Wir unterstützen Unternehmen dabei, Azure Databricks zielgerichtet einzuführen, weiterzuentwickeln und nachhaltig zu betreiben.
Erstgespräch vereinbarenAzure Databricks ist eine einheitliche Data- & AI-Plattform auf Basis der Lakehouse-Architektur, nativ integriert in Microsoft Azure. Daten aus unterschiedlichen Quellen werden zentral gespeichert, verarbeitet und für Analytics, Machine Learning und generative KI nutzbar gemacht. Offene Standards wie Delta Lake und Unity Catalog sorgen für Governance, Flexibilität und Unabhängigkeit, bei voller Integration in das Azure-Ökosystem.
Data Engineering, Data Warehousing, Streaming, Machine Learning und generative KI in einer Umgebung. Die Lakehouse-Architektur verbindet die Flexibilität eines Data Lakes mit der Verlässlichkeit eines Warehouse, ohne Datensilos und aufwendige Tool-Integrationen.
Unity Catalog bietet zentrale Zugriffssteuerung, Data Lineage und Auditierung über alle Daten- und KI-Assets hinweg. Sensible Daten bleiben geschützt, Compliance-Anforderungen werden konsistent umgesetzt.
Delta Lake, Apache Spark und MLflow sind Open-Source-Technologien. Daten liegen in offenen Formaten im eigenen Azure Data Lake, jederzeit zugänglich, auch für andere Werkzeuge und Plattformen.
Rechenressourcen skalieren automatisch mit der Last und werden nur bei Nutzung abgerechnet. Serverless-Optionen und Cluster-Richtlinien schaffen Kostenkontrolle ohne Performance-Kompromisse.
Strukturierte Bestandsaufnahme innerhalb von 2 bis 4 Wochen mit Kickoff, Interviews und Workshop. Analyse von Datenlandschaft, Architektur und Prozessen, Identifikation von Risiken und Potenzialen sowie ein klares Zielbild mit konkreten Handlungsempfehlungen.
Mehr erfahren →Definition der Zielarchitektur, Umsetzung eines priorisierten Anwendungsfalls als Proof of Concept, schrittweise Implementierung entlang definierter Use Cases, Überführung in den produktiven Betrieb und Migration bestehender Legacy-Systeme.
Erstgespräch vereinbaren →Weiterentwicklung der Plattform, Lösung konkreter fachlicher und technischer Fragestellungen, vertiefende Unterstützung in Architektur, Data Engineering und KI/ML sowie Beratung zu Datenmanagement, Governance und Unity Catalog.
Erstgespräch vereinbaren →Bereiten Sie Ihre Organisation strukturiert auf den Einsatz von Azure Databricks vor.
Starten Sie Ihr Azure-Databricks-Vorhaben mit einer klaren Entscheidungsgrundlage. Im Azure Databricks Assessment analysieren wir Ihre bestehende Datenlandschaft, bewerten Architektur, Prozesse und Anforderungen und leiten daraus ein realistisches Zielbild für den Einsatz von Azure Databricks ab.
Gemeinsam identifizieren wir relevante Anwendungsfälle, bewerten technische und organisatorische Voraussetzungen und zeigen konkrete nächste Schritte auf. Das Ergebnis ist eine strukturierte Roadmap, die sowohl technische Machbarkeit als auch geschäftlichen Nutzen berücksichtigt und eine fundierte Grundlage für Implementierung und Weiterentwicklung schafft.
Spezialisierte Data- & AI-Beratung mit besonderer Tiefe in Azure Databricks. Was das für Sie bedeutet:
Wir sind auf moderne Data- und AI-Plattformen fokussiert, mit besonderer Tiefe in Azure Databricks. Das sichert fundierte Architekturentscheidungen statt allgemeiner Beratung.
Architektur, Data Engineering und BI kommen aus einer Hand, ohne große Projektteams und lange Abstimmungsketten.
Mit eigenen Templates und Blueprints bringen wir Use Cases in Wochen in den Einsatz, nicht in Monaten.
Wir verstehen erfolgreiche Beratung so, dass wir uns mit der Zeit überflüssig machen, und befähigen Ihre Teams zum eigenständigen Betrieb.
Azure Databricks eignet sich für Unternehmen, die große oder wachsende Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen verarbeiten und für Analytics, Machine Learning und KI-Anwendungsfälle nutzbar machen möchten. Besonders stark ist die Plattform, wenn neben klassischem Reporting auch Data Science, Echtzeitverarbeitung oder generative KI eine Rolle spielen und wenn Wert auf offene Standards und Skalierbarkeit gelegt wird.
Ein Azure Databricks Assessment ist sinnvoll, wenn Sie vor der Einführung von Azure Databricks stehen, bestehende Data-Warehouse- oder Data-Lake-Strukturen bewerten möchten oder Klarheit über Architektur, Governance und geeignete Use Cases benötigen. Es schafft eine fundierte Entscheidungsgrundlage für die nächsten Schritte.
Azure Databricks hilft, historisch gewachsene Datenlandschaften zu konsolidieren, Datensilos aufzubrechen und Analyse-, ML- und KI-Workloads auf einer gemeinsamen Plattform zu vereinen. Typische Anwendungsfälle sind der Aufbau einer Lakehouse-Architektur, die Ablösung von Legacy-Data-Warehouses, skalierbares Data Engineering mit Delta Lake sowie die Operationalisierung von Machine Learning und generativer KI. Durch die native Azure-Integration fügt sich die Plattform nahtlos in bestehende Microsoft-Umgebungen ein, inklusive Entra ID, Power BI und Microsoft Fabric.
Beide Plattformen verfolgen einen integrierten Data-&-AI-Ansatz und lassen sich auch kombinieren. Vereinfacht: Microsoft Fabric punktet als SaaS-Lösung mit geringem Betriebsaufwand und enger Power-BI-Integration sowie Self-Service für Fachbereiche. Azure Databricks bietet maximale Flexibilität, Engineering-Tiefe und Stärken bei Data Science, ML und generativer KI. Als auf beide Plattformen spezialisierte Beratung bewerten wir neutral, welche Lösung oder welche Kombination zu Ihrer Landschaft passt.
Die Dauer hängt vom Umfang und der Ausgangssituation ab. Ein Assessment dauert in der Regel 2 bis 4 Wochen. Implementierungsprojekte reichen von wenigen Monaten bis zu mehrstufigen Rollouts, abhängig von Architektur, Datenvolumen und Organisationsgröße.
Nach der Einführung begleiten wir Unternehmen bei der Weiterentwicklung ihrer Azure-Databricks-Plattform. Wir unterstützen bei fachlichen und technischen Fragestellungen aus dem laufenden Betrieb, bei der Anbindung weiterer Quellsysteme sowie bei der Weiterentwicklung von Lakehouse-Architektur, Governance (Unity Catalog) und ML/KI-Workloads. Ziel ist es, interne Teams zu befähigen, Azure Databricks eigenständig, effizient und nachhaltig weiterzuentwickeln.
„Sanalytics hat uns bei der Modernisierung unserer Datenplattform und unseres Reportings begleitet. Zudem unterstützten sie uns bei der Evaluierung von KI-Lösungen sowie bei der Entwicklung von Prototypen. Dank ihrer Unterstützung gelang der reibungslose Übergang zu einer skalierbaren Datenplattform für Group Finance mit höherer Datenqualität, besserer Performance und verbesserter Wartbarkeit."
David Sanadze
Gründer & Solutions Architect – Data & AI
Die Wahl einer Data- & AI-Plattform ist selten trivial. Recherche kostet Zeit, und Entscheidungen wirken langfristig auf Komplexität, Kosten und Nutzen.
In 30 Minuten klären wir: