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.
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.
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
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
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
Produktionsreife Databricks Foundation und erste produktive Datenstrecke, direkt in eurem Cloud-Account.
- Bronze-, Silver- und Gold-Struktur nach dem Medallion-Prinzip
- Einheitliches Ingestion-Muster mit Auto Loader und Change Data Capture
- Deklarative Pipelines und Databricks Workflows als zentrale Orchestrierung
- Batch und Streaming über dieselbe Pipeline-Logik
- 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.
Was nach 4 bis 6 Wochen
konkret steht.
Der Platform Accelerator liefert keine isolierten Stücke, sondern eine zusammenhängende Plattform mit plattformweiten Standards, auf denen jede neue Pipeline aufbaut.
Produktionsreife Plattform-Foundation
Die technische Grundlage für Entwicklung und Produktion.
- Databricks-Umgebungen für Entwicklung und Produktion
- Cloud-, Netzwerk-, Storage- und Identity-Anbindung
- reproduzierbare Infrastruktur mit Terraform
- definierte Naming- und Architekturstandards
Aktive Governance
Unity Catalog und ein durchgängiges Rollenmodell.
- Unity Catalog und Catalog-Struktur
- Rollen, Berechtigungen und Ownership
- Compute- und Cluster-Policies
- Lineage-, Audit- und Zugriffskontrollen
Automatisierte Delivery
CI/CD über euer Git-System, versioniert und kontrolliert.
- Databricks Asset Bundles
- CI/CD über euer Git-System
- versionierte Konfiguration
- kontrollierte Deployments von Dev bis Prod
Erste produktive Datenstrecke
Ein priorisiertes Quellsystem, produktiv angebunden.
- ein priorisiertes Quellsystem
- produktive Ingestion
- Bronze-, Silver- und Gold-Struktur
- Datenqualitätsprüfungen
- nutzbares Datenprodukt für BI, Analytics oder AI
Betriebsfähige Übergabe
Dokumentation und Enablement für euer Team.
- Architecture Decision Records
- technische Dokumentation
- Runbooks für den laufenden Betrieb
- Onboarding-Guide
- Enablement des internen Teams
Standardisierter Blueprint,
angepasst in Woche 1.
Der Accelerator beginnt mit einem vorbereiteten Blueprint statt einer leeren Architekturfolie. Dadurch konzentriert sich das Projekt auf die Entscheidungen, die für eure Organisation tatsächlich relevant sind.
Anpassung
Der vorbereitete Blueprint wird auf eure Cloud, eure Security-Anforderungen und euren ersten priorisierten Workload angepasst.
Angepasster Blueprint, priorisiertes Quellsystem, festgelegter erster Use Case.
Foundation aufbauen
Architektur und Security, Governance sowie Automation und Betrieb entstehen als Code direkt in eurem Cloud-Account.
Produktionsreife Plattform-Foundation mit aktiver Governance.
Erste Datenstrecke
Eine erste produktive Datenstrecke landet in Bronze, Silver und Gold, mit Datenqualitätsprüfungen und einem nutzbaren Datenprodukt.
Produktive Ingestion, nutzbares Datenprodukt für BI, Analytics oder AI.
Übergabe
Architecture Decision Records, Dokumentation, Runbooks und Enablement gehen an euer internes Team.
Plattform produktiv, Team eigenbetriebsfähig.
Anpassung
Der vorbereitete Blueprint wird auf eure Cloud, eure Security-Anforderungen und euren ersten priorisierten Workload angepasst.
Angepasster Blueprint, priorisiertes Quellsystem, festgelegter erster Use Case.
Foundation aufbauen
Architektur und Security, Governance sowie Automation und Betrieb entstehen als Code direkt in eurem Cloud-Account.
Produktionsreife Plattform-Foundation mit aktiver Governance.
Erste Datenstrecke
Eine erste produktive Datenstrecke landet in Bronze, Silver und Gold, mit Datenqualitätsprüfungen und einem nutzbaren Datenprodukt.
Produktive Ingestion, nutzbares Datenprodukt für BI, Analytics oder AI.
Übergabe
Architecture Decision Records, Dokumentation, Runbooks und Enablement gehen an euer internes Team.
Plattform produktiv, Team eigenbetriebsfähig.
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.
Ab wann könnt ihr starten?
Sobald Scope, Cloud-Zugänge, interne Ansprechpartner und die wichtigsten Security-Freigaben geklärt sind.
Cloud-Zugang
Azure oder AWS: produktiver Account mit Berechtigung, Workspaces zu provisionieren. (Cloud-/IT-Team)
Wann
vor Kickoff
Ein Platform Owner und ein Engineer
Ein Platform Owner, mindestens ein Engineer für die Übergabe sowie Ansprechpartner für Cloud, Netzwerk und Security. (Platform Owner + Engineer)
Wann
laufend
Security-Freigaben
Identity-Anbindung, Netzwerk-Setup und die wichtigsten Compliance-Vorgaben. (Security · IT-Ops)
Wann
bis Woche 2
Priorisiertes Quellsystem
Ein priorisiertes Quellsystem und der erste produktive Use Case, an dem die Plattform validiert wird. (Fachbereich + Data)
Wann
Woche 1
Erfahrung aus mehr als 60 Databricks-Projekten.
Ein Blueprint, der mitwächst.
Unser Blueprint basiert auf wiederverwendbaren Architektur-, Governance-, Terraform- und Deployment-Patterns aus produktiven Databricks-Projekten. Neue Databricks-, Cloud- und Platform-Engineering-Standards fließen kontinuierlich in die Accelerator-Bausteine ein.
Jahre Erfahrung mit Data-Plattformen
umgesetzte Databricks-Projekte
Databricks-Zertifizierungen
Consultants und Developer
abgedeckte Branchen
Databricks ist entschieden. Jetzt muss die Plattform liefern.
In einem ersten Gespräch klären wir euren Cloud- und Security-Stand, den ersten produktiven Workload und die internen Voraussetzungen. Danach bekommt ihr eine klare Einschätzung zu Scope, Zeitplan und Umsetzbarkeit des Accelerators.
