Müsst ihr unsere Plattform selbst aufgebaut haben?

Nein. Wir können auch bestehende Databricks-Plattformen übernehmen. Vor dem Start analysieren wir Architektur, Governance, Workloads, Monitoring und Betriebsprozesse.

Managed oder Co-Managed: Was passt zu uns?

Managed Operations eignet sich, wenn ihr den laufenden Betrieb weitgehend übergeben möchtet. Co-Managed Operations passt, wenn ein internes Team vorhanden ist und gezielt ergänzt werden soll.

Wie schnell könnt ihr starten?

Nach Scope-Klärung und Zugriffsvorbereitung beginnt zunächst eine Analyse- und Übergangsphase. Der konkrete Start hängt von Plattformkomplexität, Dokumentation und benötigten Servicezeiten ab.

Welche Servicezeiten und SLAs bietet ihr?

Servicezeiten, Prioritätsklassen und Reaktionszeiten werden passend zu eurem Bedarf vereinbart. Möglich sind Geschäftszeiten, erweiterte Abdeckung, Bereitschaft und 24/7-Support für definierte kritische Bereiche.

Was kostet Databricks Operations?

Die Kosten hängen von Plattformumfang, Anzahl der Workloads, Betriebsmodell, Servicezeiten und vereinbarten SLAs ab. Nach der Bestandsaufnahme erhaltet ihr einen transparenten Scope mit klaren Leistungen.

Wie sehen Reporting und Betriebsreviews aus?

Ihr erhaltet regelmäßige Berichte zu Plattformstatus, Incidents, Kosten, Nutzung und Optimierungspotenzialen. Inhalt und Rhythmus werden im Betriebsmodell festgelegt.

Wie geht ihr mit Governance und Changes um?

Änderungen folgen definierten Freigabe-, Test- und Dokumentationsprozessen. Berechtigungen, Policies und Governance-Standards werden regelmäßig geprüft und nachvollziehbar gepflegt.

Wie identifiziert und bewertet ihr Einsparpotenziale?

Wir analysieren Compute-Nutzung, Cluster- und Warehouse-Konfigurationen, Laufzeiten, Workload-Muster und Kostenallokation. Empfehlungen werden nach Einsparpotenzial, Risiko und Umsetzungsaufwand priorisiert.

Könnt ihr auch ML- und GenAI-Workloads betreiben?

Ja. Je nach Scope betreuen wir auch MLflow-, Model-Serving-, RAG- und GenAI-Komponenten sowie die dazugehörigen Daten- und Deployment-Prozesse.

Können wir klein starten und später ausbauen?

Ja. Viele Kunden starten mit Monitoring, FinOps oder ausgewählten Plattformbereichen und erweitern den Scope später auf Co-Managed oder vollständig Managed Operations.

Databricks-Betrieb, der planbar bleibt.

Wir übernehmen oder ergänzen euren Databricks-Betrieb mit klaren Verantwortlichkeiten, verlässlichem Monitoring, kontrollierten Changes und transparenter Kostensteuerung. Damit eure Plattform stabil läuft und euer Team mehr Zeit für Datenprodukte, Analytics und AI gewinnt.

Unverbindlich sprechen

Diese Unternehmen vertrauen uns.

Ausgangslage

Wann wird euer Databricks-Betrieb zum Risiko?

Databricks-Plattformen scheitern selten am Aufbau. Die eigentlichen Risiken entstehen im laufenden Betrieb.

Probleme werden zu spät erkannt

Monitoring und Alerting sind lückenhaft. Ausfälle, Qualitätsprobleme und SLA-Verletzungen erreichen Fachbereiche, bevor der Betrieb reagieren kann.

Incidents und Changes sind nicht standardisiert

Runbooks, Eskalationswege und kontrollierte Releases fehlen. Jeder Vorfall und jede Änderung wird neu gelöst.

Kosten lassen sich nicht steuern

Compute, Workloads und Nutzung sind nicht transparent zugeordnet. Optimierung, Budgetierung und interne Kostenverantwortung bleiben schwierig.

Der Betrieb hängt an einzelnen Personen

Wissen und Verantwortung konzentrieren sich auf wenige Mitarbeitende. Urlaub, Kündigung oder parallele Projekte werden zum Betriebsrisiko.

Governance und Plattformpflege verlieren an Qualität

Berechtigungen, Policies, Updates und technische Schulden werden im Tagesgeschäft nicht konsequent gepflegt.

Wirkung

Was sich mit einem planbaren Plattformbetrieb verändert

Ein belastbarer Betrieb verbindet Reliability, FinOps, Change Management und Governance in einem gemeinsamen Betriebsmodell.

Vorher

Nachher

Problemerkennung

Ausfälle erreichen Fachbereiche vor dem Betrieb.

Monitoring und definierte Eskalationswege reduzieren Auswirkungen auf Reports, Datenprodukte und Geschäftsprozesse.

Kosten

Compute-Nutzung ist nicht zugeordnet.

FinOps-Reviews, Rightsizing und Guardrails schaffen eine belastbare Grundlage für Optimierung und interne Zuordnung.

Changes

Jede Änderung wird neu gelöst.

Release-Prozesse, Tests und Runbooks reduzieren Risiken bei Updates und Weiterentwicklungen.

Team-Kapazität

Operative Aufgaben binden das interne Team.

Incidents und Plattformpflege folgen klaren Prozessen. Das interne Team kann sich stärker auf Use Cases konzentrieren.

Betriebsmodell

Ein Betriebsmodell für Reliability, FinOps, Changes und Governance

Ein belastbarer Databricks-Betrieb verbindet Plattformsignale mit klaren Prozessen und Entscheidungen. Alerts, Reports und Reviews integrieren wir auf Wunsch in eure bestehenden Prozesse und Werkzeuge, etwa Slack, Microsoft Teams, PagerDuty oder ServiceNow.

Reliability

Monitoring und Alerting
SLOs und SLAs
Incident Management
Eskalationswege
Postmortems

FinOps

Cost Dashboards
Rightsizing
Budgets und Guardrails
Chargeback und Showback
regelmäßige Kostenreviews

Change Management

Releases und Freigaben
Testing und Rollback
Runbooks
Patching und Updates
dokumentierte Änderungen

Security und Governance

Access Reviews
Audit Logs
Policies
Compliance-Prüfungen
Rollen und Ownership

Umfang

Welcher Betriebsumfang passt zu euch?

Drei Ausgangslagen, drei passende Wege.

Managed Operations

Wir übernehmen den laufenden Plattformbetrieb mit Monitoring, Incident Management, Governance, Change-Prozessen und regelmäßigen Reviews.. Passt, wenn: Euer Team den täglichen Betrieb nicht vollständig intern abdecken möchte oder klare Serviceverantwortung aus einer Hand benötigt.

Monitoring und Incident Management
Plattformpflege und Updates
Governance und Access Reviews
Change- und Release-Begleitung
Betriebsreviews und Reporting
Pflege von Runbooks und Betriebsstandards

Co-Managed Operations

Wir teilen Verantwortung und Aufgaben mit eurem internen Plattformteam.. Passt, wenn: Ein internes Team vorhanden ist, aber Kapazität, Betriebsroutine oder Databricks-Spezialwissen ergänzt werden sollen.

abgestimmte Rollen und Verantwortlichkeiten
gemeinsame Eskalations- und Supportprozesse
Second- und Third-Level-Unterstützung
technische Reviews und Beratung
Unterstützung bei Changes und Incidents
gemeinsamer Know-how-Aufbau

FinOps und Reliability

Gezielter Einstieg für Unternehmen, die Kostenkontrolle, Monitoring und Stabilität verbessern möchten.. Passt, wenn: Der Betrieb grundsätzlich funktioniert, Kosten, Observability oder Zuverlässigkeit aber transparenter und steuerbarer werden sollen.

Cost Dashboards und Verbrauchsanalysen
Rightsizing und Workload-Optimierung
Budgets, Guardrails und Chargeback
Monitoring- und Alerting-Konzept
SLOs und Reliability Reviews
konkrete Optimierungsmaßnahmen

Vom Ist-Zustand zum planbaren Databricks-Betrieb

Drei Phasen, klare Verantwortlichkeiten und ein abgestimmter Übergang in den Regelbetrieb.

Kickoff

Wir klären

welche Plattform- und Workload-Bereiche betreut werden sollen

welche Services und Reaktionszeiten benötigt werden

welche Monitoring- und FinOps-Lücken bestehen

1. Analysieren

Wir bewerten Plattform, Workloads, Monitoring, Kosten, Governance und bestehende Verantwortlichkeiten. Ergebnis: Definierter Scope und abgestimmtes Betriebsmodell.

2. Stabilisieren

Wir schließen operative Lücken, richten Monitoring und Runbooks ein und etablieren klare Eskalations- und Change-Prozesse. Ergebnis: Kontrollierter Übergang in den Regelbetrieb.

3. Betreiben und optimieren

Wir übernehmen die vereinbarten Betriebsaufgaben, berichten transparent und entwickeln Plattform und Prozesse kontinuierlich weiter. Ergebnis: Planbarer Betrieb mit klaren SLAs, Reviews und Verantwortlichkeiten.

Definierter Scope

Kontrollierter Übergang

Planbarer Betrieb

Ergebnis

Kundenstimme

Statt theoretischer Konzepte haben wir eine pragmatische, maßgeschneiderte Lösung bekommen, die unsere Data-Science-Projekte robuster macht und uns optimal für zukünftige AI- und GenAI-Use-Cases aufstellt.

Dr. Max SchüsslerTeam Lead Data Science, Krombacher

Warum ruhrdot

Warum Unternehmen ihren Databricks-Betrieb mit ruhrdot absichern

Databricks-Engineers statt generischem Support, proaktiver Betrieb statt Ticketverwaltung. Servicezeiten, Reaktionszeiten und Eskalationsstufen werden passend zu eurer Plattformkritikalität vereinbart, bis hin zu 24/7-Abdeckung für kritische Plattformbereiche.

Databricks-Engineers statt generischem Support

Incidents und Changes werden von Engineers begleitet, die Unity Catalog, Compute, Terraform, Asset Bundles und Workload-Architekturen verstehen. Viele Plattformen kennen wir bereits aus Aufbau- oder Weiterentwicklungsprojekten.

Proaktiver Betrieb statt Ticketverwaltung

Monitoring, Reviews und Optimierung erkennen Risiken, technische Schulden und Kostenpotenziale frühzeitig.

Transparente Verantwortung

Runbooks, Incident Reports, Cost Dashboards und regelmäßige Reviews machen Leistungen, Entscheidungen und Plattformzustand nachvollziehbar.

KPI

Track Record

10+

Jahre Erfahrung mit Data-Plattformen

80+

abgeschlossene Projekte

30+

Databricks-Zertifizierungen

Consultants und Developer

abgedeckte Branchen

Wo erzeugt euer Databricks-Betrieb heute Risiko?

In einem ersten Gespräch klären wir, welche Lücken aktuell bei Stabilität, Kosten, Governance und Verantwortlichkeiten bestehen und welcher Betriebsumfang zu euch passt.

In diesem Gespräch geht es um:

Plattform, Workloads und aktuelle Betriebsprozesse
Monitoring, Incidents und Change Management
Kostenkontrolle und FinOps
Managed, Co-Managed oder gezielter Einstieg
Servicezeiten, Verantwortlichkeiten und nächste Schritte

Jetzt unverbindliches Gespräch vereinbaren

Alexander Rabe

Co-Founder · Head of Data & AI

Unsere Experten

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FAQ

Häufige Fragen zu Databricks Operations.

Jetzt offene Fragen klären

: Nein. Wir können auch bestehende Databricks-Plattformen übernehmen. Vor dem Start analysieren wir Architektur, Governance, Workloads, Monitoring und Betriebsprozesse.
: Managed Operations eignet sich, wenn ihr den laufenden Betrieb weitgehend übergeben möchtet. Co-Managed Operations passt, wenn ein internes Team vorhanden ist und gezielt ergänzt werden soll.
: Nach Scope-Klärung und Zugriffsvorbereitung beginnt zunächst eine Analyse- und Übergangsphase. Der konkrete Start hängt von Plattformkomplexität, Dokumentation und benötigten Servicezeiten ab.
: Servicezeiten, Prioritätsklassen und Reaktionszeiten werden passend zu eurem Bedarf vereinbart. Möglich sind Geschäftszeiten, erweiterte Abdeckung, Bereitschaft und 24/7-Support für definierte kritische Bereiche.
: Die Kosten hängen von Plattformumfang, Anzahl der Workloads, Betriebsmodell, Servicezeiten und vereinbarten SLAs ab. Nach der Bestandsaufnahme erhaltet ihr einen transparenten Scope mit klaren Leistungen.
: Ihr erhaltet regelmäßige Berichte zu Plattformstatus, Incidents, Kosten, Nutzung und Optimierungspotenzialen. Inhalt und Rhythmus werden im Betriebsmodell festgelegt.
: Änderungen folgen definierten Freigabe-, Test- und Dokumentationsprozessen. Berechtigungen, Policies und Governance-Standards werden regelmäßig geprüft und nachvollziehbar gepflegt.
: Wir analysieren Compute-Nutzung, Cluster- und Warehouse-Konfigurationen, Laufzeiten, Workload-Muster und Kostenallokation. Empfehlungen werden nach Einsparpotenzial, Risiko und Umsetzungsaufwand priorisiert.
: Ja. Je nach Scope betreuen wir auch MLflow-, Model-Serving-, RAG- und GenAI-Komponenten sowie die dazugehörigen Daten- und Deployment-Prozesse.
: Ja. Viele Kunden starten mit Monitoring, FinOps oder ausgewählten Plattformbereichen und erweitern den Scope später auf Co-Managed oder vollständig Managed Operations.