Databricks Consulting

Das Risiko ist real, wenn Databricks als Technikprojekt gestartet wird. Wir beginnen deshalb immer mit klaren Use Cases und einer einfachen Value-Hypothese: „Wenn wir X umsetzen, erwarten wir Y-Effekt in Z-Zeit.“ Danach priorisieren wir – was keinen erkennbaren Beitrag zu Umsatz, Kosten oder Risiko leistet, kommt nicht nach oben auf die Liste. Die Plattform folgt den Geschäftszielen, nicht umgekehrt.

Ohne Leitplanken wachsen Cluster, Storage und Pipelines schnell unkontrolliert. Wir entwerfen Databricks-Architekturen mit klaren Guardrails: Workspace- und Berechtigungskonzepte, Kostenrichtlinien, Monitoring und einfache Regeln für Teams. So behalten Sie Kosten, Sicherheit und Betriebsaufwand im Griff – und können trotzdem schnell experimentieren.

Viele Setups enden in einem Spezialisten-Silo: Das Data-Team arbeitet in Databricks, der Rest weiter mit Excel und alten Reports. Wir kombinieren Plattform und Target Operating Model: Wer übernimmt welche Rolle, wie kommen Fachbereiche an Datenprodukte, Modelle und Insights, welche Self-Service-Fähigkeiten sind sinnvoll? Mit klaren Prozessen und Enablement sorgen wir dafür, dass Databricks im Alltag ankommt – nicht nur im Data Lab.

Gerade in regulierten Umgebungen können Security, Compliance und bestehende Systeme Databricks-Projekte ausbremsen. Wir binden diese Stakeholder von Anfang an ein und entwerfen eine Databricks-Architektur, die sich in Ihre bestehende Landschaft, Identitäts- und Sicherheitsmodelle einfügt. So reduzieren wir Reibung, verkürzen Freigabeprozesse und stellen sicher, dass die Lösung in Ihrer Realität betreibbar ist.