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Databricks-Partner
Databricks-Beratung von BCMtec: Wir bringen Ihre Daten und KI in den Betrieb
Als Databricks-Partner begleiten wir mittelständische und große Unternehmen aller Branchen bei Architektur, Migration, Governance und KI-Anwendungen auf der Databricks Data Intelligence Platform. Beratung und Umsetzung kommen aus einer Hand, von der ersten Analyse bis zum stabilen Betrieb.
Ihr Einstieg
Wo stehen Sie?
Ausgangslage
Viele Daten. Wenig Wirkung.
In vielen Unternehmen liegen Daten in getrennten Systemen. Analysen, Berichte und KI entstehen an unterschiedlichen Stellen. Das kostet Zeit und bremst Entscheidungen.
Datensilos
ERP, Produktion, Vertrieb und Service speichern ihre Daten getrennt. Eine gemeinsame Sicht auf das Unternehmen fehlt.
KI-Projekte kommen nicht über den Pilot hinaus
Modelle funktionieren im Test. Für den Betrieb fehlen stabile Datenpipelines und klare Abläufe.
Governance und Kosten
Zugriffsrechte, Datenqualität und Cloud-Kosten sind schwer zu steuern, wenn jede Abteilung eigene Werkzeuge nutzt.
Databricks ist da, der Nutzen noch nicht
Die Plattform läuft, aber die Kosten steigen, die Fachbereiche nutzen sie kaum und Use Cases bleiben im Notebook.
Ausgangslage
Warum Databricks
und wann es passt.
Die Databricks Data Intelligence Platform vereint Data Engineering, Analytics und Machine Learning auf einer gemeinsamen Grundlage. Die Lakehouse-Architektur verbindet die Flexibilität eines Data Lakes mit der Performance und Governance eines Data Warehouse.
Databricks läuft auf AWS, Azure und Google Cloud. Offene Datenformate und die freie Wahl der Cloud verringern die Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter. So bleibt Ihre Plattform zukunftssicher erweiterbar.
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Offene Datenbasis mit Delta Lake
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Einheitliche Governance mit Unity Catalog
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Datenpipelines mit Lakeflow
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Analysen mit Databricks SQL und AI/BI
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KI und Machine Learning mit Mosaic AI und MLflow
Leistungen
Unsere Databricks-Leistungen:
von der Architektur bis zum Betrieb.
Ob Neueinführung oder bestehende Umgebung: unsere Databricks-Experten im Haus begleiten Ihr Projekt von der Strategie bis zum Betrieb. Sie buchen genau die Leistungen, die Sie brauchen.
Strategie und Architektur
Wir analysieren Ihre Datenlandschaft. Darauf aufbauend entwerfen wir eine Lakehouse-Architektur, die zu Ihren Zielen passt.
Migration nach Databricks
Wir überführen Data Warehouse, Data Lake und ETL-Strecken nach Databricks. Schrittweise und mit Blick auf das laufende Tagesgeschäft.
Data Engineering
Mit Lakeflow bauen wir stabile Datenpipelines für Batch- und Streaming-Daten. So stehen Ihre Daten zuverlässig bereit.
Governance mit Unity Catalog
Wir führen Unity Catalog ein oder migrieren bestehende Workspaces vom Hive Metastore. So regeln Sie Zugriffsrechte, Datenherkunft und Qualität zentral für Daten und KI-Modelle.
KI in den Produktivbetrieb bringen
Wir entwickeln ML-Modelle und bringen sie mit MLflow und Mosaic AI in den Betrieb, inklusive Monitoring, Versionierung und Nachtrainieren (MLOps).
Analytics und BI
Mit Databricks SQL und AI/BI entstehen Dashboards und Auswertungen, die Ihre Fachbereiche selbst nutzen.
Databricks-Kosten im Griff (FinOps)
Wir richten Skalierung, Richtlinien und Budgets passend ein, machen Kosten je Team und Use Case sichtbar und optimieren Workloads laufend.
Schulung
Wir schulen Ihre Teams im Umgang mit Databricks. So arbeiten Sie im Alltag sicher und selbstständig mit der Plattform.
Databricks-Health-Check: Wo steht Ihre Umgebung?
Sie nutzen Databricks bereits, aber Kosten, Nutzung oder Ergebnisse entsprechen nicht Ihren Erwartungen? Wir analysieren Ihre bestehende Umsetzung und zeigen konkret, was sich verbessern lässt. Sie erhalten eine priorisierte Liste von Maßnahmen und setzen sie selbst oder mit uns um.
Was wir uns ansehen
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Architektur und Datenmodell
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Kosten und Auslastung der Rechenressourcen
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Governance, Zugriffsrechte und Unity Catalog
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Stabilität und Wartbarkeit der Datenpipelines
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Weg der KI-Modelle in den Produktivbetrieb
Vorgehen
Von der Bedarfsanalyse
zur laufenden Plattform.
Jedes Projekt startet mit einer Bedarfsanalyse. Danach entscheiden Sie, wie weit wir Sie begleiten.
Jeder Schritt ist auch einzeln buchbar.
01
Bedarfsanalyse
Wir lernen Ihre Datenlandschaft und Ihre Ziele kennen und identifizieren die Use Cases mit dem größten Nutzen.
02
Assessment
Wir bewerten Systeme, Datenqualität und Anforderungen. Daraus entsteht eine Zielarchitektur mit klarer Roadmap.
03
Proof of Concept
Wir setzen einen ausgewählten Use Case auf Databricks um. So sehen Sie früh, was die Plattform für Sie leistet.
04
Implementierung
Wir bauen Ihre Databricks-Plattform vollständig auf und binden Ihre Systeme an. Anschließend übergeben wir an Ihr Team oder betreuen den Betrieb weiter.
Warum BCMtec
Databricks-Know-how
mit KI-Erfahrung
Wir kommen aus der KI, nicht aus dem Reporting
Als Ausgründung der Universität Augsburg bringen wir über 13 Jahre Erfahrung mit KI und Machine Learning mit. Dieses Wissen fließt in jedes Datenprojekt ein.
Mehr als ERP- und CRM-Daten
Wir verarbeiten auch Maschinen-, Sensor- und Prozessdaten. Das zahlt sich überall dort aus, wo Daten nicht nur aus Standardsystemen kommen.
Beratung und Umsetzung aus einer Hand
Feste Ansprechpartner begleiten Ihr Projekt von der Analyse bis zum Betrieb, statt wechselnder Beraterteams. Wir beraten nicht nur, wir setzen auch um.
Databricks-Partner
BCMtec ist Partner im Databricks Brickbuilder Partner Network. Branchenunabhängig und technologieoffen: Wir empfehlen Databricks dort, wo es zu Ihnen passt.
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Mehr aus Ihren Daten
Ihre Plattform ist die Grundlage. Wir machen sie nutzbar.
Neben der Databricks-Beratung entwickeln wir eigene KI-Lösungen. Auf Wunsch verbinden wir sie mit Ihrer Plattform, damit Ihre Daten im Alltag konkret Wirkung zeigen.
Neben der Databricks-Beratung entwickeln wir eigene KI-Lösungen. Auf Wunsch verbinden wir sie mit Ihrer Plattform, damit Ihre Daten im Alltag konkret Wirkung zeigen.
FAQ
Häufige Fragen
Für mittelständische und große Unternehmen, die Daten aus mehreren Quellen zusammenführen und für Analysen oder KI nutzen möchten. Wir arbeiten branchenunabhängig.
Mit dem Databricks-Health-Check analysieren wir Ihre bestehende Umgebung, etwa Architektur, Kosten, Governance und Datenpipelines. Sie erhalten priorisierte Maßnahmen und setzen sie selbst oder mit uns um.
Das hängt von Ihren Zielen, Ihrer bestehenden IT und Ihren Use Cases ab. Wir beraten technologieoffen und empfehlen Databricks nur dort, wo es zu Ihnen passt.
Das klären wir in der Bedarfsanalyse und im Assessment. Wir bewerten Ihre bestehende Umgebung und zeigen, ob eine Migration, eine Ergänzung oder ein schrittweiser Umstieg sinnvoll ist.
Databricks läuft auf AWS, Azure und Google Cloud. Wir richten die Plattform in der Cloud Ihrer Wahl ein.
Sie wählen die Cloud-Region Ihres Databricks-Workspaces, zum Beispiel in Europa. Laut Databricks werden Kundendaten grundsätzlich in derselben geografischen Zone wie Ihr Workspace verarbeitet, mit dokumentierten Ausnahmen für einzelne Dienste. Wir richten die Umgebung passend zu Ihren Datenschutzanforderungen ein.
Databricks rechnet nutzungsabhängig in sogenannten Databricks Units (DBU) ab. Je nach Betriebsmodell kommen die Kosten Ihres Cloud-Anbieters für Rechenleistung und Speicher hinzu. Wie hoch die Kosten bei Ihnen ausfallen, hängt von Ihren Workloads ab.
Damit die Rechenleistung dem tatsächlichen Bedarf folgt und Kosten zuordenbar bleiben, müssen Rechenressourcen, Skalierung, Richtlinien und Budgets passend eingerichtet sein. Genau das übernehmen wir. Auf Wunsch überwachen und optimieren wir die Kosten anschließend laufend.
Databricks empfiehlt, Tabellen aus dem älteren Hive Metastore nach Unity Catalog zu migrieren. Unity Catalog regelt Zugriffsrechte, Datenherkunft und Governance zentral. Ob und wie die Umstellung bei Ihnen sinnvoll ist, prüfen wir gemeinsam.
Das hängt von der Komplexität, der Anzahl angebundener Systeme und Ihrer Zielsetzung ab. Eine realistische Einschätzung erhalten Sie nach der Bedarfsanalyse.
Nein. Jeder Schritt ist einzeln buchbar. Der Einstieg ist in der Regel eine Bedarfsanalyse, bei bestehenden Umgebungen der Health-Check.
Ja. Wir schulen Ihre Mitarbeiter im Umgang mit Databricks. So entwickeln Sie die Plattform später selbstständig weiter.
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