-Architektur mit klaren Schichten, Unity Catalog als Governance für jede Tabelle und jedes Modell, Pipelines, die deklariert und getestet statt von Hand gestartet werden, und Compute-Richtlinien, die die Kosten im Verhältnis zum Nutzen halten. Wir arbeiten in Ihrem Cloud-Konto und Ihren Workspaces und übergeben Code, den Ihre Engineers selbst weiterführen können.
Einen großen Teil dieser Arbeit leisten wir für Teams aus Pharma und Life Sciences. Unser Gründer Harsh Khubchandani kommt aus der Beratung für Pharma Commercial Operations bei ZS, daher sind ihm die Daten am anderen Ende der Pipeline (Verordnungen, Feeds von Specialty Pharmacies, Claims, HCP-Stammdaten) vertraut.
02
Was unsere Databricks Beratung umfasst
Lakehouse-Architektur
Ein geschichtetes Bronze-, Silver- und Gold-Design auf Delta Lake, mit Workspaces, Katalogen und Umgebungen so angelegt, dass Entwicklung, Test und Produktion getrennt bleiben.
- Medallion-Schichten mit klarer Verantwortung
- Delta-Lake-Tabellen mit Schema-Durchsetzung
- Design von Workspaces und Umgebungen
Governance mit Unity Catalog
Ein zentraler Ort für Zugriffe, Lineage und Auditing über Tabellen, Dateien, Modelle und Funktionen hinweg, einschließlich Migration von älteren Hive-Metastore-Setups.
- Struktur von Katalogen und Schemas
- Berechtigungen, Zeilenfilter und Spaltenmasken
- Lineage und Audit für regulierte Daten
Pipelines mit Lakeflow
Ingestion über Lakeflow Connect oder Ihre bestehenden Tools, Transformationen in Lakeflow Spark Declarative Pipelines (das Produkt, das früher Delta Live Tables hieß) und Orchestrierung in Lakeflow Jobs.
- Deklarierte Tabellen mit Datenqualitätsregeln
- Inkrementelle Loads und Streaming-Loads
- Monitoring und Alerting bei Fehlern
Machine Learning und GenAI
Modelle und Agenten auf Basis von Mosaic AI: MLflow für das Tracking, Model Serving für das Deployment, Vector Search für das Retrieval und Agent Bricks, wo ein verwalteter Agenten-Build passt.
- Feature-Tabellen mit Governance in Unity Catalog
- Evaluierung, bevor etwas bei Nutzern ankommt
- Monitoring von Modell-Inputs und -Outputs
Kostenkontrolle
Compute-Richtlinien, Job-Cluster statt dauerhaft laufender Cluster, Serverless, wo es günstiger ist, und Kostenberichte nach Workspace und Team.
- Cluster- und Compute-Richtlinien
- Passend dimensionierte Jobs und SQL Warehouses
- System Tables für Nutzungsberichte
Migration zu Databricks
Hadoop, On-Premise-Spark, ältere ETL-Tools oder bestehende Data Warehouses werden ins Lakehouse überführt, und die Ergebnisse werden abgeglichen, bevor alte Jobs abgeschaltet werden.
- Inventur von Jobs und Code
- Konvertierung und Parallelbetrieb
- Abgleich mit den aktuellen Ergebnissen
03
Databricks oder Snowflake?
Beide Plattformen sind leistungsfähig, und viele Unternehmen setzen beide ein. Die Entscheidung hängt meist davon ab, wer die Arbeit macht und um welche Arbeit es geht.
| Databricks | Snowflake | |
|---|---|---|
| Hauptnutzer | Data Engineers und Data Scientists, die mit Python, SQL und Spark arbeiten | Analysten und Engineers, die überwiegend mit SQL arbeiten |
| Speicher | Offene Formate (Delta Lake) in Ihrem eigenen Cloud-Speicher | Verwalteter Speicher, mit Unterstützung für offene Tabellenformate |
| Stärke | Anspruchsvolles Data Engineering, Streaming und Machine Learning | Verwaltetes Data Warehousing mit wenig Tuning sowie Data Sharing |
| Governance | Unity Catalog | Rollen, Richtlinien und Governance-Funktionen von Horizon |
| Die richtige Wahl, wenn | ML und Engineering im Mittelpunkt stehen und Sie offene Formate wollen | BI und SQL-Analysen im Mittelpunkt stehen und Sie wenig Betriebsaufwand wollen |
Wir bauen auf beiden Plattformen und empfehlen, was passt. Die andere Seite finden Sie unter Snowflake Beratung.
04
Wo Databricks für Teams aus Pharma und Life Sciences passt
05
Fallbeispiel: Reporting zum Patientenzugang
Ein Anbieter von Spezialtherapien erstellte sein Reporting zum Patientenzugang in jedem Zyklus von Hand neu, mit Kennungen, die über die Quellen hinweg nicht übereinstimmten. Wir haben saubere Kennungen und eine MDM-Struktur aufgebaut, Fall-Pipelines automatisiert sowie Reporting und Dashboards standardisiert. Das reduzierte die manuelle Arbeit um 60 bis 80 Prozent und hielt das Reporting stabil. Auf Databricks entspricht dasselbe Muster deklarierten Pipelines, die einen Stammdatensatz mit Governance und Gold-Reporting-Tabellen speisen. Zur Stammdatenseite siehe Patientenstammdaten-Management.
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So läuft ein Projekt ab
Analysieren
Wir prüfen Workspaces, Pipelines, Governance, Compute-Kosten und die Ergebnisse, auf die sich das Geschäft verlässt.
Konzipieren
Lakehouse-Schichten, Struktur von Unity Catalog, Pipeline-Standards und Compute-Richtlinien werden schriftlich vereinbart.
Umsetzen
Pipelines und Tabellen entstehen Quelle für Quelle, von Anfang an mit Qualitätsregeln und Tests.
Abgleichen und umstellen
Neue Ergebnisse laufen parallel zu den alten und werden erst umgestellt, wenn sie übereinstimmen.
Übergeben und erweitern
Ihr Team erhält Dokumentation und Walkthroughs, und Anwendungsfälle für ML oder GenAI werden auf dem Fundament mit Governance ergänzt.
07
So gehen wir mit Ihren Daten um
08
Fragen zur Databricks Beratung
Was umfasst eine Databricks Beratung?
Brauchen Sie einen Databricks Partner für die Implementierung?
Was ist ein Databricks Lakehouse?
Was ist aus Delta Live Tables geworden?
Wie senken Sie die Kosten für Databricks?
Eignet sich Databricks für Daten aus den Life Sciences?
09
Verwandte Leistungen
Siehe Datenarchitektur und Datenaufnahme für die Schichten rund um das Lakehouse, KI-Beratung für Anwendungsfälle über die Plattform hinaus sowie Microsoft Fabric und Azure Beratung, wenn Sie Azure Databricks parallel zu Fabric betreiben.
Sagen Sie uns, was Ihr Lakehouse leisten muss
Beschreiben Sie Ihre Workspaces, Quellen und die Ergebnisse, auf die es ankommt. Wir melden uns mit unserem Vorgehen und damit, was zuerst behoben werden sollte.
Eine Antwort von einem Berater, in der Regel innerhalb eines Arbeitstages.
Teil unseres Themenbereichs Datenmanagement und Data Engineering. Einstieg: Datenmanagement-Services.
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