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// Daten

Datenplattformen: Databricks, Snowflake und Pipelines, die sich prüfen lassen

Ein Bericht für die Geschäftsführung, der in Excel entsteht, eine Pipeline, die niemand mehr anfassen will, und eine Cloud-Rechnung, die sich keinem Team zuordnen lässt. Wir bauen und migrieren Plattformen so, dass Tests, Berechtigungen und Lineage vom ersten Tag an Teil der Pipeline sind.

Ersten Schritt anfragen30-Minuten-Gespräch vereinbaren
  • Databricks
  • Snowflake
  • dbt
  • Airflow
  • Prefect
  • Azure
  • AWS
  • SQL Server

// Kurz gesagt

Eine Datenplattform, die ihre Nachweise selbst liefert

Wir entwerfen, bauen und migrieren Datenplattformen auf Databricks, Snowflake, Azure, AWS und SQL Server, mit Pipelines in dbt, Airflow oder Prefect. Jede Pipeline hat Qualitätstests, Zugriffskontrolle, Lineage und Audit-Logs. Für Daten-, IT- und Finanzteams, die Zahlen brauchen, denen Geschäftsführung, Prüfer und KI-Modelle vertrauen können.

// Was wir tun

Aufbau, Migration und Kosten im Griff

Prüfer fragen, wer wann auf welche Daten zugegriffen hat. Deshalb bauen wir Logs und Lineage gemeinsam mit der Pipeline und nicht nachträglich.

  1. 01Architektur

    Entwurf und Aufbau der Plattform

    Zielarchitektur auf Databricks oder Snowflake, in Azure oder AWS, mit SQL Server dort, wo er bleibt.

    • Skizze der Zielarchitektur
    • Datenschichten und Namenskonventionen
    • Infrastruktur als Code

  2. 02Migration

    Migration in Etappen

    Erst ein funktionierender Ausschnitt, dann der nächste, mit Ergebnisvergleich vor jeder Umstellung.

    • Migration zu Unity Catalog
    • Pipelines aus SQL Server und Skripten übernehmen
    • Alte und neue Pipeline laufen parallel

  3. 03Qualität und Nachweise

    Pipelines, die sich prüfen lassen

    Tests, Berechtigungen, Lineage und Logs gehören zur Pipeline und nicht zu einer Dokumentation, die später entsteht.

    • Datenqualitätstests in dbt
    • CI/CD für Daten
    • Zugriffskontrolle und Audit-Logs
    • Lineage von der Quelle bis zum Bericht
    Wie wir diese Nachweise vor dem Audit nutzen

  4. 04Kosten

    Eine Cloud-Rechnung, die sich erklären lässt

    Sie sehen, welche Pipeline und welches Team Kosten verursacht und was sich abschalten lässt.

    • Kosten nach Teams und Pipelines zugeordnet
    • Cluster und Warehouses passend zur Last dimensioniert
    • Zeitpläne statt dauerhaft laufender Ressourcen

Erster Schritt: eine Pipeline von der Quelle bis zum Bericht in 6 Wochen

  1. Zielarchitektur und Kostenmodell

    Eine Seite mit Entscheidungen: Plattform, Datenschichten, Orchestrierung und eine Schätzung der Cloud-Kosten.

  2. Pipeline in Produktionsqualität

    Eine Pipeline vom Quellsystem bis zum Bericht, mit Qualitätstests, Lineage und einem Zugriffsmodell danach, wer die Daten wirklich braucht.

  3. Backlog der nächsten Pipelines

    Priorisierte Aufgaben mit Abhängigkeiten, bereit für Ihr Team oder für uns.

Das Ergebnis: eine Pipeline in Produktion, die ihre Nachweise selbst liefert (Tests, Logs und Lineage)

Umfang und Termin stehen vor dem Start schriftlich fest. Ersten Schritt anfragen

// Umfang

Was wir tun und was nicht

Das machen wir

  • Entwurf, Aufbau und Migration von Datenplattformen
  • Pipelines in dbt, Airflow oder Prefect, mit Tests und CI/CD
  • Migration zu Unity Catalog
  • Arbeit gemeinsam mit Ihrem Team, mit Wissenstransfer

Das machen wir nicht

  • Lizenzen und Werkzeuge weiterverkaufen
  • Alles auf einmal migrieren, ohne einen ersten funktionierenden Ausschnitt
  • Berichte auf Daten, deren Herkunft niemand zeigen kann

Die genannten Plattformen kennen wir aus Projekten. Wir beraten unabhängig von Anbietern und verdienen nicht an Lizenzen.

// Weiterlesen

Verwandte Themen und Leistungen

In unserem Blog schreiben wir über das Umfeld der Plattform:

Alle Leistungen

// FAQ

Fragen zu Datenplattformen

Databricks oder Snowflake?

Das hängt von der Hauptlast ab. Databricks passt besser, wenn viel Verarbeitung in Python und Spark, maschinelles Lernen und unstrukturierte Daten anfallen. Snowflake punktet mit Einfachheit bei einem SQL-Warehouse und im Reporting. Wir vergleichen beide Optionen an Ihrer Pipeline und Ihren Kosten, bevor Sie etwas kaufen.

Wie läuft eine Migration zu Unity Catalog ab?

Zuerst eine Bestandsaufnahme: Workspaces, Tabellen im Hive Metastore, Berechtigungen und Jobs. Dann migrieren wir Bereich für Bereich und vergleichen die Ergebnisse vor der Umstellung. Dabei schalten wir Lineage und Audit-Logs ein, die Unity Catalog auf Katalogebene führt.

Arbeiten Sie mit unserem Team zusammen?

Ja, und das ist uns lieber. Wir arbeiten in Ihrem Repository und nach Ihren Standards, machen Code-Reviews gemeinsam mit dem Team, und die Dokumentation bleibt bei Ihnen. Wenn Sie einen Data Engineer länger brauchen, sehen Sie sich unsere Spezialisten für Ihr Projekt an.

Wie kalkulieren Sie die Kosten?

Unsere Arbeit kalkulieren wir vor dem Start: Umfang und Termin des ersten Schritts stehen schriftlich fest. Die Cloud-Kosten schätzen wir in der Architekturskizze und messen sie ab der ersten Pipeline, aufgeteilt nach Teams und Pipelines.

Übernehmen Sie bestehende Pipelines?

Ja. Wir beginnen mit einer Bestandsaufnahme: Was funktioniert, was versteht niemand, wo fehlen Tests. Dann übernehmen oder verbessern wir die Pipelines einzeln, mit Tests und Ergebnisvergleich.

Fangen wir mit einer Pipeline an

Nennen Sie uns den Bericht oder die Datenversorgung, die heute die meisten Probleme macht. Wir antworten innerhalb eines Arbeitstages, mit Fragen zu Quellen und Umfang.

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30 Minuten über Ihre Plattform, mit der Person, die das Projekt leitet.

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