BI & DWH
Databricks Enablement & Lakehouse-Aufbau: wir bauen mit Ihrem Team, nicht für Ihr Team.
Wiederverwendbare Datenprodukte, schneller umgesetzte Use Cases, geringere Abhängigkeit von externen Beratern, nachhaltiger Wissensaufbau im eigenen Team. Pairing-Engagement im Databricks-Stack, phasenweise, mit Übergabe ab Tag eins.
✓ Wiederverwendbare Datenprodukte für mehrere Use Cases
✓ Schnellere Umsetzung neuer Use Cases
✓ Geringere Abhängigkeit von externen Beratern
✓ Nachhaltiger Wissensaufbau im eigenen Team
Worum es geht
Wissensaufbau als Wettbewerbsvorteil
Databricks ist lizenziert, die Plattform steht, und im Alltag stockt es. Datenmodelle, die historisch gewachsen sind. Pipelines, die zu oft brechen. Unity Catalog, das eingerichtet ist, aber im Tagesgeschäft noch nicht trägt. Ein neues Use-Case-Team, das produktiv werden will, ohne jedes Mal die Architektur zu diskutieren.
Wir liefern gezieltes Pairing im Databricks-Stack: Datenmodellierung, Data Engineering, Pipeline-Aufbau und Lakehouse-Architektur. Mit klarem Scope und festem Liefer-Anker. Pairing mit Ihrem Team ist Default, damit das nächste Datenprodukt auch ohne uns sauber entsteht.
„31 % der Vorreiter benennen Kompetenzmangel als größten Engpass, vor Budget (10 %). Wissensaufbau ist Wettbewerbsvorteil.“
Zukunftsmacher-Studie 2025/26
„KUKA: Industrial Data Lakehouse als Basis für Co-Piloten in Simulation und Programmierung. Etwa 20 % Produktivitätsgewinn in der Softwareentwicklung.“
Zukunftsmacher-Studie 2025/26
Nach Phase 1 läuft Ihr Datenprodukt produktiv, und Ihr Team versteht das Pattern so, dass es das nächste eigenständig baut.
Was Sie nach Phase 1 in der Hand haben
Liefer-Artefakte
Eckdaten und Pricing
Was Sie wissen müssen
8 bis 12 Wochen je Phase, mehrphasig planbar
Kick-off plus 2 bis 3 Review-Workshops je Phase plus Handover-Workshop. Pairing-Sessions in Präsenz möglich, der Rest fokussiert remote.
Databricks Workflows, Delta Live Tables, Unity Catalog, MLflow, Photon. Anschluss an Snowflake, Oracle, Microsoft SQL Server.
Mindestens ein Data Engineer aus dem Kundenteam mit 2 bis 3 Tagen Verfügbarkeit je Woche für Pairing. Zugriff auf produktiven Databricks-Workspace plus Quellsysteme.
Ab 40k € pro Phase. Festpreis nach Scope-Workshop.
Ablauf
Drei Phasen in 8 bis 12 Wochen
Wochen 1 bis 2
Scope und Setup
Workshops mit dem Data-Team, Architektur und Fachbereich. Sichtung des heutigen Databricks-Setups: Workspaces, Cluster-Konfiguration, Datenmodelle, Pipelines, Catalog, Governance. Definition der Phase-1-Lieferbereiche und Pairing-Konstellation.
Wochen 3 bis 8
Pairing-Lieferung
Co-Delivery mit dem Kundenteam: gemeinsames Modellieren, Pipeline-Bau, Architektur-Reviews. Zwei- bis dreiwöchige Iterationen mit kurzer Review-Schleife. Parallel Aufbau der wiederverwendbaren Muster und der Governance-Schicht.
Wochen 9 bis 12
Hardening
Performance- und Kosten-Optimierung der gebauten Strecken. Übergabe der Dokumentation und der Patterns. Schulung der Key-User. Definition des Betriebs- und Weiterentwicklungs-Modus.
Häufig gestellte Fragen
Pairing bedeutet: STI-Senior und Kunden-Data-Engineer arbeiten gemeinsam an denselben Lakehouse-Aufgaben. Modellieren, Pipeline-Bau, Architektur-Reviews, Side-by-Side. Ergebnis: das produktive Datenprodukt entsteht, und Ihr Team versteht das Pattern so, dass das nächste eigenständig läuft. Wir bauen nicht für Ihr Team, sondern mit ihm.
Datenmodellierung in Bronze/Silver/Gold, Pipelines in Databricks Workflows oder Delta Live Tables, Unity Catalog mit Berechtigungslogik und Lineage, MLflow für ML-Use-Cases, Performance- und Kosten-Optimierung. Plus Anschluss an Quellsysteme wie Snowflake, Oracle, Microsoft SQL Server.
Acht bis zwölf Wochen je Phase. Phasen sind mehrphasig planbar. Sie verpflichten sich pro Phase, nicht zu einem Mehrjahres-Programm. Folgephasen werden gegen die in der ersten Phase belegte Wirkung freigegeben.
Ab 40.000 Euro pro Phase, mit Festpreis nach Scope-Workshop. Die genaue Investition hängt am Pairing-Anteil, an der Anzahl der priorisierten Datenprodukte und an der Komplexität der Daten-Anbindung.
Der EU Data Act regelt den Zugang zu maschinengenerierten Daten, Cloud-Switching-Rechte und Datenverarbeitungs-Pflichten. Welche Daten betroffen sind, wie der Switching-Anspruch technisch abgebildet werden muss und welche Lücken Ihre heutige Architektur hat, das klärt das Engagement explizit. Output: Data-Act-Map plus konkrete Maßnahmen-Liste.
Dann empfehlen wir transparent den nächsten richtigen Schritt, typischerweise Data Platform & DWH-Modernisierung. Ein Pairing-Engagement, das sich als Plattform-Programm entpuppt, blasen wir nicht künstlich auf.