Databricks entschieden. In 4 bis 6 Wochen produktiv.

Der Databricks Platform Accelerator bringt eure Plattformentscheidung kontrolliert in den produktiven Betrieb. Wir setzen die technische Foundation auf, etablieren Governance und automatisierte Delivery und bringen eine erste Datenstrecke live. Auf Basis eines erprobten Blueprints, direkt in eurem Cloud-Account. Das Ergebnis: eine Plattform, auf der weitere Data-, BI- und AI-Use-Cases nach einem gemeinsamen Muster umgesetzt werden können.

Unverbindlich sprechen

Von der Plattformentscheidung zum produktiven Nutzen

Kein Vorprojekt, kein Demo-Setup.
Der Accelerator endet produktiv.

Die Technologieentscheidung ist häufig bereits getroffen. Danach müssen Cloud, Netzwerk, Identity, Governance, Entwicklungsumgebungen und Deployment-Prozesse zusammenspielen. In vielen Unternehmen werden diese Themen nacheinander durch unterschiedliche Teams gelöst: Security wartet auf die Architektur, Data Engineering wartet auf Zugriffe, Governance wird parallel diskutiert. Der erste Use Case hängt zwischen Plattformaufbau und Fachanforderung fest. Das Ergebnis sind lange Vorlaufzeiten, provisorische Entscheidungen und ein Setup, das bereits beim zweiten oder dritten Workload umgebaut werden muss. Der Platform Accelerator löst diese Abhängigkeiten in einem gemeinsamen, zeitlich begrenzten Aufbauprogramm.

Schneller Ergebnisse

Die erste produktive Datenstrecke entsteht parallel zur Foundation. Databricks wird innerhalb weniger Wochen für einen realen Geschäftsprozess, ein Reporting oder einen Analytics-Use-Case nutzbar.

Standards für Folgeprojekte

Neue Datenquellen und Workloads greifen auf etablierte Patterns für Ingestion, Governance, Deployment und Betrieb zurück. Der technische Grundaufbau beginnt nicht bei jedem Use Case von vorne.

Planbare Security und Governance

Identity, Rollen, Berechtigungen, Lineage und Auditierbarkeit werden gemeinsam mit der Plattform umgesetzt. Fachbereiche und Data Teams arbeiten innerhalb klarer Leitplanken.

Blueprint

Standardisierter Blueprint,
gezielt auf euch angepasst.

Der Accelerator beginnt mit einem vorbereiteten Plattform-Blueprint statt mit einer leeren Architekturfolie. In Woche 1 werden die wiederkehrenden Entscheidungen auf eure Cloud, eure Security-Anforderungen und euren ersten Workload angepasst.

Standardisiert

Cloud- und Workspace-Struktur
Unity-Catalog- und Rollenmodell
Terraform- und Deployment-Patterns
Entwicklungs-, Test- und Produktionsprozess
Monitoring- und Betriebsgrundlagen
Dokumentation und Übergabe

Auf euch zugeschnitten

Netzwerk und Identity
Security- und Compliance-Vorgaben
Interne Verantwortlichkeiten
Priorisiertes Quellsystem
Erster produktiver Use Case
Betriebs- und Kostenmodell

Transformation

Von der Abhängigkeitskette zur
produktiven Foundation.

In 4 bis 6 Wochen wird aus nacheinander gelösten Einzelthemen eine produktionsreife Plattform, auf der Data Engineering, BI, Analytics und AI direkt aufsetzen können.

Vorher

Der Status quo

Cloud, Netzwerk, Identity, Governance und Deployment werden nacheinander durch unterschiedliche Teams gelöst.

Security wartet auf die Architektur
Data Engineering wartet auf Zugriffe
Governance wird parallel diskutiert
Erster Use Case hängt fest
Provisorische Entscheidungen

Nach 4 bis 6 Wochen

Die Foundation

Produktionsreife Databricks Foundation und erste produktive Datenstrecke, direkt in eurem Cloud-Account.

Data-Layer & Integration

Bronze-, Silver- und Gold-Struktur nach dem Medallion-Prinzip
Einheitliches Ingestion-Muster mit Auto Loader und Change Data Capture

Orchestrierung & Verarbeitung

Deklarative Pipelines und Databricks Workflows als zentrale Orchestrierung
Batch und Streaming über dieselbe Pipeline-Logik

Deployment & Betrieb

One-Click-Deploy als Infrastructure as Code
Dev, Test und Produktion aus derselben Definition über CI/CD

Der geschäftliche Wert

Kürzere Time-to-Value

Der Zeitraum zwischen Plattformentscheidung und erstem produktiven Nutzen wird auf 4 bis 6 Wochen begrenzt.

Höhere Investitionssicherheit

Der erste Workload validiert Architektur, Governance und Delivery unter realen Bedingungen, bevor weitere Use Cases starten.

Geringere Total Cost of Ownership

Gemeinsame Standards, automatisierte Deployments und wiederverwendbare Plattformfähigkeiten reduzieren Sonderlösungen und spätere Umbauten.

Schnellere Skalierung der Roadmap

Weitere BI-, Data-Engineering-, ML- und GenAI-Workloads können auf einer vorhandenen Foundation aufbauen.

Klare interne Ownership

Betriebsmodell, Verantwortlichkeiten und Übergabe werden im Produktumfang berücksichtigt. Infrastruktur, Code und Plattformwissen bleiben bei eurem Team.