Wir bauen Data & AI, die produktiv wird, und produktiv bleibt.

Nicht zwingend, aber meistens ist eine saubere Plattform die schnellste Abkürzung zu produktiven Use Cases. Wenn Plattform, Governance und Betrieb nicht stehen, wird jede ML- oder Analytics-Initiative langsamer und teurer als sie sein müsste. Wir schauen im Erstgespräch, ob bei euch zuerst Foundation, Use Case oder Strategie der richtige Hebel ist.

Dann starten wir typischerweise mit einem fokussierten Health Check eurer bestehenden Umgebung: Governance, Cost, CI/CD, Workload-Reife. Daraus leiten wir konkrete Hebel ab, ob ein Operations-Modell, gezielte Use-Case-Implementierung oder ein MLOps-Setup als Nächstes am meisten Wirkung entfaltet.

Ja. Jeder unserer sechs Bausteine ist als eigenständiges Format aufgesetzt: vom Plattform-Accelerator über einzelne Engineering-Wellen bis zu fokussierten ML- oder Operations-Engagements. Wir denken die anderen Bausteine aber von Anfang an mit, damit der gewählte Einstieg nicht zur Insellösung wird.

Das hängt vom Einstieg ab. Eine produktionsreife Databricks Foundation steht in 4–6 Wochen. Erste produktive Datenpipelines oder ein BI-Datenprodukt liefern wir typischerweise in 6–10 Wochen. ML- und GenAI-Use-Cases vom Discovery bis zum produktiven Betrieb dauern meist 8–14 Wochen, je nach Datenlage und Integrationstiefe. Wir arbeiten in wöchentlichen Inkrementen. Ihr seht laufend Artefakte, nicht nur Statusreports.

Klar abgegrenzte Formate wie der Plattform-Accelerator oder ein Assessment laufen als Festpreisprojekt mit definiertem Scope und Ergebnis. Längere Implementierungen, Migrationen oder Operations-Modelle setzen wir mit einem festen monatlichen Budget und transparenter Abrechnung auf. Im Erstgespräch klären wir Scope und Rahmen. Eine grobe Größenordnung können wir meist schon nach 30 Minuten geben.

Wir arbeiten mit Azure, AWS und GCP. Die Plattform wird sauber auf den jeweiligen Provider und eure Rahmenbedingungen abgestimmt: Netzwerk-Topologie, Identity-Integration, Security-Anforderungen, Deployment-Logik. Standards wie Terraform und Databricks Asset Bundles sorgen dafür, dass der Aufbau reproduzierbar und cloud-agnostisch strukturiert bleibt.

Databricks ist unser Schwerpunkt, weil wir dort die größte Tiefe und die meisten produktiven Patterns mitbringen. In Beratung und Strategie sind wir bewusst plattformneutral: Wenn ein anderer Stack besser zu euren Anforderungen passt, sagen wir das offen und unterstützen euch dabei, die richtige Entscheidung zu treffen.

Wir arbeiten direkt mit eurem Team, pragmatisch, nachvollziehbar und mit echtem Wissenstransfer. Je nach Format umfasst das gemeinsame Architekturarbeit, Code Reviews, Pairing, Walkthroughs und strukturierte Übergaben. Ob ihr eher einen Co-Pilot-Ansatz mit internem Kompetenzaufbau wollt oder eine stärker done-for-you geprägte Umsetzung, legen wir zu Beginn gemeinsam fest.